大数据存储技术HDFS一、概述1.1 分布式文件系统（DFS）的概念和作用1.2 HDFS概述二、HDFS的相关概念2.1 块2.2 NameNode2.3 Secondary NameNode2.4 DataNode三、HDFS体系架构与原理3.1 HDFS体系结构3.2 HDFS高可用机制 一、概述1.1 分布式文件系统（DFS）的概念和作用一台计算机的存储容量有限，分布式文件系统将文件分布
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2023-12-06 16:48:31
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NameNode并不会将文件的分块数据持久化存储，这些信息会在HDFS启动时由各个dataNode上报过来。他把这些数据存入内存中。并且会定时对内存中的数据进行快照。所以对于NameNode节点的机器内存应该大一些
一、什么是HDFSHDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存
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2023-08-18 22:17:25
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2019-06-11关键字：Hadoop 内存存储、HDFS 存储结构、LAZY PERSIST 我们的 HDFS 啊，它的定位就是一个文件系统，是用业存储文件的。那 HDFS 对于文件的存储方式有两种1、内存存储2、异构存储这篇文章，我们就来简单聊聊 HDFS 的 “内存存储”。 首先，我们来了解一下到底什么是 “内存存储”？ 那还用说嘛，当然就是使用内存来存储数据
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2023-12-09 13:03:29
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目录： 一mysql 导入 hdfs1最简单的导入2指定mapTask个数3导入到hdfs上指定的目录二mysql 导入 hive1最简单的导入2导入到指定的hive库的指定的表中3先导入到指定的HDFS目录上再导入到指定的hive库的指定的表中三从mysql中导出一张表的部分数据指定where条件自定义sql语句四增量导入 一、mysql 导入 hdfs1、最简单的导入将mysql中库为emp_
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2023-10-15 14:44:35
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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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# 如何将MySQL数据存储到HDFS
在大数据时代，数据存储与管理的高效性变得越来越重要。MySQL是一种流行的关系型数据库，但在面对大规模数据时，它的性能可能无法满足需求。而Hadoop的HDFS（分布式文件系统）则能够高效地存储PB级的数据。因此，将MySQL中的数据转移到HDFS中，既可以提高数据存储的灵活性，又可以为后续的数据分析提供便捷。
## 实际问题
在一个实际的场景中，某电
原创
2024-09-23 06:12:44
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本文进行了以下工作：OS中建立了两个文件，文件中保存了几组单词。把这两个文件导入了hadoop自己的文件系统。介绍删除已导入hadoop的文件和目录的方法，以便万一发生错误时使用。使用列表命令查看导入的文件和新建的目录。调用hadoop自带的示例jar包hadoop-0.20.2-example.jar中的程序wordcount，输出结果，以测试本hadoop系统是否可以正常工作。在O
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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先说结论：对象存储是一个种存储数据的方式，HDFS是一种分布式存储文件的方式，对象存储和HDFS因为底层存储结构设计的不同使得两者的存储的应用场景不同，适合存储的数据类型也不同。如果需要RESTful HTTP接口、不需要目录结构、数据修改也不频繁，扁平数据管理结构的对象存储是比较好的选择。CDN是一种加速数据库访问的分发策略。其中存储的静态资源完美契合了对象存储的应用场景，所以CDN底层数据多采
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2024-04-19 22:23:32
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1. 异构存储概述 异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势。针对冷数据，采用容量大的、读写性能不高的介质存储，比如最普通的磁盘；对于热数据，可以采用SSD（固态硬盘，读写速度快，容量小）的方式进行存储。2. 异构存储的原理 ·DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的StorageType给NameNode 
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2024-04-28 10:31:37
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一、HDFS 文件存储策略Hadoop 允许将不是热数据或者活跃数据的数据分配到比较便宜的存储上，用于归档或冷存储。可以设置存储策略，将较旧的数据从昂贵的高性能存储上转移到性价比较低(较便宜)的存储设备上。 Hadoop 2.5及以上版本都支持存储策略，在该策略下，不仅可以在默认的传统磁盘上存储HDFS数据，还可以在SSD(固态硬盘)上存储数据。异构存储异构存储是Hadoop2.6.0版本出现
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2023-09-08 22:07:36
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接下来要配置的是以mysql作为存储元数据l数据库的hive的安装要使用hadoop来创建相应的文件路径， 并且要为它们设定权限：hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/warehouse
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/tmp
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/log
hdfs dfs -chmod g+w /
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2024-04-23 17:47:36
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在调试环境下，咱们用hadoop提供的shell接口测试增加删除查看，但是不利于复杂的逻辑编程查看文件内容用python访问hdfs是个很头疼的事情。。。。这个是pyhdfs的库1 import pyhdfs2 fs = pyhdfs.connect("192.168.1.1", 9000)3 pyhdfs.get(fs, "/rui/111", "/var/111")4 f = pyhdfs.o
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2024-06-24 22:12:29
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角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下： Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。 Namenode：元数据节点，是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。 Datanode：数据存储节点，负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。
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2024-05-09 22:18:50
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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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基础知识之硬盘硬盘机械硬盘机械硬盘工作原理机械硬盘组成部件：硬盘的接口类型：固态硬盘 硬盘硬盘类型：机械硬盘(又称传统硬盘，HHD， 采用磁性碟片来存储)、固态硬盘(SSD，采用闪存颗粒来存储)机械硬盘机械硬盘介绍：机械硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)：是电脑上使用坚硬的旋转盘片为基础的非易失性存储器（指当电流关掉后，所存储的资料不会消失的资料存储设备。），它在平整的磁性表面
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2024-05-14 20:07:51
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目录 HDFS概念HDFS优缺点优点缺点HDFS 架构/角色Client：客户端NameNode：master，它是一个主管、管理者DataNodeSecondary NameNodehdfs启动过程启动脚本分析HDFS启动过程--源码分析HDFS 文件块大小HDFS的元数据管理NameNode 元数据存储机制查看编辑日志hdfs 不适合存储小文件HDFS 辅助功能心跳机制安全模式副本存
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2024-02-08 23:06:03
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