HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目，是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。实际上，Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口，HDFS只是这个抽象文件系统的一个实例。Hadoop的文件系统Hadoop整合了众多文件系统，它首先提供了一个高层的文件系统抽象org.apache.hadoop.fs.
最近，又看了《hadoop权威指南》，学习了Hadoop文件系统HDFS,下面我总结一下我对HDFS的学习： HDFS的构建思路：主要针对是大文件， 访问模式是一次写入，多次读取HDFS把大文件分割成数据块进行存储，默认的块大小为64MB（比磁盘块大（512字节）目的是为了最小化寻址开销）利用%hadoop fsck / -files -blocks 可以查看各个文件有哪
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2024-03-19 15:53:27
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Hadoop(Hdfs\MR\Yarn\ZK)一、Hadoop简介1.1 hadoop简介作用：海量数据的存储，海量数据的分析
组件：hdfs--------数据的存储
MapReduce---数据的的分析
yarn--------资源的调度
comments----工具
优点：成本低--普通电脑就可以
易扩容--扩容机制
可靠----通过多个地方保存副本
高效----分布
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2024-10-12 13:14:15
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Hadoop文件系统中有一个抽象的文件系统类，HDFS只是其中的一个实现。java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem 定义了Hadoop中一个文件系统接口，并且该抽象类有几个具体的实现，例如LocalFileSystem，hdfs.DistributeFileSystem等虽然我们关注的是HDFS的DistributedFileSystem但还是应该集成FileS
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2024-04-19 17:55:51
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1.ADB PG实例的资源的定义CPU内存IO并发连接查询计划2.资源管理方案资源队列（Resource Queue）资源组（Resource Group） 并发连接数被占满，无法接受连接内存超过可用内存范围，进程被杀死IO带宽争用导致查询合写入性能下降3.资源隔离：资源队列技术介绍资源队列能够对数据库的CPU、内存等资源进行限制，对多租户资源限制、保障数据库稳定运行具有一定的作用。支持
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2024-04-01 17:48:31
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day05目录1.handler扩展项目中的优化重要2.网络请求乱码问题重要3.httpClient方式请求网络相对简单重要4.asycnHttpClient做get,post请求1.必须运行主线程重要会用就可以5.文件上传 会用就可以6.多线程下载17.多线程断点下载28.多线程断点的回顾与完善9.多线程下载移植到android中实现inflate重要10.使用xutil
# 如何查看Hadoop HDFS的磁盘资源
随着大数据技术的飞速发展，Hadoop已经成为处理大规模数据的主要工具之一。Hadoop的分布式文件系统（HDFS）为存储海量数据提供了强大的支持。在进行数据管理和存取时，了解HDFS的磁盘资源使用情况是非常重要的。这篇文章将详细介绍如何查看Hadoop HDFS的磁盘资源，包括查看方法、示例代码，以及如何分析这些资源的使用情况。
## 1. HD
原创
2024-09-10 04:35:39
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文章目录DFSClient构造器文件和目录读与输入流 -text会最终进入 Display类的 getInputStream方法： protected void processPath(PathData item) throws IOException {
if (item.stat.isDirectory()) {
throw new PathIsDirectoryExcept
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2024-03-15 08:30:13
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简介HDFS(Hadoop Distributed File System) Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文实现的。论文为GFS( Google File System ) Google文件系统。（中文，英文）HDFS有很多特点：保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复、自动切换。副本默认存3份。可以运行在廉价的机器上。适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默
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2024-02-26 19:57:56
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前言最近刚买了一个服务器，打算搭建一个个人的博客小站。初步设想目标如下： 1. 搭建过程简单，技术通用，并且有很多个性的主题和插件 2. 基于markdown语法 3. 可以方便的发布与管理博客 4. 可以基于gitlab管理博客，方便迁移与版本管理 5.希望尽可能小消耗服务性能 实现效果如下： 
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2024-03-03 10:33:14
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简介ACL是访问控制列表（Access Control Lists）的缩写，对于Unix系统，ACL是标准Unix文件属性（r，w）的附加扩展。ACL给予用户和管理员更好控制文件读写和权限赋予的能力，商业Unix和NTFS以及Freebsd都支持文件系统的ACL，Linux从2.6内核开始支持对Ext2，Ext3和XFS，JFS等文件系统的ACL支持。注意，Fedora&nbs
一提到ftp上传工具，大家第一个想到的不知道是什么，有可能你不太熟悉，但从事网站管理人员一定都用过。ftp上传工具是网络上用来传送文件的工具。ftp上传工具以汉化版和破解版的居多。但是破的一般都比较危险，不建议你们使用。今天就来给大家推荐3款在小编心中能排的上名字的的ftp上传工具吧。第一款：IIS7服务器管理工具IIS7服务器管理工具里面的FTP功能可以说是使用感非常棒的。它的命名是上传下载，这
spark的分配资源主要就是 executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory 等的调节，在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数：/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparkt
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2023-10-19 19:21:59
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在昨天我总结了一些hadoop的常识性的知识，那么接下来我就总结一下hadoop中HDFS的知识点。1.HDFS的由来HDFS全称是Hadoop Distributed Filesystem，是借鉴于Google的GFS开发的分布式文件系统。那么什么又是分布式文件系统呢？管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。这个文件系统要求能够容忍节点故障且不丢是任何数据。2.HDFS的结构HD
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2024-03-24 08:50:55
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一、HDFS基本概述1、HDFS描述大数据领域一直面对的两大核心模块：数据存储，数据计算，HDFS作为最重要的大数据存储技术，具有高度的容错能力，稳定而且可靠。HDFS(Hadoop-Distributed-File-System)，它是一个分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件;设计初衷是管理数成百上千的服务器与磁盘，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据
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2024-03-24 11:00:54
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Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一个高度容错性的系统，HDFS能提高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的目的。HDFS放宽一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。硬件容错： 硬件故障很常见；
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2024-03-26 20:57:00
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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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HDFS:Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。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，来实现流式读取文件系
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2024-07-25 18:33:03
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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
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2024-03-25 16:20:50
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一、HDFS介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
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2023-09-20 10:34:54
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