26 集群使用初步 HDFS的设计思路l 设计思想 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； l 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 l 重点概念：文件切块，副本存放，元数据
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2024-04-17 08:50:45
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这是一个全新的栏目，专门为Hadoop小白开放。今日内容预告：Hadoop核心之一，分布式文件系统-HDFS1．HDFS架构及简介HDFS是以分布式进行存储的文件系统，主要负责集群数据的存储与读取。HDFS是一个主/从(Master/Slave)体系结构的分布式文件系统，从某个角度看，它就和传统的文件系统一样。HDFS支持传统的层次型文件组织结构，用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存
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2024-02-14 21:39:07
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目录高频率常用一.查看hadf的帮助信息二.hdfs与dfs结合使用的案例1>.查看hdfs子命令的帮助信息2>.查看hdfs文件系统中已经存在的文件3>.在hdfs文件系统中创建文件4>.上传文件至根目录(在上传的过程中会产生一个以"*.Copying"字样的临时文件)5>.在hdfs文件系统中下载文件6>.在hdfs文件系统中删除文件7>.在hdfs文
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2023-07-14 16:00:49
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HDFS 架构指南 2.6.0本文是对下面链接中文字的翻译http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 简介 HDFS 是一个可以运行在普通硬件上的分布式文件系统。跟现有的分布式系统相比，它有不少相似性。然而，区别也是很大的。 HDFS是高度容错性，设计的
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2024-05-27 14:58:37
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当一个数据集在一个物理机上增长得容不下的时候，就需要把它分区存放到多个独立的机器上，这就要通过网络来管理分布在这些机器上的数据，像这样通过网络来管理数据的文件系统称之为分布式文件系统（distributed filesystems）。Hadoop中的分布式文件系统为HDFS，其设计用来存储较大的文件、通过流的方式访问数据，在普通的商业硬件集群上运行。存储文件较大：通常上百GB，或者上百T
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2024-06-12 04:58:20
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二.Hadoop集群搭建本文是在《Hadoop集群搭建之Linux部分》基础上继续阐述的。本文中安装的Hadoop版本信息为：hadoop-2.8.31.HDFS核心配置本文中，在HDFS部分一些非常重要的核心参数配置如图1-1所示。对HDFS核心参数配置简述如下：namenode在主机名为cts01机器上运行；namenode存元数据的本地目录为：/root/hdpdata/name/；data
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2023-10-27 16:51:28
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目录一、HDFS-HA配置和测试1. 修改hdfs-site.xml2. 修改core-site.xml3. 服务启动二、自动故障转移1. 修改hdfs-site.xml文件2. 修改core-site.xml文件3. 服务启动试想一个场景，每个hdfs集群只有一个namenode节点，如果这个namenode节点不可用，那么整个hdfs集群服务都不可用，这样集群的可抗性是非常差的。HDFS-HA
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2024-02-23 11:25:17
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HDFS 集群由一个主/从架构组成，单个运行 NameNode 进程的服务器为主节点服务器，多个运行 DataNode 进程的服务器为从节点服务器安装准备主机名IP地址服务器node-01192.168.229.21NameNode服务器、DataNode服务器node-02192.168.229.22DataNode服务器node-03192.168.229.23DataNode服务器安装步骤1
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2024-05-07 11:05:31
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HDFS存储理念（kiding）: 以最少的钱买最烂的机器并实现最安全、难度高的分布式文件系统(高容错性低成本)，从上可以看出，HDFS认为机器故障是种常态，所以在设计时充分考虑到单个机器故障，单个磁盘故障，单个文件丢失等情况。
一、HDFS简介
1. HDFS有以下几个主要特点： 处
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2023-08-30 15:46:07
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最近在对大数据以往的学习过的东西进行整理，本篇博客总结一下hdfs的相关概念以及其执行流程一 HDFS概念HDFS是一个文件系统，用于存储和管理文件，通过统一的命名空间（类似于本地文件系统的目录树）。是分布式的，服务器集群中各个节点都有自己的角色和职责。 1. HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode 2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据（元数据就是文件数据块
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2024-03-17 22:58:16
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一、Namenode 和 Datanode 一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间，
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2024-03-30 09:35:12
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文章目录DataNode详解Datanode工作机制设置节点掉线时限数据完整性新节点服役退役节点添加白名单(伪退役)添加黑名单(真退役)Datanode多目录配置Hadoop归档 DataNode详解Datanode工作机制箭头所指的第一个文件存放真实的文件块，第二个meta文件是存放一些时间戳，校验和之类的。1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身
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2024-04-07 14:01:14
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前面我已经就HDFS集群的启动问题在整体上进行了阐述，而在本文，我将主要针对DataNode节点在启动的过程中会首先向NameNode节点进行注册这一细节进行深入的讨论。DataNode节点的服务地址，而是让NameNode节点来记住所有的DataNode节点信息，然后客户端通过NameNode节点来获取DataNode节点的信息。当然，真实的情况是，由NameNode节点来收集所有的DataN
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2024-08-16 13:27:18
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# Hadoop 的 HDFS 存储在哪里？
Hadoop 是一个广泛使用的开源框架，用于存储和处理大数据。其中，Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）是其核心组件之一。HDFS 解决了在大规模分布式环境中存储数据的问题，那么究竟 HDFS 存储在哪里呢？
## HDFS 的架构和特点
HDFS 是一个高度容错的分布式文件系统，适合在商品硬件上运行。HDFS 的架构主要包括两个角色：Na
从0开始搭建Hadoop2.x高可用集群（HDFS篇）演示目标演示环境注意事项准备虚拟机关闭防火墙检查系统时间修改host设置免密登录卸载OpenJDK安装软件准备HDFS配置cote-site.xml配置hdfs-site.xml配置slaves配置hadoop-env拷贝配置准备Zookeeper配置zoo.cfg启动集群启动Zookeeper集群启动HDFS集群首次启动验证高可用（HA）
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2024-03-24 11:18:35
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HDFS 详解 ：HDFS 基本介绍 ① 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。② 分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前
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2024-03-04 15:26:47
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一、HDFS的工作机制 工作机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解，以及增强遇到各种问题时的分析解决能 力，形成一定的集群运维能力PS：很多不是真正理解 hadoop 工作原理的人会常常觉得 HDFS 可用于网盘类应用，但实际 并非如此。要想将技术准确用在恰当的地方，必须对技术有深刻的理解 概述 1、 H
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2024-01-29 00:47:13
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大数据-HDFS（一）目录HDFS基本概念HDFS的优缺点HDFS架构分析HDFS命令操作HDFS安全模式从本章节开始我们将进入对hadoop一个重要组件的学习，hdfs在hadoop集群中主要作用是负责数据的存取。本章节会从hdfs的基本概念、优缺点以及架构方面进行初步了解和学习。每天进步一小点，加油鸭~HDFS基本概念Hadoop是一个由Apache基
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2024-09-17 14:12:42
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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。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。HDFS的特性是一个文件系统，用
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2024-02-11 19:49:48
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NameNode学习目标理解 namenode 的工作机制尤其是元数据管理机制，以增强对 HDFS 工作原理的 理解，及培养 hadoop 集群运营中“性能调优”、“namenode”故障问题的分析解决能力问题场景1、Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机，如何挽救集群及数据？2、Namenode 是否可以有多个？namenode 内存要配置多大？namenode 跟集群数
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2024-07-04 10:40:55
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