服役新数据节点随着业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。准备新节点第一步：复制一台新的虚拟机出来，作为新的节点第二步： 修改mac地址以及IP地址 修改mac地址命令 ： vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules修改ip地址命令
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2024-08-29 19:06:59
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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
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2024-04-07 20:33:59
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分布式文件系统就是把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。这些节点分为两类。一类叫做“主节点”(Master Node)，也叫做“名称节点”(Name Node)另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)1.HDFS总体而言，HDFS要实现以下目标： 兼容廉价的硬件设备 流数据读写 大数据集 简单的文件模型
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2024-03-24 11:18:52
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HDFS集群有两种节点，以管理者-工作者的模式运行，即一个名称节点（NameNode，管理者）和多个数据节点（DataNode，工作者）。名称节点管理文件系统的命名空间。它维护着这个文件系统树及这个树内所有的文件和索引目录。这些信息以两种形式将文件永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像和编辑日志。名称节点也记录着每个文件的每个块所在的数据节点，但它并不永久保存块的位置，因为这些信息会在系统启动时由数
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2024-04-14 00:03:37
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名字节点(NameNode )是HDFS主从结构中主节点上运行的主要进程，它指导主从结构中的从节点，数据节点(DataNode)执行底层的I/O任务。 名字节点是HDFS的书记员，维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和文件的数据块索引，即每个文件对应的数据块列表(后面的讨论中，上述关系也称名字节点第一关系)。这些信息、以两种形式存储在本地文件系统中:一种是命名空间镜像(File
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2024-02-12 20:09:18
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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集群主节点，Datanode是HDFS集群从节点，两种角色各司其职
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2023-12-15 13:08:59
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2019-07-26 13:43:00
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一、名称节点（NameNode）1.什么是名称节点在HDFS中，名称节点负责管理分布式文件系统的命名空间（Namespace），保存了两个核心的数据结构-FsImage和EditLog。FsImage：用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据。EditLog：中记录所有针对文件创建、删除、重命名等操作的日志文件。名称节点记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息，但并不持久化存
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2024-04-01 08:31:14
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HDFS集群有两种节点，以管理者-工作者的模式运行，即一个名称节点(管理者)和多个数据节点(工作者)。名称节点管理文件系统的命名空间。它维护着这个文件系统树及这个树内所有的文件和索引目录。这些信息以两种形式将文件永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像和编辑日志。名称节点也记录着每个文件的每个块所在的数据节点，但它并不永久保存块的位置，因为这些信息会在系统启动时由数据节点重建。客户端代表用户通过与名称节
原创
2015-04-02 10:18:28
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统的核心组件之一，用于存储和管理大规模数据集。HDFS的核心是名称节点（namenode），负责管理文件系统的命名空间，存储文件的元数据信息，以及协调数据块的复制。
### HDFS工作流程
下面是HDFS的工作流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --
原创
2024-05-27 10:43:39
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一、 介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）是分布式文件存储系统，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 Set）的应用处理带
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2024-03-15 10:30:10
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文章目录1 HDFS架构剖析1.1 集群角色介绍1.2 HDFS重要特性2 HDFS Web Interfaces2.1 模块功能解读OverviewdatanodesDatanode Volume FailuresSnapshotSatartup progressUtilitiesBrowse the file systemLogs、Log LevelConfigruation3 HDFS读写
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2023-11-17 16:58:49
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HDFS基本原理 文章目录HDFS基本原理1.NameNode概述2.DataNode 概述3.HDFS工作机制3.1HDFS 写数据流程3.2HDFS 读数据流程 1.NameNode概述1. NameNode是HDFS的核心；
2. NameNode 也称为Master；
3. NameNode 仅存储HDFS的元数据:文件系统中所有文件的目录树并跟踪整个集群中的文件。
4. NameNode
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2024-03-22 15:48:57
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RPC(RemoteProcedureCall,远程过程调用)是一种通过网络从远程计算机上请求服务来得到计算服务或者数据服务，且不需要了解底层网络技术的协议和框架。RPC远程调用是构建在语言级别的，必须使用Socket通信完成，将现有的本地方法调用和Socket网络通信技术结合起来实现透明的远程调用过程。实现透明的远程调用重点是创建客户存根(clientstub)，存根(stub)就像代理(age
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2024-06-20 18:47:15
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1.运行一个脚本时 . /bin/script.sh 和 /bin/script.sh 两种方式有何区别？带点号的，是在当前bash进程中运行，不带点号的是在一个新的bash子进程中运行2.脚本中直接定义一个变量 a=3 和 export a=3 有何区别a=3在所运行的bash进程环境中有效
export a=3 在所运行的bash进程和父进程中都有效3.shell脚本中如何定义一个函数？ 函数
a) 安装准备所有机器的用户名和$HOME目录配置一致；（用户名、密码、目录结构）所有机器JDK的安装目录为/usr/lib/jvm/java-6-openjdk；每台机器的/etc/hosts文件中包括所有机器的IP和hostname一致；建议在一台上配好后，直接把hosts加上的映射内容复制过去。选取一台机器作为master，在配置都差不多的情况下，选取IP最低或最高的
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2023-07-13 13:34:13
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在了解HDFS的文件上传的读取之前要了解几个组件的作用NameNode，DataNode，SecondaryNameNodeNameNodeNameNode也被称之为名字节点，在HDFS的主从架构中的主角是的扮演者。它维护着整个文件系统的目录树，以及目录树里所有的文件和目录。这些信息以文件的形式存储在本地，一种是FSImage（命名空间镜像也称为文件系统镜像），即HDFS元数据的完整快照，每次Na
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2023-10-12 15:25:40
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数据块（block） HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。NameNode和DataNode HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，
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2023-12-10 12:05:57
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hdfs 如何实现退役节点快速下线（也就是退役节点上的数据块快速迁移）speed up decommission blocks removal
以下是选择复制源节点的代码代码总结：A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和。
1. 优先选择退役中的节点，因为其无写入请求，负载低。
2. 不会选
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2024-08-19 14:20:57
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HDFS缓冲区Fsimage 文件映射，Edits文件操作记录。与ES的缓冲区不同，ES是维护数据的变更，而HDFS缓冲区是用于名结点维护文件系统元数据（目录树）的机制。在HDFS集群中，NameNode结点相较于DataNode数量较少，往往几个Namenode支撑着几百个DataNode的元数据和目录索引。当大量数据存入时，众多DataNode上同步进行的数据文件更新会在短时间内产生巨量的元数
