Hadoop学习3(HDFS上)1.什么是HDFS1.定义:HDFS(Hadoop Distributed File System),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。2.使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭 之后就不需要改变。(只能追加内容,不能改变内容)这上面
转载 2024-03-28 10:24:48
99阅读
四、hdfs的安全模式安全模式是HDFS所处的一种特殊状态,在这种状态下,文件系统只接受读数据请求,而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时,HDFS首先进入安全模式,DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态,当整个系统达到安全标准时,HDFS自动离开安全模式。如果HDFS出于安全模式下,则文件block不能进行任何的副本复制操作,因此达到最小
转载 2024-06-11 10:38:36
115阅读
QJM的基本原理就是用2N+1台JournalNode存储EditLog,每次写数据操作有大多数(>=N+1)返回成功时即认为该次写成功,数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的是最多有N台机器挂掉,如果多于N台挂掉,这个算法就失效了。 第二部分 2.1.写日志机制 写操作由主节点来完成,当主节点调用flush操作,会调用RPC同时向N个JN服务异步写日志,有N/2+1个节点返回成
产生背景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概念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
转载 2024-03-28 22:05:49
66阅读
1 集群间数据拷贝1)scp实现两个远程主机之间的文件复制 scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/faded/hello.txt // 推 push scp -r root@hadoop103:/user/faded/hello.txt hello.txt // 拉 pull...
原创 2022-11-11 10:33:20
99阅读
http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsSnapshots.html概述HDFS快照是文件系统在某个时刻的只读副本。快照可以是文件系统的一个子树,也可以是整个文件系统。快照的一些通用用途包含数据备份,出错保护和容灾恢复。HDFS快照的实现是高效的:快照创建瞬时性:除去inode的查询时间,算法
转载 2024-03-05 07:20:38
104阅读
HDFS主要是用于做什么的? 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
转载 2024-04-17 17:21:57
81阅读
文章目录HDFS概述1. HDFS产出背景及定义HDFS产生背景HDFS定义2. HDFS优缺点优点缺点3. HDFS组成架构NameNode(nn)DataNodeSecondary NameNodeClient4. HDFS文件块大小(面试重点)☆ HDFS概述1. HDFS产出背景及定义HDFS产生背景随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘
转载 2024-03-28 14:55:20
23阅读
概要用户命令 dfs 命令 追加文件内容 查看文件内容 得到文件的校验信息 修改用户组 修改文件权限 修改文件所属用户 本地拷贝到 hdfs hdfs 拷贝到本地 获取目录,文件数量及大小 hdfs 内拷贝 createSnapshot 创建快照 deleteSnapshot 删除快照 显示空闲空间 显示文件和目录大小 清空回收站 查找文件 显示目录或文件的访问控制列表 显示文件或目录的扩展信息
转载 2024-05-28 11:22:33
59阅读
不同集群之间的数据复制在我们实际工作当中,极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群,或者将生产环间的数据拷贝distcpcd /export/servers
原创 2022-10-31 11:25:31
91阅读
Python HDFS功能包的描述 HDFS(Hadoop分布式文件系统)是一个用于大规模数据存储的分布式文件系统,而Python HDFS功能包能够让开发者以Python的方式与HDFS进行交互。本文将详细探讨如何使用Python HDFS功能包,涵盖其中的技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。下面就让我们一起走进这个充满魅力的技术领域吧! ## 背景描述 在大数据的时代,Ha
原创 7月前
26阅读
HDFS1.HDFS概述1)HDFS定义HDFS(Hadoop Distributed File System), 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的使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。2)优缺点:优:高容错 数据自动北方多个副本 某个副本
转载 2024-03-26 17:58:08
78阅读
1.hdfs介绍Hadoop文件系统使用分布式文件系统设计开发。它是运行在普通硬件。不像其他的分布式系统,HDFS是高度容错以及使用低成本的硬件设计。HDFS拥有超大型的数据量,并提供更轻松地访问。为了存储这些庞大的数据,这些文件都存储在多台机器。这些文件都存储以冗余的方式来拯救系统免受可能的数据损失,在发生故障时。 HDFS也使得可用于并行处理的应用程序。2.HDFS的特点它适用于在分布式存储和
转载 2024-04-07 20:33:59
202阅读
Hadoop 分布式文件系统-HDFS1. HDFS 组成架构 架构主要由四个部分组成,分别为 HDFS Client、NameNode、DataNode 和Secondary NameNode。1.Client:就是客户端,自己编写的代码+Hadoop API。其主要功能: (1)进行文件切分。文件上传 HDFS 的时候,Client 将文件切分成一个一个的 Block,然后进行存储。 (2)当
转载 2024-02-27 19:27:36
186阅读
HDFSHDFS是Hadoop的存储组件是一个文件系统,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。HDFS为高吞吐量做了优化,尤其在读写大文件(GB级别或更大)时运行最佳。为了维持高吞吐量,HDFS利用超大数据块和数据局部性优化来减少网络输入/输出(I/O)HDFS的主要特性还有扩展性和可用性,部分功能是依靠数据复制
导读:本文详细介绍了如何将Hive里的数据快速稳定的写进HBase中。由于数据量比较大,我们采取的是HBase官方提供的bulkload方式来避免HBase put api写入压力大的缺陷。团队早期采用的是MapReduce进行计算生成HFile,然后使用bulkload进行数据导入的工作。因为结构性的因素,整体的性能不是很理想,对于部分业务方来说不能接受。其中最重要的因素就是建HBase表时预分
HDFS入门之HDFS重要特性首先,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。1. master/slave架构HDFS 采用 master/slave 架构。一般一个 HDFS 集群是有一个 Namenode 和一定数目的 Datanode 组成。Namenode 是 HDFS 集群主节
HDFS Web地址是http://nn_host:port/,2.x 默认端口号 50070 3.x 默认端口号9870 一、模块功能解读-Overview Over
原创 2024-09-25 17:37:10
76阅读
HDFS分布式文件系统1.1 HDFS的介绍及特点1.2 节点功能详解1.2.1 主节点的功能1.2.2 从节点的功能1.3 普通分布式存储架构图1.4 HA架构下存储架构图1.5 HDFS的读写流程1.5.1 写的流程1.5.1.1 步骤1.5.1.1 架构图1.5.2 读流程1.5.2.1 步骤1.5.2.1 架构图1.6 HDFS的元数据安全1.7 HDFS的客户端管理操作1.7.1 hd
在core-site.xml文件中添加如下内容: ##开启回收站功能,设置保存7天删除数据信息 <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>70000</value> </property> 重启hdfs守护进程生效: sbin/hadoop-d
原创 2021-08-07 11:09:45
180阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5