HBase 系统架构HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。HBase特性：1 高可靠性2 高效性3 面向列4 可伸缩5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群HBase是Google BigTable的开源
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2023-09-03 10:23:03
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早期的hadoop版本，NN是HDFS集群的单点故障点，每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用，整个集群就无法使用。为了解决这个问题，出现了一堆针对HDFS HA的解决方案（如：Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等）; 在HA具体实现方法不同的情况下
Hadoop Archive是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样就减少了NameNode的内存使用。（2）在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并。Sequence File由一系列的二进制key/value组成，如果key为文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。（3）在MapRe
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2024-09-07 21:02:38
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上一篇 博客中介绍了 HDFS 读取文件的流程，这篇文章趁热打铁，介绍一下 HDFS 文件写入的流程，整个流程如下：通过 FileSystem.get 方法获取文件系统 FileSystem，HDFS 文件系统实例为 DistributedFileSystem。通过 DistributedFileSystem.create 调用 namenode 的服务，请求在 namenode 的命名空间中
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2024-07-02 20:17:45
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[size=x-large][b]1：什么是HDFS?[/b][/size]
[size=medium][b]HDFS适合做：[/b][/size]
1.存储大文件。上G、T甚至P。
[color=red]2.一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。[/color]
3.搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的
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2024-03-25 16:13:22
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Hadoop培训认证：HDFS文件存取机制，一个分布式文件系统最基本的功能就是读和写，本节将描述HDFS的文件存取机制。1.HDFS读文件数据流在读取HDFS的文件时，首先客户端调用FileSystem的open( )函数打开文件，DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，得到文件的数据块信息。对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。Distribute
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2024-02-14 13:29:35
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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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在多人共用HDFS的环境下，配置设置非常重要。特别是在Hadoop处理大量资料的环境，如果没有配额管理，很容易把所有的空间用完造成别人无法存取。Hdfs的配额设定是针对目录而不是针对账号，可以 让每个账号仅操作某一个目录，然后对目录设置配置。hdfs文件的限额配置允许我们以文件个数，或者文件大小来限制我们在某个目录下上传的文件数量或者文件内容总量，以便达到我们类似百度网盘网盘等限制每个用户允许上传
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2024-02-21 14:09:30
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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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一 ，简单理解 ：1 ，hdfs 是文件系统 ：作用是存储文件2 ，hdfs 是分布式的文件系统 ：由很多台机器组成3 ，hdfs 文件系统架构为主从架构 ：nameNode ：主节点，存储研数据信息dataNode ：从节点，存储真实数据4 ，分块存储 ：默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M。5 ，Namenode 管理名称空间 ： 作用就是普通文件系统的目录层级Namenode
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2024-01-21 00:10:27
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超大文件；流式数据访问，一次写入多次读取；商用硬件，庞大的集群遇到少部分节点故障时，任然更够继续运行，且用户察觉不到中断；不适合低时间延迟的数据访问，对于低时间延迟的需求，可以考虑hbase；大量小文件的元数据会占用namenode过多的内存资源；hdfs只能有一个writer，写操作总是将数据添加至文件末尾。不支持多个写入者操作，也不支持文件在任意位置修改。HDFS的概念数据块磁盘系统有块的概念
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2024-04-22 19:37:12
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该文章是我通过Hadoop权威指南第4版对于HDFS的一些简单的归纳总结，语言不会特别官方，会更容易理解一点。欢迎大家观看！（如果有归纳出错的也欢迎大家指出。）1.设计模式超大文件：可以存放超大文件 流式数据访问：一次写入，多次读取 商用硬件：不需要昂贵高可靠的硬件 低时间延迟的数据访问：要求低时间延迟的数据访问应用不适合运行在集群上，HDFS是为了超大数据高吞吐应用优化的 大量小文件：namen
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2024-05-09 16:40:44
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简介:随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。学术一点的定义就是：分布式文件系统是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件的系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。分布式文件管理系统很多，HDFS 只是其中一种。适用于一次写入、多次查询的情况，不支持
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2024-04-09 20:15:19
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3.The Hadoop Distributed File System 3. The Hadoop Distributed File System
3.1. The Design of HDFS HDFS设计的针对对象：适合流式访问的超大文件、在使用便宜的硬件搭建的集群上运行。 HDFS不足： 低延迟数据访问（Hbase是个好选择）、小文件多的时候出现问题（HDFS将文件Meta信
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2024-07-26 12:58:24
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概览HDFS 允许管理员对目录下的子目录和文件个数（Name Quotas），以及目录下数据存储大小（Space Quotas）进行配额限制。名称配额和空间配额是独立运作的，但这两种配额的管理和实施是密切并行的。名称配额（Name Quotas）名称配额是对目录树中的文件和目录名的数量的硬限制。如果超出配额，则文件和目录创建失败。新创建的目录没有关联的配额，最大的配额是Long.Max_Value
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2023-11-27 20:23:53
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必须掌握的分布式文件存储系统—HDFSmp.weixin.qq.com
HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树，客户端可通过路径来访问文件，如hdfs:
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2024-04-20 17:17:54
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目录首先是HDFS的概述特性HDFS的架构HDFS角色的功能 NameNode
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2024-03-21 12:37:46
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文件的存储文件的存储主要有以下两种： 连续空间存放 非连续空间存放连续空间存放方式 顾名思义，文件存放在磁盘连续的物理空间中，这种存储方式的读取效率很高。存储时文件头里需要指定起始块的位置和长度。 缺点：有磁盘空间碎片、文件长度不易扩展。非连续空间存储方式 非连续空间存储方式分为链表方式和索引方式。链表方式 链表的方式存储是离散的、不连续的,因此可以消除磁盘碎片，同时文件的长度可以动态扩展。根据的
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2024-05-14 21:27:48
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HDFS（Hadoop Distributed File System）Hadoop 分布式文件系统 基于流数据模式访问 就是可以字节序列化的数据，java.io.Serializable接口 分布式文件系统处理的数据必须是流数据，可以写IO操作的数据 以128MB的数据块存
文件介绍：文件主要是存储在磁盘(外存)上 而在程序里，文件一般和外存相联系，因为直接操作外存不像操作内存那样方便，需通过“文件”方式来进行外存的操作~如图：由于磁盘上文件很多，需通过文件的路径来确定文件文件类型一般情况下，使用记事本打开，看打开后的内容即可判断文件类型，和文件后缀(扩展名)关系不大1.文本文件 像 .c 文件，就是一个文本文件2.二进制文件 像 .exe文件，就是一个二进制文件内存
