一、概述手机图片或者像淘宝这样的网站中的产品图片特点:(1)、大量手机用户同时在线,执行上传、下载、read等图片操作(2)、文件数量较大,大小一般为几K到几十K左右 HDFS存储特点:(1)      流式读取方式,主要是针对一次写入,多次读出的使用模式。写入的过程使用的是append的方式。(2)   &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            模式概念:单击模式(Standalone):单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下所有3个XML文件均为空。当配置文件为空时,Hadoop会完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互,单机模式就不使用HDFS,也不加载任何Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、图示生态架构 2、从低往上学HDFS直译分布式文件系统,相当于windows机器上的视频、图片、文档等都是存到硬盘上,硬盘再需要做一些格式化。在Hadoop上需要存储大数据,而且是存储在各个不同的机器上的。所以HDFS也就是一个分布式系统(分布式意思就是一个集群里面有很多台机器)。HDFS作为一个最基本的文件系统就是存储大数据用的。Hbase(Key-Val)列存取数据库,可以理解为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            官网:http://www.moosefs.org1、MooseFS是什么 一个类MooseFS是一个具备冗余容错功能的分布式网络文件系统,它将数据分别存放在多个物理服务器或单独磁盘或分区上,确保一份数据有多个备份副本,然而对于访问MFS的客户端或者用户来说,整个分布式网络文件系统集群看起来就像一个资源一样,从其对文件系统的情况看MooseFS就相当于UNIX的文件系统(ext3、ext            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hdoop之HDFS什么是HDFS背景及意义背景随着数据量的增加,一个操作系统存不下所有数据,就需要分配到更多的操作系统磁盘中,为了方便管理和维护,需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件系统,HDFS只是分布式文件系统中的一种,其他的如:fastdfs 等定义HDFS 分布式文件系统,用来管理和存储文件的,由于是分布式的,是由多台服务器组成特性HDFS适合一次写入,多次读出的场景,不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本人初学hadoop,在完成windows下面通过Java编程导入数据到hdfs后,一直想完成hadoop中MR的经典程序wordcount(相比学习语言写一个helloworld程序)  下面介绍wordcount的调试过程。  1.首先配置hadoop_home  2.在path中添加%hadoop_home%\bin;  3.在%hadoop_home%\bin下面添加hadoop.dll,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 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。2. HDFS定义   &nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用Hive存储MP4文件的方案
## 背景
HDFS(分布式文件系统)是大规模数据存储和处理的核心组件之一,而Hive则是基于Hadoop生态系统的一种数据仓库解决方案。Hive提供了类似于SQL的接口,可以方便地对存储在HDFS上的数据进行查询和分析。然而,Hive本身并不直接支持存储MP4文件,因为MP4是一种二进制文件格式。
本文将介绍如何使用Hive存储MP4文件的方案,首先通            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS介绍起初,随着数据量的越来越大,通过纵向扩展(在一台机器中加磁盘)的形式已经不能满足需要,所以开始横向扩展(用多台机器进行数据存储)。为了方便管理和维护,分布式文件存储管理系统应运而生,HDFS就是其中之一。HDFS架构原理架构图如下图所示 分布式文件系统的存储特点:切块存储HDFS主要由两部分组成namenodedatanodenamenode主要是用来管理整个分布式文件系统的元数据信息            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.HDFS写数据流程1.剖析文件写入(1)客户端向namenode请求上传文件,namenode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在。(2)namenode返回是否可以上传。(3)客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。(4)namenode返回3个datanode节点,分别为dn1、dn2、dn3。(5)客户端请求dn1上传数据,dn1收到请求会继续调用dn2,然后            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hive与HDFS的关系及直接存储数据到Hive的方式
## 简介
Apache Hive是一个数据仓库基础设施工具,允许用户使用类似SQL的语言(称为HiveQL)来查询存储在分布式文件系统中的大数据。更常见的是,Hive会将数据存储到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,但实际上,你可以直接将数据存储在Hive中,从而减少访问和管理的复杂性。
## Hive与HDFS
HDFS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录搭建HDFS完全分布式1.创建hadoop101节点(主节点)1.1 基本信息配置1.2 安装JDK1.3 安装hadoop2. 创建子节点2.1 克隆2.2 配置网络信息2.3 修改主机名3.拷贝文件3.1 脚本4.集群配置4.1 集群规划4.2 配置集群4.2.1 配置.sh文件4.2.2 配置xml文件4.2.3 配置日志聚集功能和历史服务器5.启动集群6. SSH无密码登入配置7            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、短路本地读取(Short Circuit Local Reads)1.1 背景在HDFS中,不管是Local Reads ( DFSClient和Datanode在同一个节点)还是Remote Reads ( DFSClient和Datanode不在同一个节点),
底层处理方式都是一样的,都是先由Datanode读取数据,然后再通过RPC(基于TCP )把数据传给DFSClient。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时。请求NameNode分配一个block。
NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client。 HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS存储架构块block的大小默认是128M,hdfs-site.xml<property>
	<name>dfs.blocksize</name>
	<value>134217728</value>
</property>副本数默认是3,hdfs-site.xml<property>
	<name>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hdfs的通俗解释
    玩大数据,首先得学如何存大数据。那问题来了,数据怎么存呢?路人1:存在window操作系统的“我的电脑”的C,D,E,F盘里面咯。我:那如果我的数据很多呢?有5个T的数据。路人1:加装4个1T的硬盘我:那如果我有1000T的数据呢!路人1:装999个1T的硬盘我:。。。杠精滚粗首先我承认加硬盘的确是个好方法。能让我们存很多的数据,但是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Spark RDD 存储到 HDFS 的实现流程
在将 Spark RDD 存储到 HDFS 的过程中,我们可以按照以下步骤进行操作:
1. 创建 SparkConf 对象和 SparkContext 对象,用于连接到 Spark 集群。
   ```scala
   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
   val c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-26 03:14:29
                            
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            【简介】1、hdfs架构hdfs伪分布式架构只需要有三个部分即可,NameNode是老大,DataNode是小弟,Secondary NameNode是助理。客户端Client跟NameNode通信(RPC通信机制,后面会介绍),Secondary NameNode负责数据的同步。2、元数据的存储细节NameNode的元数据是存放在内存当中的。数据解读:有一个文件/test/a.log,保存了3个            
                
         
            
            
            
            Redis集群的搭建和Redis的使用一.Redis的简介和用途Redis五种基本数据类型简介 Redis是一个高性能的key-value数据库。 Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-04 21:41:50
                            
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