目录HDFS架构Namenode&DataNode&SecondaryNameNode副本存放策略 HDFS为主/从架构，主要由管理文件系统的NameNode和存储数据的DataNode组成。NameNode介绍及作用 :NameNode维护以下内容a. 管理文件名称 b. 管理文件目录结构 c. 管理文件属性（创建时间、权限、副本数等） d. 文件对应哪些数据块 => 数据
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2024-05-22 19:50:53
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一、HDFS文件管理系统 根据物理存储形态，数据存储可分为集中式存储与分布式存储两种。集中式存储以传统存储阵列(传统存储)为主，分布式存储(云存储)以软件定义存储为主。 传统存储:一向以可靠性高、稳定性好，功能丰
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2024-03-17 13:05:08
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04-HBase(分布式数据库)-01-简介Java开发HDFS 文件系统fs，以64M为块进行存储管理。其逻辑概念是文件file.其接口是read,write.HBase 是数据库管理系统dbms,同类产品是mysql,mondb,redis等。其逻辑概
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2023-08-18 21:59:25
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HDFS是Hadoop的分布式文件系统，负责海量数据的存取HDFS系列文章请参考：一、HDFS 概述 | 优缺点 | 组成架构 | 文件块大小二、HDFS 常用Shell命令 | 图文详解三、HDFS 搭建客户端 API 环境 | 图文详解 | 提供依赖下载连接四、HDFS API 操作图文详解及参数解读五、HDFS 读写流程 | 图文详解六、HDFS | NameNode和SecondaryNa
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2024-03-25 16:33:39
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Hadoop-----Hbase简介Hbase 数据模型Hbase 体系架构Hbase 安装部署完全分布式（重要）Hbase Shell && API性能优化1. 表的设计2. 写表操作3.读表操作HTableHTablePoolHbase高表和宽表Protobuf安装Hive和Hbase整合 简介HBase-Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩
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2024-08-02 11:38:30
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一、Hbase概念1 HBase概述HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统；HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储；从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。Hbase与HDFS对比
两者都具有良好的容错性和扩展性，都可以扩展到成百上千个节点；HDFS适合批处理场景,而Hbase适合
不支持数据随机查找不适合增量数据处理不支持数
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2019-07-16 16:57:00
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# HBase在HDFS的存储结构实现流程
## 概述
HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop的HDFS存储数据。在HBase中，数据以表的形式进行组织，并且表中的每一行都由一个行键唯一标识。本文将介绍HBase在HDFS上的存储结构实现流程，帮助刚入行的开发者理解并掌握相关知识。
## HBase在HDFS的存储结构实现流程
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-08-03 16:29:25
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1.什么是大数据？ 短时间内快速产生海量的多种多样的有价值的数据。2.大数据中的技术 ①分布式存储 ②分布式计算 分布式批处理 攒一段时间的数据，然后在未来某个时间处理这批数据。 分布式流处理 不需要攒数据，直接处理，每产生一条数据，立刻对这条数据进行处理。3.分布式存储的数据类型非结构化的数据 主要是数据之间的关联系不大，想文本图片之类的数据。结构化的数据 数据之间关联系很大，例关系型数据库这种
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2024-06-04 20:36:21
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官网：http://www.moosefs.org1、MooseFS是什么 一个类MooseFS是一个具备冗余容错功能的分布式网络文件系统，它将数据分别存放在多个物理服务器或单独磁盘或分区上，确保一份数据有多个备份副本，然而对于访问MFS的客户端或者用户来说，整个分布式网络文件系统集群看起来就像一个资源一样，从其对文件系统的情况看MooseFS就相当于UNIX的文件系统（ext3、ext
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2024-06-04 23:39:56
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我与HDFS那些事儿(一)HDFS的数据存储闲话不多说，就来聊聊这些年与HDFS的那些事儿，我们首先来聊聊HDFS的数据存储。HDFS正是先有了数据的存储，才有后续的写入和管理等操作。数据存储包括两块： 1.内存存储；内存存储是一种十分特殊的存储方式，将会对集群数据的读写性能带来不小的提升。 2.异构存储；异构存贮能够帮助我们更加合理的把数据存到该存的地方。HDFS内存存储HDFS的内存存储与HD
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2023-10-22 08:00:44
