零、学习目标了解HDFS存储架构理解HDFS文件读写原理一、导入新课
通过上次学习，对HDFS有了一定的认识，如果想要更好地使用HDFS，就必须学习HDFS的架构和读写数据的原理。本次课将针对HDFS的架构和原理进行详细讲解。 二、新课讲解（一）HDFS存储架构 HDFS是一个分布式的文件系统，相比普通的文件系统来说更加复杂，因此在学习HDFS的操作之前有必要先来学习一下HDFS的存储架
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2023-07-19 15:00:37
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Hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统和分布式计算框架，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，分布式计算框架则构建在分布式文件系统之上，对存储的分布式文件系统中的数据进行分布式计算。HDFS是一个具有高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用HDFS总体采用了master/slave架构,主要有Client、
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2023-07-10 15:04:36
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HDFS组成架构
原创
2023-01-19 10:03:30
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HDFS: Hadoop Distributed File System 简称为:HDFS (hadoop 分布式文件系统) 一台服务器的存储空间有限,可以通过多台
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2023-07-12 18:42:15
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HDFS结构HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNode组成的。NameNode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间 (Namespace )及客户端对文件的访问。集群中的Data
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2023-07-09 16:01:29
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HDFS架构和组成Hdfs 采用Master/Slave的架构来存储数据，
原创
2022-02-11 11:38:39
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HDFS架构和组成Hdfs 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成NameNode， DataNode，client，和SencondayNameNode组成NameNode(Master)：管理 HDFS 的命名空间，维护元数据。接收客户端的请求。管理数据块（Block）映射信息.配置副本策略DataNode(Slave)：存储实际的数据块 。执行数据块的读/写操作。向namenode上传心跳信息。Client(客户端)：1、文件上传 HDFS
原创
2021-12-28 18:07:12
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在之前的博客里已经基本上介绍了Hadoop的基本架构，Hadoop包含三大基本组件：HDFS——分布式文件系统，用于数据存储YARN——统一资源管理和调度系统，用于管理集群的计算资源并根据计算框架的需求进行调度，支持包含MapReduce、Spark、Flink等多种计算框架。MRv2(Hadoop 2.x)之后的新特性。MapReduce——分布式计算框架，运行于YARN之上这篇博客主要是对Ha
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2023-07-12 16:29:57
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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
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2023-07-14 10:49:18
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HDFS基本介绍HDFS的Master-Slave结构HDFS角色作用简介HDFS 分块存储抽象成数据块的好处HDFS 副本机制名字空间（NameSpace）NameNode 功能DataNode 功能机架感知原理 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
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2023-09-20 12:05:19
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产生背景HFDS的定义HDFS架构HDFS可靠性机制HDFD的读写流程HDFS与其他系统的结合产生背景以文件为基本存储单位的缺点1、文件大小不同，难以实现负载均衡。2、处理一个文件时，只能利用一个节点资源，无法动用集群。HFDS的定义源自于Google的GFS论文 发表于2003年10月 HDFS是GFS克隆版Hadoop Distributed
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2024-06-20 10:14:05
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1背景hdfs(hadoop distributed file system，简称hdfs)是高度容错的（有错误可恢复）分布式文件系统，其本身基于流数据模式访问和处理超大文件的需要开发的。具备高容错、高可靠、高可扩展、高获得性、高吞吐率；HDFS的架构hdfs是hadoop集群最重要的成员之一，采用Master-Slave（主从）架构；NameNode（主）-DateNode(从)；NameNod
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2023-08-18 19:26:03
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HDFS1. HDFS 介绍2. HDFS 重要特性2.1 主从架构（master/slave 架构）2.2 分块存储2.3 命名空间（namespace）2.4 Namenode元数据管理2.5 Datanode 数据存储2.6 副本机制！2.7 一次写入，多次读出2.8 负载均衡机制2.9 HDFS心跳机制3. HDFS 命令操作3.1 hadoop的shell操作介绍3.2 hdfs的常见
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2023-07-14 10:50:35
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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
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2024-02-22 22:58:06
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HDFS的架构采用master/slave模式，一个HDFS集群是由一个Namenode和多个Datanode组成。 在HDFS集群中，只有一个Namenode结点。Namenode作为HDFS集群的中心服务器，主要负责： 1、管理HDFS集群中文件系统的名字空间（Namespace），例
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2023-07-14 10:48:57
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一、官方文档我这里学习的是Hadoop3.1.3版本，所以，查看的也是3.1.3版本的文档Architecture模块最下面二、HDFS架构介绍HDFS架构的主要组成部分，是一下四个部分1、NameNode(NN)就是Master节点，它是集群管理者。1、管理HDFS的名称空间 2、配置副本策略 3、管理数据块（Block）映射信息 4、处理客户端读写请求2、DataNode就是Slave节点，干
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2024-07-12 12:51:42
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概述 随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，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。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。 HDFS，它是一个文件系统，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。HDFS的设计适合一
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2023-07-14 10:49:12
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1 概述hadoop的分布式文件系统硬件故障常态适用于批处理高时延的场景，追求的更过是吞吐量，而不是低时延尽量减少数据传输，由存储数据的节点负责计算该部分数据，减少数据的网络传输hdfs采用简单一致性模型，就是说一次写入之后就不会修改2 HDFS体系架构图master-slave架构master ： namenode节点，维护者整个文件系统树以及树内文件的所有目录，管理整个数据集群slave：da
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2023-07-30 17:17:54
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1.1 HDFS HA背景1.12 Hadoop 2.0产生背景Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在高可用、扩展性等方面存在问题HDFS存在的问题 NameNode单点故障，难以应用于在线场景 解决方法 HANameNode压力过大，且内存受限，影扩展性 解决方法联邦 FMapReduce存在的问题响系统JobTracker访问压力大，影响系统扩展性难以支持除MapReduce之外
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2024-10-04 13:47:57
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Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上，该服务器集群在提供大规模分布式数据存储资源的同时，也提供大规模的并行化计算资源。在大数据处理软件系统上，随着Apache Hadoop系统开源化的发展，在最初包含HDFS、MapReduce、HBase等基本子系统的基础上，至今Hadoop平台已经演进为一个包含很多相关子系统的完整的大数据处理生态系统。(下图展示了Hadoop平台的基本组
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2023-07-31 17:39:20
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