HDFS：hadoop distributed file system HDFS基本原理
通透性：应用程序和用户，访问网络上的文件系统，就像访问本地磁盘一样；
容错性：系统中的某些节点宕掉了，但是整体不应该有数据损失；
hdfs 是分布式文件系统的一种，适用于一次写入多次查询的情况，不支持并发，小文件不合适。
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2023-07-29 20:18:28
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一、什么是HDFSHDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来
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2023-10-25 13:07:02
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大数据技术与原理--分布式文件系统HDFS一：HDFS简介和相关概念：HDFS是Hadoop的核心组件之一，负责大数据的分布式存储。随着现代数据量的增大，单台计算机无法存储海量的数据，需要集群来存储数据。HDFS实现的目标：1：兼容廉价的普通机器，
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2023-11-25 15:44:31
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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
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2024-03-14 08:12:28
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HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，也就是Hadoop的一个分布式文件系统。一、HDFS的主要设计理念1、存储超大文件 这里的“超大文件”是指几百MB、GB甚至TB级别的文件。2、最高效的访问模式是 一次写入、多次读取(流式数据访问) HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象。在数据集生成后，长时间在此数据集上进行各种分析。每
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2024-03-01 11:20:20
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1. HDFS前言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，……）提供数据存储服务 l 重点概念：文件切块，副本存放，元数据 2. HDFS的概念和特性首
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2024-04-19 17:36:30
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HDFS设计基础与目标 ：
1、硬件错误是常态。因此需要冗余 2、流式数据访问。即数据批量读取而非随机读写，Hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理 3、大规模数据集 4、 简单一致性模型。为了降低系统复杂度，对文件采用一次性写多次读的逻辑设计，即
是文件一经写入，关闭，就再也不能修改
5、程序采用“数据就近”原则
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2024-03-27 10:43:45
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有一个文件FileA，100M大小。
Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2。Rack3。
a. Client将FileA按64M分块。分成两块。block1和Block2;
b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。
c. NameNode节点，记录block信
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2017-06-04 17:09:00
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元数据管理机制名词解释1、NameNodehdfs-site.xml的dfs.name.dir属性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/（根）目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。文件包括：fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息edits:操作日志文件fstime:保存最近一次checkpoint的时间
原创
2018-09-25 17:36:57
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Hadoop-HDFS基础原理与操作
1、概述 HDFS是Hadoop分布式文件系统，用来分布式存储海量数据，并具有高可靠、高性能、可伸缩的能力。 HDFS屏蔽了分布式存储的细节，提供了标准的访问方式，能够以类似访问本地文件系统的方式访问HDFS中的文件。 如下是
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2023-10-07 19:46:54
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一、HDFS 简介1.HDFS的设计思想及作用HDFS 是 hadoop 的分布式文件存储系统，它的设计思想为分而治之，就是说将大文件、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。在大数据系统中主要为各类分布式的运算框架（如：mapreduce、spark等）提供数据存储服务。2.HDFS的概念及特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间
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2023-08-16 17:32:19
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目标：通过Java编程实现远程HDFS文件系统的增、删、改、查，并且解释原理。一、准备工作集群：搭建Hadoop集群，并且启动HDFS。二、创建Maven工程选择创建工程：选择JDK版本，并勾选"create from archetype"选项，千万不要手贱选择“quick start”，选快速开启的话，创建的maven工程中是看不到src目录的！！！然后选择next。在下面的界面中，GroupI
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2023-08-18 22:32:46
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本章内容： 1.HDFS的由来和相关的概念 2.HDFS体系结构、HDFS存储原理、HDFS数据读写过程 3.HDFS编程实践1.分布式文件系统HDFS简介2.HDFS块的概念现在可以把一个大的文件进行切割，可以把它切割成非常多的小块，这些小块可以分布式存储到不同的机器上面，这样就可以突破单机存储的上限。块的大小固定。块会备份名称结点的启动—shell命令Secondary Namenode属于备
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2024-05-24 19:02:15
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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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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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HDFS读写数据原理1 写数据原理2 读数据原理3 NameNode&DataNode3.1NameNode&SecondaryNameNode3.1.1作用3.1.2工作机制3.2 DataNode3.2.1 作用3.2.2 原理 Hadoop distributed file system Hadoop分布式文件系统 1 写数据原理客户还client向namenode请求
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2024-04-07 19:59:39
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hdfs文件系统架构详解NameNode*Namenode负责文件系统的namespace以及客户端文件访问
*NameNode负责文件元数据操作，DataNode负责文件内容的处理，跟文件有关的额数据不会经过NameNode
*NameNode负责安排数据存在那台机器上，负责控制和调配最近的副本给用户读取（调节hdfs的balance属性，执行balance命令）
For the common
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2024-05-06 16:49:07
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