# HDFS可以不结合Hadoop
Hadoop 生态系统在大数据处理领域中有着举足轻重的地位。其中，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一个重要的组成部分，提供了高容错性、高吞吐量的存储能力。然而，HDFS 并不仅限于 Hadoop 这一框架，其实它可以与其他系统独立使用，或与不同的数据处理引擎结合。本文将探讨 HDFS 的独立使用，以及如何在不依赖 Hadoop 的情况下进行数据存储和
HDFS HA配置的完整步骤部分内容参考了这篇文章： 。其中配置文件时基于我的集群信息做的，还增加了配置中遇到的问题和解决办法。 最近了解了Hadoop后，又开始涉及Hadoop 2.0相关的知识，所以后续我会陆陆续续把2.0相关的一些知识和学习总结整理上来。 这里是QJM方式的HA配置，众所周知，HDFS HA一般是基于NFS公共存储的，这里不采用NFS。主要步骤： 1. zookeeper集
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2023-11-03 06:10:11
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前期工作： 1.hadoop2.x集群首先要搭建好，我这里是分布式，三台虚拟机 2.要进行时间同步（很重要），我这里用的是ntp服务一、搭建zookeeper 1.上传zookeeper安装包，并且将安装包解压到/opt/modules/目录下 2.进入zookeerper目录，创建一个data文件夹，并在data文件夹里面创建一个myid文件，在myid文件中写入数字0 命
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2024-02-04 09:53:55
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一、Elasticsearch for Hadoop安装Elasticsearch for Hadoop并不像logstash、kibana一样是一个独立的软件，而是Hadoop和Elasticsearch交互所需要的jar包。所以，有直接下载和maven导入2种方式。安装之前确保JDK版本不要低于1.8，Elasticsearch版本不能低于1.0。 官网对声明是对Hadoop 1.1.x、1
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2024-05-07 21:37:19
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为何说HDFS是存储的王者呢？让我们带着这个问题来了解HDFS的架构与原理，我一直认为学习大数据最好的方法就是看官网。 所以对初学者来说一定要多看官网，哪怕你看不懂英文，也要用软件翻译过来看。首先来看下官方介绍：
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种分布式文件系统，设计用于在商用硬件上运行。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的差异很大。HDFS具有高度容
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2024-03-29 06:38:58
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一、 Hadoop节点热拔插二、 数据负载均衡三、Namenode恢复四、安全模式五、web查看hdfs六、HDFS基本操作七、hadoop性能优化八、Apache Hadoop最佳实践和反模式九、小文件解决思路十、Hadoop部署 一、 Hadoop节点热拔插在Hadoop集群中经常会进行增添节点操作，即实现节点的热拔插。在这些操作中不希望对集群进行重启。1.在集群中添加节点：a. 把
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2024-09-13 13:51:01
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HDFS API详解org.apache.hadoop.fs"包中，这些API能够支持的操作包含：打开文件，读写文件，删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem，该类是个抽象类，只能通过来类的get方法得到具体类。get方法存在几个重载版本，常用的是这个： static FileSystem get(Configuration conf);
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2023-07-23 23:39:36
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Hadoop的配置详解 大家经过搭建单节点、伪分布、完全分布模式的集群环境，基本上会用到以下几个配置，core-site.xm/hdfs-site.xml/mapred-site.xml. 相信大家已经使用了其中的一些参数，下面我们来详细介绍一下各个配置中的参数，介绍的参数是大家可能用到的，当然还有很多没介绍到(学习hadoop不久,如果哪里错了，请
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2023-09-13 11:25:32
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Hadoop 生态是一个庞大的、功能齐全的生态，但是围绕的还是名为 Hadoop 的分布式系统基础架构，其核心组件由四个部分组成，分别是：Common、HDFS、MapReduce 以及 YARN。
Common 是 Hadoop 架构的通用组件；
HDFS 是 Hadoop 的分布式文件存储系统；
MapReduce 是Hadoop 提供的一种编程模型，可用于大规模数据集的并行运算；
YARN
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2023-09-13 11:24:12
