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
转载
2023-10-22 08:00:44
43阅读
文章内容摘自书籍，互联网的博客的一些集合和个人的理解。HDFS原理hadoop提供了可靠的共享存储和分析的系统，HDFS实现存储，MapReduce实现分析处理，这两部分是hadoop的核心，由于HDFS是为了高数据吞吐量而优化的，是以高时间延迟为代价，所以要求低延迟的数据访问应用不适合在HDFS上运行。概念：HDFS和操作系统一样，也是按块来存储的，但块会比操作系统的的大的多，默认为64MB作为
转载
2023-07-14 10:50:35
84阅读
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
转载
2023-09-24 09:56:33
123阅读
# HDFS存储架构详解
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个分布式、可靠、大规模数据存储系统，它是Hadoop生态系统的核心组件之一。HDFS设计用于处理海量数据并提供高吞吐量的访问。本文将详细介绍HDFS的存储架构，并提供相关的代码示例。
## HDFS的基本构架
HDFS的基本架构由两个主要组件组成：
1. **NameNode**：负责管理文件系统的元数据和目录结构。
2.
## HDFS 存储架构——大数据的坚强后盾
在大数据时代，处理和存储海量数据的需求愈发迫切。作为 Hadoop 生态系统的一部分，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）凭借其高效、可靠的特性，成为了存储和处理大数据的主流选择。本文将深入探讨 HDFS 的存储架构，涵盖其核心概念，并提供相应的代码示例，以帮助读者更好地理解这一重要技术。
### HDFS 介绍
HDFS 是一个用于存储大量
HDFS开创性地设计出一套文件存储方式，即对文件分割后分别存放；HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块（Block）中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求；一个HDFS集群包括两大部分，即NameNode与DataNode。一般来说，一个集群中会有一个NameNode和多个DataNode共同工作；NameNode是集群的主服
转载
2024-01-21 19:36:11
21阅读
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
转载
2024-03-17 13:05:08
47阅读
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 
转载
2024-04-28 10:31:37
152阅读
在Hadoop2.X之前，Namenode是HDFS集群中可能发生单点故障的节点，每个HDFS集群只有一个namenode，一旦这个节点不可用，则整个HDFS集群将处于不可用状态。 HDFS高可用（HA）方案就是为了解决上述问题而产生的，在HA HDFS集群中会同时运行两个Nam
转载
2023-08-18 22:32:00
75阅读
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的： HDFS具有高度容错能力，旨在部署在低成本硬件上。(高容错) HDFS提供对数据的高吞吐量访问，适用于具有海量数据集的应用程序。(高吞吐量) HDFS放宽了一些POSIX要求，以实现对文件系统数据的流式访问。(流式访问) HDFS最
转载
2024-03-27 15:48:41
30阅读
1、分布式文件系统超级大型电脑=分布式文件系统2、HDFS1架构说明定义：是一个主从式架构，主节点只有一个NameNode，从节点有多个DataNodeNameNode：管理元数据信息，主要包括文件与Block块，Block块与DataNode主机的关系DataNode：以文件块形式存储数据（Hadoop1默认64M），每个文件块默认3个副本注意事项：NameNode为了快速响应用户的操作请求，所
1：什么是HDFS? HDFS适合做：存储大文件。上G、T甚至P。一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的容错机制。HDFS不适合做：实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata（比如目录的树状结构，每个文件的文件名、ACL、长度、owner、文件内容
转载
2024-05-22 19:28:13
78阅读
引言 进入大数据时代，数据集的大小已经超过一台独立物理计算机的存储能力，我们需要对数据进行分区（partition）并存储到若干台单独的计算机上，也就出现了管理网络中跨多台计算机存储的文件系统：分布式文件系统（distributed filesystem）。基于hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed Filesystem）具备高容错、高吞吐量等特性，在大数据和A
转载
2024-03-14 08:12:28
146阅读
前言：当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区（Partition）并存储到若干台单独的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统（distributed filesystem）。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如：使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个
转载
2024-04-29 12:43:30
45阅读
HDFS存储系统一、基本概念1、NameNode HDFS采用Master/Slave架构。namenode就是HDFS的Master架构。主要负责HDFS文件系统的管理工作，具体包括：名称空间(namespace)管理(如打开、关闭、重命名文件和目录、映射关系)、文件block管理。NameNode提供的是始终被动接收服务的server。一个文件被分成一个或多个Bolck，这些Block存
转载
2024-06-17 03:35:44
32阅读
1.HDFS体系结构与基本概念1.1.NameNode(1)作用是整个文件系统的管理节点，它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表，接受用户的操作请求。(2)目录结构在hdfs-default.xml中查看dfs.name.dir、dfs.name.edits.dir对应的代码如下所示：
[html]
view plain
随着互联网的发展，数据日益增多，增长超过了单机能够处理的上线，数据如何存储和处理成为了科技公司的难题，随着google的三篇论文的发布，大家终于找到了一个方案-分布式文件系统+MapReduce。Hadoop是参考google论文实现的，集成了分布式文件系统与分布式批处理平台。hadoop的设计目标是用来解决大文件海量存储和批处理的，为了避免单个节点故障导致数据丢失，设计副本冗余机制。 本文将主要
前言经常关注笔者博客的朋友们，一定看过笔者之...
转载
2020-01-12 19:08:00
86阅读
2评论
前言经常关注笔者博客的朋友们，一定看过笔者之...
转载
2020-01-12 19:08:00
64阅读
2评论
hdfs如何让某些数据查询快，某些数据查询慢？hdfs冷热数据分层存储本质： 不同路径制定不同的存储策略。hdfs存储策略hdfs的存储策略 依赖于底层的存储介质。hdfs支持的存储介质：ARCHIVE：高存储密度但耗电较少的存储介质，例如磁带，通常用来存储冷数据DISK：磁盘介质，这是HDFS最早支持的存储介质SSD：固态硬盘，是一种新型存储介质，目前被不少互联网公司使用RAM_DISK ：数据
转载
2024-05-07 11:40:30
124阅读
