HDFS架构 简介 Hadoop Distributed File System (HDFS)是一种运行于商业硬件上的分布式文件系统。它与现在流行的一些分布式文件系统有很多相似的地方。 而其与其他系统的区别之处又显得极其重要。HDFS是一个容错性高，为应用于廉价硬件之上而设计。HDFS提供了对应用数据的高吞吐量能力，适合大数据集应用场景。HDFS降低了流式访问文件系统数据的POSIX协
转载
2023-11-29 21:40:30
82阅读
文章目录Hadoop概述及HDFS架构什么是Hadoop？概述名词科普服务器机架Hadoop组件介绍Hadoop版本介绍分布式存储分布式存储介绍HDFS架构分析yarn架构分析MapReduce架构分析Hadoop特点 Hadoop概述及HDFS架构什么是Hadoop？概述适合海量数据进行分布式存储和分布式计算的平台
它有三大组件
Hdfs：分布式存储
主节点NameNode：接受客户端读写数据
转载
2023-07-13 16:45:56
62阅读
本文档介绍如何使用Sqoop工具实现文件存储HDFS和关系型数据库MySQL之间的双向数据迁移。背景信息 Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据 。既可以将一个关系型数据库(MySQL 、Oracle 、Postgres等)中的数据导入HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。 准备工作 现在Sqoop分为Sqoop1和
转载
2024-08-19 16:30:48
61阅读
高容错保存多个副本，且提供容错机制。 副本丢失或宕机自动恢复，默认存3份。系统故障是不可避免的，如何做到故障之后的数据恢复和容错处理是至关重要的。HDFS通过多方面保证数据的可靠性，多份复制并且分布到物理位置的不同服务器上，数据校验功能、后台的连续自检数据一致性功能都为高容错提供了可能。故障类型节点失败（DN服务挂了）节点没坏，网络坏了数据块损坏（不稳定的网络传输、磁盘损坏）故障检测机制节点失败检测机制数据错误检测机制读写容错机制读：CheckSum 校验和.
原创
2021-12-28 18:07:12
195阅读
高容错保存多个副本，且提供容错机制。 副本丢失或宕机自动恢复，默认存3份。系统故障是不可避免的，如何做到故障之后的数据恢复和容错处理是至关重要的
原创
2022-02-11 11:22:07
159阅读
一、介绍HBaseApache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. HBase is a type of "NoSQL" database. Apache HBase
转载
2023-06-14 22:39:56
2006阅读
1，分布式存储团叶槲蕨，支持海量数据存储。（GB、TB、PB级别数据）2，高容错性，数据拥有多个副本（副本冗余机制）。副本丢失后，自动恢复。3，低成本部署，hadoop可在廉价的服务器上4，能够检测和快速应对硬件故障，通过RPC心跳机制来实现5，简化的一致性模型，这里指的是用户在使用HDFS时，所有关于文件相关的操作，如文件切块、块的复制、块的存储等细节并不需要去关注，所有的工作都已被框架封装完毕
原创
精选
2023-01-02 10:55:58
427阅读
点赞
各角色职责： Namenode：1、是hadoop分布式文件系统的核心，架构中的主角色。2、维护和管理文件系统元数据，包括名称空间目录树结构，文件和块的位置信息、访问权限等信息。3、内部通过内存和磁盘文件两种方式管理元数据。4、其中磁盘上的元数据文件包含Fsimage内存元数据镜像文件和edits log（Journal）编辑日志。 datanode：1、是hadoop HDF
转载
2023-07-12 10:10:40
149阅读
原创
2023-04-25 16:07:02
32阅读
HDFS的出现背景及定义： ①出现背景：随着数据量越来越大，一个操作系统存不下所有数据，那不得将数据存在多个操作系统管理的磁盘上，但这样不便于管理，这就迫切需要一种系统来管理多台机器上的数据，这就出现了分布式文件管理系统，HDFS就是其中一种； ②定义：HDFS（Hadoop Distributed File System）,首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过数目录来定位文件；其次，它是分
转载
2024-03-25 16:20:50
43阅读
什么是HDFS？HDFS ----- Hadoop Distributed File System （hadoop 分布式文件系统）概念： 它是一个分布式集群，可以支持海量数据存储，hadoop框架的核心之一以及重要组件基础储备什么是分布式？什么是集群？ 集群和分布式的区别？ （独立概念，分布式是用多台计算机并行解决不同问题、集群是整合多台计算机解决相同问题）什么是主从模式？ (分布式系统节点为主
转载
2024-03-27 10:39:34
66阅读
前言HDFS 是一个能够面向大规模数据使用的。可进行扩展的文件存储与传递系统。是一种同意文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。让实际上是通过网络来訪问文件的动作。由程序与用户看来，就像是訪问本地的磁盘一般。即使系统中有某些节点脱机，总体来说系统仍然能够持续运作而不会有数据损失。一、HDFS体系结构1、Namenode Namenode是整个文件系统的管理
转载
2023-08-26 11:42:58
71阅读
一、架构体系 1.1、什么是HDFS？ HDFS即Hadoop Distributed File System的简称，采用Master/Slave主从结构模型来管理数据。在设计上采用了分而治之的思想，将单服务器无法承受的大量的数据分布在多台服务器上。HDFS主要由Client、NameNode、DataNode，SecondaryNameNode这四部分组成。1.2、组成HDFS的各模块作用 1.
