一、HDFS HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。二、HDFS设计原理HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组
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2024-03-23 09:36:12
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1、概述1、背景HDFS(Hadoop Distributed File System)Hadoop分布式文件系统； Hadoop内核包括：HDFS，Yarn，MapReduce； HDFS源于Google的一篇论文：GFS - 该论文发表与2003年10月； - HDFS是GFS的克隆版；HDFS是一个易于扩展的分布式文件系统；运行在大量廉价机器上，提供容错机制；为大量用户提供性能不错的
1 HDFS概述 1）HDFS是什么 源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版 易于扩展的分布式文件系统。运行在大量普通廉价机器上，提供容错机制。 为大量用户提供性能不错的文件存取服务适合一次写入，多次读取的场景，不支持文件的修改，适合用来做数据分析，不适合做网盘应用2）HDFS的优点 高容错性：数据自动保存多个副本（默认3个副本），副本丢失后自动恢复 适合
HDFS相关知识点Namenode与Datanode的多目录配置服务器间的数据拷贝集群间的数据拷贝小文件归档 解决办法 案例HDFS回收站机制快照管理HDFS的写过程网络拓扑与节点距离的计算HDFS读过程总结Namenode与Datanode的多目录配置Namenode相同 Datanode不同服务器间的数据拷贝#1.推 将文件推到指定主机
scp -r hello.txt root@hadoo
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2024-03-18 21:06:47
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block:真实的数据存储的位置，Block是对于文件内容组织而言的，按照固定大小，顺序对文件进行划分并编号，划分好的每一个块就称之为一个Block。三、namenode的功能1、管理HDFS命名空间（文件目录树及其目录与文件的元数据），并以fsimage进行持久化保存。2、处理客户端的访问，并将修改动作记录到edits文件中。3、在内存中维护数据块的映射信息，即块文件与datanode的对应关系
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2024-10-12 13:59:14
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HDFS - 可靠性HDFS 的可靠性主要有以下几点:冗余副本策略机架策略心跳机制安全模式效验和回收站元数据保护快照机制 1.冗余副本策略 可以在 hdfs-site.xml 中设置复制因子指定副本数量 所有数据块都可副本 DataNode 启动时,遍历本地文件系统,产生一份 HDFS 数据块和本地文件的对应关系列表 (blockreport) 汇报给 Namenode2.机架策略
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2023-11-20 13:45:22
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HDFS中的ECHadoop 3.0中的HDFS擦除编码（EC）是我们在早期版本的Hadoop中遇到的问题的解决方案，这只是它的3倍复制因素，这是保护我们的数据的最简单方法，即使在Datanode失败但需要额外的存储太多了。现在，在EC存储开销中神奇地减少到50％，这是因为HDFS默认的3x复制因子而提前200％，这似乎是额外的工作/负载来存储除了原始数据块之外的两个额外块，具有相同的资源量原始数
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2024-04-14 11:56:20
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文章目录目标背景结构部署集群和硬件配置配置密钥启用Intel ISA-L管理员命令使用限制 目标复制是昂贵的–HDFS默认3x复制方案在存储和其他资源方面（eg.网络、宽带）有200%的开销。但是，对于I/O活动相对较少的热数据集和冷数据集，在正常操作期间很少访问额外的block副本，但仍然消耗与第一个副本同样的资源量。因此，一个自然的改进是使用纠删码代替副本，它以更少的磁盘空间提供了相同级别的
文章目录6.HDFS的Shell操作（开发重点）6.1基本语法6.2命令大全6.3常用命令实操6.3.1准备工作6.3.1.1启动Hadoop集群（方便后续的测试）6.3.1.2-help：输出这个命令参数6.3.1.3创建/sanguo文件夹6.3.2上传6.3.2.1-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS6.3.2.2-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到H
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2024-03-19 22:10:09
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命令基本格式: hadoop fs -cmd < args >1.ls hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls -R / 列出hdfs文件系统所有的目录和文件2.put 将本地数据推送到HDFS上 hadoop fs -put < local file > < hdfs file > h
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2023-11-08 18:12:23
