Hadoop核心组件 1.分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储层 2.资源管理系统YARN(Yet Another Resource Negotiator)集群资源管理层 3.分布式计算框架MapReduce分布式计算层HDF
转载
2023-07-08 12:36:42
64阅读
解答上一篇我们分享了 HDFS 的设计目标——HDFS的设计目标是什么？实际上作为一个分布式文件系统，HDFS 需要满足下面的几个设计需求透明性并发控制可伸缩性容错安全设计目标和设计需求的区别可以简单理解为一个是主动一个是被动补充透明性如果按照开放分布式处理的标准确定就有8种透明性:访问的透明性位置的透明性并发的透明性复制的透明性故障的透明性移动的透明性性能的透明性伸缩的透明性对于分布
HDFS 特性：
1、海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别数据。 2、高容错性：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。 可构建在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展(随着节点数量的增加，集群的存储能力，计算能力随 之增加)。 3、大文件存储：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储。
转载
2024-05-06 15:13:37
113阅读
Hadoop是一个由 Apache 基金会开发的分布式系统基础架构。可以快速实现大规模数据的分布式存储开发，以及分布式程序的快速开发，利用集群的威力进行大数据的高速存储和运算。其中 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）起到非常重要的作用，HDFS 是 Hadoop 项目核心子项目，HDFS 是分布式计算中数据存储管理的基础，它以文件
原创
2022-09-30 16:59:09
119阅读
注：该文内容部分来源于ChinaHadoop.cn上的hadoop视频教程。一. HDFS概述HDFS即Hadoop Distributed File System, 源于Google发表于2003年的论文，是一种分布式的文件系统。HDFS优点：高容错性（数据自动保存多个副本）适合批处理适合大数据处理流式文件访问（一次性写入，多次读取）建立在廉价机器上HDFS缺点：不善于处理低延迟数据访问不善于处
转载
2024-04-04 15:55:25
52阅读
因为在上期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次博主为大家带来的就是对HDFS的优缺点进行分析。目录...
原创
2021-09-02 14:18:46
335阅读
HDFS体系结构优缺点1、优点1.1、处理超大文件这里的超大文件通常是指百MB、设置数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDFS已经能用来存储管理PB级的数据了。1.2、流式的访问数据HDFS的设计建立在更多地响应”一次写入、多次读写”任务的基础上。这意味着一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的大
转载
2024-03-28 10:04:53
31阅读
什么是分布式文件系统分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式常用的分布式文件系统：Lustre、Hadoop、FastDFS、Ceph、GlusterFS什么是CephCeph是一个分布式文件系统具有高扩展、高可用、高性能的特点Ceph可以提供对象
转载
2024-05-01 22:38:52
101阅读
因为在上期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次博主为大家带来的就是对HDFS的优缺点进行分析。目录...
原创
2022-04-21 10:36:10
582阅读
Hadoop：Hadoop是一个开源的大数据框架 Hadoop是一个分布式计算的解决方案 Hadoop = HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算)Hadoop核心HDFS 分布式文件系统：存储是大数据技术的基础MapReduce编程模型：分布式计算是大数据应用的解决方案HDFS总结普通的成百上千的机器 按TB甚至PB为单位的大量的...
原创
2021-08-05 13:55:44
557阅读
1.Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware) 上的分布式文件系统（Distributed File System）。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。
转载
2024-03-28 09:30:40
201阅读
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。
转载
2023-07-05 10:00:11
70阅读
HDFS架构原理1. HDFS架构剖析1.1 HDFS整体概述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，作为大数据生态圈最底层的分布式存储服务而存在。HDFS解决的问题就是大数据如何存储,它是横跨在多台计算机上的文件存储系统并且具有高度的容错能力。HDFS集群遵循主从架构。每个群集包括一个主节点和多个
转载
2023-06-20 00:36:53
118阅读
点赞
参考：《Linux 7 高薪运维入门》Hadoop主要由核心子项目HDFS、MapReduce及其他一些子项目组成。 其中，HDFS是分布式文件系统，主要用于大规模数据的分布式存储。 MapReduce分布式计算框架构建在HDFS之上，主要用于对存储在分布式文件系统上的数据进行分布式计算。 其他子项目基本都是基于HDFS和MapReduce发展而来的。HDFS分布式文件系统HDFS是一个高度容错性
转载
2023-08-16 11:41:10
66阅读
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、
转载
2023-07-10 15:04:36
55阅读
HDFS原理解析一、HDFS概述1.1 介绍1.2 历史二、HDFS优缺点三、HDFS应用场景3.1 适合的应用场景3.2 不适合的应用场景四、HDFS的架构4.1 Client4.2 NameNode4.3 DataNode4.4 Secondary NameNode五、NameNode和DataNode详解5.1 NameNode作用5.2 DataNode作用六、HDFS的副本机制七、安全
转载
2023-06-22 22:57:28
112阅读
1、前言本文写于2018年02月份，以当前HDFS版本2.9.0为主，主要参考为官方文档，其中加入了一些自己的理解2、介绍HDFS是一个分布式的文件存储系统，它起源于Apache Nutch项目，当时作为其基础设施的一部分。经过发展，现在属于Apache Hadoop Core项目，网址：http://hadoop.apache.org/。HDFS设计于运行在通用的商用硬件上。它和其他的分布式文件
转载
2023-09-14 16:18:08
76阅读
文章目录1. HDFS架构1.1 NameNode1.2 DataNode1.3 SecondaryNameNode2. HDFS存储原理2.1 分布式文件存储2.2 NameNode元数据管理3. HDFS读写流程3.1 HDFS写入流程3.2 HDFS数据读取 HDFS（Hadoop Distributed Filed System）分布式文件系统是Hadoop三大组件之一，提供分布式数据
转载
2023-07-19 14:43:54
58阅读
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
HDFS特性 关于HDFS的特性,相信从系
原创
2022-04-01 09:31:08
87阅读
HDFS是一个不错的分布式文件系统，它有很多的优点，但也存在有一些缺点。目前而言，它在以下几个方面就效率不佳：低延时访问 HDFS不太适合于那些要求低延时（数十毫秒）访问的应用程序，因为HDFS是设计用于大吞吐量数据的，这是以一定延时为代价的。HDFS是单Master的，所有的对文件的请求都要经过它，当请求多时，肯定会有延时。当前，对于那些有低延时要求的应用程序，HBase是一个更好的选择。现在
转载
精选
2013-05-21 10:41:00
529阅读