转载
2023-07-19 15:00:19
438阅读
文章目录1.Hadoop架构2.HDFS体系架构2.1NameNode2.1.1元数据信息2.1.2NameNode文件操作2.1.3NameNode副本2.1.4NameNode心跳机制2.1.5NameNode容错机制2.1.6NameNode物理结构2.1.7NameNode文件结构2.2DataNode2.2.1DataNode工作机制2.2.2DataNode读写操作2.3Second
转载
2023-08-15 22:55:04
97阅读
一.HDFS基础概念1.概念HDFS，它是一个文件系统，全称：Hadoop Distributed File System，用于存储文件通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。2.组成(1)HDFS集群包括，NameNode和DataNode以及Secondary Namenode。(2)NameNode负责管理整个文件系统的元数据，以
转载
2024-02-22 22:58:06
66阅读
HDFS是什么HDFS最早源于谷歌的分布式文件系统GFS，在2003年的时候，谷歌发表了论文——“The Google File System”，介绍了GFS产生的背景、架构、实现等。谷歌虽然发布了这样的论文，但是没有把GFS进行开源，而HDFS就是针对谷歌的GFS的开源实现。为什么要用HDFS期初的时候，当数据量变大的时候，人们想到的方式，是买一个更贵的更大的服务器，来支撑我们现有的业务。而当今
转载
2024-04-12 06:58:53
130阅读
文章目录概述HDFS架构(Hadoop1.x)ClientNameNode（Master）DataNode（Slave）Secondary NameNodeHDFS 副本存放策略NameNode工作原理SecondNameNode与NameNode交互DataNode与NameNode交互HDFS读写机制HDFS 如何读取文件HDFS 如何写入文件HDFS新特性(Hadoop2.x)单个Name
转载
2023-08-18 22:39:07
3阅读
HDFS简介HDFS:Hadoop Distributed File System(hadoop分布式文件系统) 分布式，感觉好厉害的样子啊，有网络文件系统，有本地文件系统，现在又多了一个分布式的文件系统。之所以是要分布式，是数据要放到多个主机上面去。放的东西在集群中，就是分布式啦！ 想要了解这个东东，先找一张原理图瞅瞅。 看不懂没关系，继续往下瞅就是了。HDFS 1.0每个一学习的模块要搞懂一个
转载
2023-07-11 20:49:55
325阅读
之前一直听到MPP架构，也知道share nothing及share everything、share disk的区别，但说实话对于MPP的理解一直停留于表面，只知道MPP是海量并行计算，大体思路就是每个计算单元是独立的，各自处理的计算资源，然后通过并行计算以达到更高的计算能力，原则上通过扩展节点就能线性扩展计算性能。今天看到网上其他人写的关于SMP、NUMA及MPP的不同算是进一步了解了这几个概
转载
2023-08-11 20:14:41
513阅读
HDFSHDFS 全称hadoop分布式文件系统，其最主要的作用是作为 Hadoop 生态中各系统的存储服务特点优点• 高容错、高可用、高扩展 －数据冗余多副本，副本丢失后自动恢复 －NameNode HA、安全模式 －10K节点规模• 海量数据存储 －典型文件大小GB~TB，百万以上文件数量 PB以上数据规模• 构建成本低、安全可靠 －构建在廉价的商用服务器上 －提供了容错和
转载
2023-07-14 10:49:18
90阅读