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前言在企业里面，我们搭建一个服务一般都会考虑几个问题。首先是用途，比方说一般都有开发环境，测试环境以及生产环境（比较重要的服务一般还会有灰度环境）。这个用途一旦决定了，我们就可以考虑接下来的问题了。第二是架构，第三就是成本了。架构会直接决定所需要花费的机器成本和维护成本。好吧，好像有点扯远了。回到正题。这里我想要说明的事情是我当上大数据运维之后，遇到的坑其实都可以归根溯源到架构或者原
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2024-05-31 11:37:36
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数据复制（Data Replication）HDFS 旨在跨大型集群中的计算机可靠地存储非常大的文件。它将每个文件存储为一系列块，除最后一个块之外的文件中的所有块都具有相同的大小，HDFS 使用的默认块大小为 128MB。复制文件的块以实现容错，且一般复制出的文件块会存储到不同的 DataNode 中。每个文件的Block大小和Replication因子都是可配置的。。Replication因子在
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2023-08-18 19:34:04
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一、今日学习内容 HDFS - 可靠性HDFS 的可靠性主要有以下几点:冗余副本策略机架策略心跳机制安全模式效验和回收站元数据保护快照机制1.冗余副本策略
可以在 hdfs-site.xml 中设置复制因子指定副本数量 所有数据块都可副本 DataNode 启动时,遍历本地文件系统,产生一份 HDFS 数据块和本地文件的对应关系列表 (blockreport) 汇报给
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2023-10-23 15:36:11
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目的复制很昂贵 - HDFS中的默认3x复制方案在存储空间和其他资源（例如，网络带宽）中具有200％的开销。但是，对于I / O活动相对较低的暖和冷数据集，在正常操作期间很少访问其他块副本，但仍会消耗与第一个副本相同的资源量。因此，自然的改进是使用擦除编码（EC）代替复制，其提供相同级别的容错并且具有更少的存储空间。在典型的擦除编码（EC）设置中，存储开销不超过50％。EC文件的复制因子没有意义。
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2024-08-02 13:10:35
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一、入门 1、简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kaf
1、Hadoop可以通过dfs.replication来设置复制因子数量2、可以再上传文件的同时指定创建的副本数hadoopdfs-Ddfs.replication=1-put1.txt/tmp/3、可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数：hadoopfs-setrep-R1/tmp,把/tmp目录下的文件复制因子设置成1个4、关于dfs.replication有以下几个特点：1）修改了dfs.
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2019-07-14 16:34:47
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hdfs命令行客户端的常用操作命令0、查看hdfs中的目录信息hadoop fs -ls /hdfs路1、上传文件到hdfs中hadoop fs -put /本地文件 /aaahadoop fs -copyFromLocal /本地文件 /hdfs路径 ## copyFromLocal等价于 puthadoop fs -moveFromL
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2023-05-30 15:56:44
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在前面的例子（《 Apache Kafka编程入门指南：生产者》）中，我们学习了如何编写简单的Kafka Producer程序。在那个例子中，在如果需要发送的主题不存在，Producer将创建它。都知道（假设你知道），每个主题都是有分区数和复制因子的，但是我们无法通过生产者相关的API设置分区数和复制因子的，因为生产者相关API创建的主题是通过读取server.properties文件中的num.
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2024-05-17 06:44:52
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命令：hadoop distcp hdfs://master:9000/upload/2020/05/15/2020041404_pdf.pdf hdfs://master:9000/upload/2020/05/15/亲测有效
生下来活下去, HELLO WORLD!
请多指教
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2023-06-28 16:34:10
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一、HDFS的相关基本概念 1.数据块 1、在HDFS中，文件诶切分成固定大小的数据块，默认大小为64MB（hadoop2.x以后是128M），也可以自己配置。 2、为何数据块如此大，因为数据传输时间超过寻到时间（高吞吐率）。 3、文件的存储方式，按大小被切分成若干个block，存储在不同的节点上，默认情况下每个block有三个副本。2.复制因子 就是一个block分为多少个副本，
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2023-07-13 14:33:30
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