这篇文章，大约在2011年在原来的博客中写的。今天突然看到再写到这篇文章中，就当日记啦。 一：Hadoop整体模块交互 分布式文件系统，思想是，把数据放到一个服务器集群上面，分为：主控服务器Master/NameNode），数据服务器（ChunkServer/DataNode），和客户服务器Client.HDFS和GFS都是按照这个架构模式搭建的。
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2023-08-15 16:17:36
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Namenode 1、namenode是一个中心服务器，单一节点（简化系统的设计和实现），负责管理文件系统的命名空间（namespace）以及客户端对文件的访问。 2、文件操作：namenode负责对元数据的操作，datanode负责处理文件内容的读取请求，跟文件内容相关的数据流读取操作不会经过na
原创
2021-08-07 11:09:43
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HDFS文章目录HDFS1 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.2 HDFS优缺点1.3 HDFS组成架构1.4 HDFS文件块大小（面试重点）2 HDFS的Shell操作（开发重点
原创
2022-05-26 00:57:10
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HDFS文章目录HDFS6 DataNode（面试开发重点）6.1 DataNode工作机制6.2 数据完整性6.3 掉线时限参数设置6.4 服役新数据节点
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2022-05-26 01:06:12
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HDFS文章目录HDFS4 HDFS的数据流4.1 HDFS写数据流程4.1.1 剖析文件写入4.1.2 网络拓扑-节点距离计算4.1.3 机架感知
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2022-05-26 01:06:36
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hdfs详解
转自：http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html
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2017-07-03 11:08:19
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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
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2023-06-20 00:36:53
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源自Namenode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/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： ①fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。 ②edits:操作日志文件。 ③fstime:保存最近一次checkpoint的时间 以上这些文件是保存在linux的文件系统中。通过hdfs-site.xm
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2023-08-21 16:38:35
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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。
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2023-07-05 10:00:11
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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
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2023-08-16 11:41:10
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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
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2023-07-08 12:36:42
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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
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2023-07-19 14:43:54
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本文阐述了hdfs主要原理，以及hdfs读写流程
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2019-12-23 16:11:53
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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、
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2023-07-10 15:04:36
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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
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2023-09-14 16:18:08
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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
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2023-06-22 22:57:28
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HDFS Java API 可以用于任何Java程序与HDFS交互，该API使我们能够从其他Java程序中利用到存储在HDFS中的数据，也能够使用其他非Hadoop的计算框架处理该数据
为了以编程方式与HDFS进行交互，首先需要得到当前配置文件系统的句柄，实例化一个Configuration对象，并获得一个Hadoop环境中的FileSystem句柄，它将指向当前环境的HDFS NameNode
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2023-09-01 08:26:09
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简介 HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop 分布式文件系统。是根据 google 发 表的论文翻版的。论文为 GFS（Google File System）Google 文件系统。HDFS 有很多特点：① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存 3 份。② 运行在廉价的机器上。③ 适合大数据的处理。多大？多小？HDFS 默认会
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2024-08-13 12:51:52
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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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目录1：创建目录2、查看文件，ls 没有cd命令， 需要指定绝对路径3：上传文件 put（要先把数据上传到linux本地然后再上传）4：下载文件 get5:复制 cp6：查看文件内容 cat , 如果数据量比较大，不能使用7：移动 mv, 物理层面文件没有移动，只是改变了元数据（目录结构）8：删除文件或者目录 rmr9：查看文件末尾 tail -f ; 一直等待查看10、查看文件的大小11：查看日
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2023-08-18 20:45:55
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