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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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这篇博客是笔者在CSDN里的第一篇博客，旨在希望在这个圈子能够得到更多的交流、更快的成长。 这篇博客就讲些比较基础的内容——常用HDFS的API操作。因为所有的API比较多，所以笔者便从中摘选出11个比较常用的API,希望能给读者一些帮助。因为Hadoop中关于文件操作类基本上都在“org.apache.hadoop.fs”包中，这些API的主要作用主要体现在以下操作上：打开文件、读写文件、删除文
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2023-09-01 08:28:43
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**HDFS与K8S结合实现步骤**
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---------------------------------- |
| 1 | 在K8S集群中部署HDFS |
| 2 | 创建HDFS存储卷 |
| 3 | 部署应用程序，并
原创
2024-03-15 11:17:06
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文章目录hadoop搭建(三)概述一般选项用户命令archive(?归档)classpath hadoop搭建(三)本文档翻译hadoop的命令手册概述所有的hadoop命令可以通过bin/hadoop脚本进行调用。运行这个脚本没有添加任何参数的话就会打印所有命令的详情。 用法：hadoop [--config confdir] [--loglevel loglevel] [COMMAND] [
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2024-09-26 14:19:29
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最近刚好又重新了解了一下hdfs的一些内容，想通过这篇内容总结和记录一下。Hadoop分布式文件系统HDFS配置及示例运行。 作者使用的是hadoop3.2.1的版本，以下示例都是以hadoop-3.2.1为基础目录进行介绍。1、文件配置首先，进入hadoop配置目录: ./etc/hadoop$ cd etc/hadoop/(1) 配置core-site.xml文件vi 进入编辑模式$ vi c
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2023-07-23 17:16:21
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HDFS Java API 位于 org.apache.hadoop.fs 包中，这些API能够支持的操作包括打开文件、读写文件、删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem。该类是一个抽象类，只能通过get方法获取到具体的类。该类封装了大部分文件操作，如mkdir、delete等。 <!--指定maven项目jdk编译版本，默认是jdk1.5--&
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2023-08-18 19:31:40
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文章目录Hadoop三大组件之HDFS入门HDFS概述HDFS的shell操作(开发重点)基础语法部分常用命令实操上传下载HDFS的直接操作 Hadoop三大组件之HDFS入门众所周知，Hadoop有三大组件，HDFS、MapReduce、YARN。我的专栏是说大数据，那么数据总得需要存储吧，那么我们今天一起来看看这神秘的大数据有着怎样的身体，能够吸引这广大的学子来”看她“。HDFS概述存在即合
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2023-07-14 20:17:28
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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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大数据计算引擎的起源Hadoop和其他基于mapreduce的数据处理系统的出现首先是为了满足传统数据库无法满足的数据处理需求。随着2004年谷歌发布MapReduce白皮书以来的发展浪潮，利用Hadoop的开源生态系统或类似系统处理大数据已经成为行业的基本需求。尽管最近努力降低进入门槛，但在开发自己的数据处理系统时，组织不可避免地会遇到一系列问题，常常会发现从数据中获得价值所需的投资大大超出预期
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2023-11-14 13:21:49
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数据总体上可以分为静态数据和流数据。对静态数据和流数据的处理，对应着两种截然不同的计算模式：批量计算和实时计算。批量计算以“静态数据”为对象，可以在很充裕的时间内对海量数据进行批量处理，计算得到有价值的信息。Hadoop就是典型的批处理模型，由HDFS和HBase存放大量的静态数据，由MapReduce负责对海量数据执行批量计算。流数据必须采用实时计算，实
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2023-06-28 20:45:14
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hadoop/hdfs首先hadoop是apache基金会用java语言实现的开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 hadoop/hdfs和mfs都是分布式文件系统，二者的比较如下1、hdfs和mfs都是类似goolefs的实现方式，即一个master+多个chunkserver构成的集群2、都存在master单点故障问题3、都支持在线扩容4、
原创
2017-03-05 17:44:48
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