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面对企业级数据量，单机容量太小，无法存储海量的数据，这时候就需要用到多台机器存储，并统一管理分布在集群上的文件，这样就形成了分布式文件系统。HDFS是Hadoop下的分布式文件系统技术，Ceph是能处理海量非结构化数据存储的对象存储技术，本文将对他们的架构原理、特性和优缺点做介绍。— 分布式文件系统HDFS —HDFS全称为Hadoop Distributed File System，在
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2024-03-25 08:24:39
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1）节点上线操作： 当要新上线数据节点的时候，需要把数据节点的名字追加在 dfs.hosts 文件中 （1）关闭新增节点的防火墙 （2）在 NameNode 节点的 hosts 文件中加入新增数据节点的 hostname （3）在每个新增数据节点的 hosts 文件中加入 NameNode 的 hostname （4）在 NameNode 节点上增加新增节点的 SSH 免密码登录的操作 （5）在
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2024-10-01 10:52:38
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经过了痛苦的一段时间，现在终于发现了，自己原来也是可以走进大数据的殿堂的，不说别的，就拿命令行来说，个人是比较上心的，比如有一些命令总是忘记，就会一遍一遍的找到练习，然后再重复之前的操作，来来回回不下几十次。  
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2024-04-03 10:20:44
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HDFS(The Hadoop Distributed File System) 是最初由Yahoo提出的分布式文件系统，它主要用来：1）存储大数据2）为应用提供大数据高速读取的能力重点是掌握HDFS的文件读写流程，体会这种机制对整个分布式系统性能提升带来的好处。HDFS工作流程与机制⚫ HDFS集群角色与职责⚫ HDFS写数据流程（上传文件）⚫ HDFS读数据流程（下载文件）官方架构图主角色：n
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2023-09-14 08:18:27
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1、HDFS的体系结构HDFS的优势：存储超大文件标准流式访问：“一次写入，多次读取”运行在廉价的商用机器集群上HDFS的缺点：不能满足低延迟的数据访问无法高效存储大量小文件暂时不支持多用户写入及随意修改文件HDFS体系结构： &nb
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2024-03-05 11:43:47
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HDFS简介：活动在集群上并支持以流式数据访问模式来存取超大文件。存储设计是把海量数据部 署在价格低廉的节点上，具有高容错性和高吞吐量特性。HDFS的设计首要是针对超大文件存储，而对于小的文件访问和存储速度反而会降低。HDFS体系结构：HDFS集群有两类节点并以管理者-工作者模式（Master-Slave）运行，一个管理者和多个工作者。一个HDFS集群是由一个名字节点（NameNode）和若干数据
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2023-09-24 09:56:33
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1、文件线性按字节切割成块（block），具有 offset、id理解
文件按每100字节，切割成一块，同时可拼成原样，每个块的第一个字节，块对应文件时（单一块对应所有块时），块的下标/偏移如
每5个字节，切割成一块注
如图只表明文件内是数字，若是其它会将内容切割坏，之后通过计算还原一个文件0.1.2.3.45.6.7.8.910.11.12.13.1415.16.17.18.1
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2024-09-27 14:44:39
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一、大数据概况
（1）大数据的特征（4V）
Volume(大数据量)：90% 的数据是过去两年产生 Velocity(速度快)：数据增长速度快，时效性高 Variety(多样化)：数据种类和来源多样化 结构化数据（表）、半结构化数据（json xml）、非结构化数据（视频 音频 日志文件） Value(价值密度低)：需挖掘获取数据价值
（2
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2024-03-21 18:26:14
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文章目录HDFS 文件(读写存)机制1.文件存储副本放置策略(以块为单位放置，而不是文件为单位)2.文件读取机制注意：3.文件写入机制1.Packet，chunk2.写入机制3.注意：4.数据写入期间datanode发生故障参考：《Hadoop 权威指南（第四版）》 HDFS 文件(读写存)机制1.文件存储HDFS上最基本的存储文件的基本单位是数据块(Block)。HDFS块默认大小为128M(
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2023-10-08 00:38:18
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从clodago发布的2019年的存储独角兽名单来看，里面已经没有做全闪存的公司了，大部分都是做数据管理的。这也说明数据管理是现在最大的存储风口，而全闪存已经风光不再了。 而数据管理的难点是非结构化数据的管理，因为这块的数据量巨大，传统的方法基本无能为力，因此聚焦这块的创新公司也就非常多。咨询公司GigaOm最近发布了两个关于非结构化数据管理的报告，报告虽然遭到了很多没有入围公司的吐槽，但有
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2024-08-26 07:45:30
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