文章目录HDFS什么是HDFS有什么用NameNode和DataNodes文件系统命名空间文件系统元数据的持久性副本选择安全模式通讯协议总结HDFS 写入过程HDFS 文件读取过程 HDFS什么是HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）是一种旨在在商品硬件上运行的分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有很多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的区别很明显。HDFS具有高度的容错能力，旨在
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2024-03-18 13:40:54
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HDFS（Hadoop Distribute File System）分布式文件系统概念好多，枯燥不易理解，多看几遍！！1.HDFS数据存放策略：分块存储+副本存放。2.数据拓扑结构（即数据备份）：默认存放3份，可以通过修改配置文件hdfs-site.xml修改备份数量，如果本机在集群中，第一份就会存放到本节点即本机上，如果不在集群中，就通过负载均衡存放到一个相应的随机节点上，第二份存放在同机柜的
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2024-06-27 05:44:11
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今天来说说hadoop的一大核心——HDFS，这个是很重要的，它呢，是分布式文件系统。为什么说hadoop能存储海量数据？其实主要还是依赖与hdfs的能力，主要依赖的是hdfs能存储海量数据。1、 为什么hdfs能存储海量数据呢？一开始抛出这样的问题来想想。至于HDFS的基本概念什么的都不用多说了的~我们重在使用，而不是去做“研究”。扯蛋的话就是，“专家的研究”已经成为名副其实的贬义词了，很带有讽
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2024-03-29 13:36:28
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一、Hadoop的3个核心组件：分布式文件系统：HDFS ——实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MapReduce ——实现在很多机器上分布式并行运算分布式资源调度平台：YARN ——帮用户调度大量的MapReduce程序，并合理分配运算资源 二、HDFS整体运行机制HDFS：分布式文件系统2.1 HDFS有着文件系统共同的特
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2024-04-19 18:14:29
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1.数据库分块 思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？ （
1
）
HDFS
的块设置
太小
，
会增加寻址时间
，程序一直在找块的开始位置； （
2
）如果块设置的
太大
，从
磁盘传输数据的时间
会明显
大于定位这个块开 始位置所需的时间
。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。 总结：
HDFS
块的大
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2024-08-06 13:29:35
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1.错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标
原创
2022-08-17 15:13:19
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两个类，一个HDFS文件操作类，一个是wordcount 词数统计类，都是从网上看来的。上代码：package mapreduce;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import o
是操作系统提供的磁盘空间管理服务，只需要我们指定把文件放到哪儿，从哪个路径读取文件句可以了，不用关心文件在磁盘上是如何存放的当文件所需空间大于本机磁盘空
原创
2024-02-28 14:32:36
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HDFS（Hadoop Distributed File System） 是 Apache Hadoop 项目的一个子项目，设计目的是用于存储海量（例如：TB和PB）文件数据，支持高吞吐读写文件并且高度容错。HDFS将多台普通廉价机器组成分布式集群形成分布式文件系统
HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个分布式文件系统文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务，只需要我们指定把文件放到哪儿，从哪个路径读取文件句可以了，不用关心文件在磁盘上是如何存放的当文件所需空间大于本机磁盘空间时，如何处理呢？一是加磁盘，但加到一定程度就有限制了二是加机器，用远程共享目录的方式提供网络化的存储，这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形，可以把
原创
2021-04-23 15:43:21
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一、hadoop心跳机制（heartbeat） 1、 Hadoop 是 Master/Slave 结构， Master 中有 NameNode 和 ResourceManager， Slave 中有 Datanode 和 NodeManager 2、 Master 启动的时候会启动一个 IPC（ In
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2024-06-28 01:03:29
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1. Ø
容错性 对错误的检测以及快速自动的恢复是HDFS文件系统的主要架构目标Ø Ø Ø
write once read manyØ Ø
HDFS很方便从一个平台移植到另一个平台2. &n
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2024-05-20 07:45:36
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Hadoop核心组件(主从集群)HDFS(分布式文件系统,集群):解决数据的存储,其角色:namenode(主), datanode, secondarynamenode(主的秘书)YARN(作业调度和集群资源管理的框架,集群):解决资源任务调度,其角色:resourcemanager(主),nodemanager(从)MAPREDUCE(分布式运算编程框架):解决海量数据计算集群角色规划&nbs
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2024-03-25 19:38:18
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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)。该系统架构于网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普
原创
2022-06-10 20:00:04
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HDFS设计目标1）硬件错误是常态，数据保存需要冗余。2）数据批量读取，Hadoop擅长数据分析而不是事务处理。3）大规模数据集。4）简单一致醒模型，降低系统复杂度，文件一次写入多次读取，）“数据就近”原则分配数据节点。HDFS体系结构NameNodeDataNodeSecondayNameNode事务日志映像文件 NameNode文件系统命名空间记录
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2024-02-17 12:38:43
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转：https://mp.weixin..com/s/vhdQ8ppd6eRD0dhXByv-aA HDFS常见命令 HDFS上的数据，分布在不同的地方，我们有一些命令可以用于 增加/查看/删除 等数据操作。 #显示/下的所有文件夹信息hadoop fs -ls /#递归显示所有文件夹和子文件( ...
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2021-08-09 20:03:00
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对HDFS的初步认识.HDFS是Hadoop的三个核心组件之一， 其设计特点是1.适合T级别的大文件或一大堆数据文件的储存. 2文件分块存储，HDFS会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算器上，它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件，多主机读取比单主机读取效率要高得多得都。 3流式数据访问，一次写入多次读写且不支持动态改变文件内容，要变化也只能在文件末添加内容。 4用于廉价硬
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2024-03-18 09:21:25
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HDFS相关内容HDFS介绍 HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。**分布式文件系统解决的问题就是大数据存储**Hadoop 生态图HDFS的重要特性 首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件； 其次，它是分布式的，由很多服务器联
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2024-04-03 09:16:41
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Hadoop2.X后可以划分为三部分：HDFS、MapReduce和Yarn，本篇主要看一下HDFS。架构图进程及作用当我们在安装Hadoop的机器上执行jps命令，我们会看到如下三个进程：NameNode、Secondary NameNode和DataNode。接下来了解一下这个三个进程的作用。NameNode管理者文件系统的Namespace。它维护着文件系统树(filesystem tree
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2024-02-27 10:18:41
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Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统运行在大量普通廉价机器上，提供容错机制为大量用户提供性能不错的文件存取服务HDFS设计目标自动快速检测应对硬件错误流式访问数据移动计算比移动数据本身更划算简单一致性模型异构平台可移植优点高可靠性:Hadoop存储和处理数据的能力强高扩展性: 有效的分布数据计算,在不同节点上高效性:动态的移动数据,可以保证各个节点之
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2024-04-19 09:33:44
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