目录基本概念写文件操作读文件操作可靠性常用命令Ref 基本概念Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件，运行在集群的商品硬件上。它是容错的，可伸缩的，并且非常易于扩展。HDFS集群主要由 NameNode 管
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2024-04-02 20:41:22
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当一个数据集在一个物理机上增长得容不下的时候，就需要把它分区存放到多个独立的机器上，这就要通过网络来管理分布在这些机器上的数据，像这样通过网络来管理数据的文件系统称之为分布式文件系统（distributed filesystems）。Hadoop中的分布式文件系统为HDFS，其设计用来存储较大的文件、通过流的方式访问数据，在普通的商业硬件集群上运行。存储文件较大：通常上百GB，或者上百T
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2024-06-12 04:58:20
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NameNode 高可用整体架构概述在 Hadoop 1.0 时代，Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题，这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重。因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息，一旦 NameNode 挂掉，整个 HDFS 就无法访问，同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件，包括
背景
HDFS主要包括两层：
Namespace
由目录，文件和块组成 支持所有文件系统操作包括增加，删除，修改和列出文件和目录 Block Storage Service 有两个部分： Block管理（被NameNode包含） 提供datanode集群的注册和定期的心跳检查 处理block的报告并掌握block的位置 支持block的相关操作，如增删改查和得到block的位置
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2024-05-27 19:08:34
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数据块 每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读写的最小单位。构建与单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的快。该文件系统块的大小可以使磁盘块的整数倍。文件系统块一般为几千字节，而磁盘块一般为512字节。HDFS同样也有块(block)的概念，但是大得多，默认为64MB（Hado
原创
2022-06-10 19:59:59
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大数据hadoop系列
原创
2018-04-10 10:42:03
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1. 什么是Namespace?Namespace是配置项的集合，类似于一个配置文件的概念。2. 什么是“a
原创
2023-06-02 15:40:02
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1、概述 hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统；如果有个TB级别的文件，我们该怎么存储呢？分布式文件系统未出现的时候，一个文件只能存储在个服务器上，可想而知，单个服务器根本就存储不了这么大的文件；退而求其次，就算一个服务器可以存储这么大的文件，你如果想打开这个文件，效率会高吗 hdfs的
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2019-12-05 10:43:00
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2021-07-23 16:32:41
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一个磁盘有它的块大小，代表着它能够读写的最小数据量。文件系统通过处理大小为一个磁盘块大小的整数倍数的数据块来运作这个磁盘。文件系统块一般为几千字节，而磁盘块一般为512个字节。这些信息，对于仅仅在一个文件上读或写任意长度的文件系统用户来说是透明的。但是，有些工具会维护文件系统，如df 和 fsck，它们都在系统块级上操作。HDFS也有块的概念，不过是更大的单元，默认为64 MB。与单一磁盘上的文件
原创
2015-04-01 11:19:51
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什么是HDFS？HDFS ----- Hadoop Distributed File System （hadoop 分布式文件系统）概念： 它是一个分布式集群，可以支持海量数据存储，hadoop框架的核心之一以及重要组件基础储备什么是分布式？什么是集群？ 集群和分布式的区别？ （独立概念，分布式是用多台计算机并行解决不同问题、集群是整合多台计算机解决相同问题）什么是主从模式？ (分布式系统节点为主
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2024-03-27 10:39:34
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HDFS基本概念 HDFS前言 ·设计思想:分而治之:将大文件，大批量文件，分布式存放在服务器上， 以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析 ·在大数据系统中的作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,hive,tez…)提供数据存储服务 ·重点概念：文件切块,副本存放，元数据HDFS的概念和特性 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
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2024-03-05 09:28:39
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第1章 HDFS概论1.1 HDFS产生背景及定义1.1.1 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堕胎机器上的文件， 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1.1.2 HDFS定义HDFS(Hadoop Distributed File System)它是
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2024-04-02 08:23:19
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参考：(1)官方文档：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html(2)中文文档：http://download.csdn.net/download/high201
原创
2022-11-03 14:10:35
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架构NameNode和DataNode角色 NameNode为管理节点，执行对文件系统命名空间的操作，如：打开、关闭和重命名文件或目录；并且决定文件块与datanode之间的映射关系。 DataNode为工作节点，响应文件系统客户端的读写请求，存储并检索数据块。并定期向namenode发送它们存储的块的列表，接收来自NameNode的文件块创建、删除和复本改进等命令。数据块 一个文件一般会被切分
我的云图库** 以下的基于安卓客户端和linux服务端，服务端将数据转化成json数据，在安卓端进行接受以及转化成我们需要的数据的类型。**前提 1.一台装有tomcat（配置好远程部署）的服务器（本机也可以，访问的地址要改成 10.0.2.2，绝对不能是127.0.0.1或者localhost，如果处在局域网内要根据实际情况调整）。 2.需要的jar包：谷歌公司提供的Gson.jar包，以及we
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2024-06-11 16:48:57
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Hadoop 2.7.4 + HBase 1.2.6 + ZooKeeper 3.4.10 配置本文为上述配置的一部分，为方便阅读，故设为独立页面 在linux中，通过下面命令hadoopcurl -O https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz 先将hadoop包
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2024-04-19 07:20:59
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Hadoop：Hadoop是一个开源的大数据框架 Hadoop是一个分布式计算的解决方案 Hadoop = HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算)Hadoop核心HDFS 分布式文件系统：存储是大数据技术的基础MapReduce编程模型：分布式计算是大数据应用的解决方案HDFS总结普通的成百上千的机器 按TB甚至PB为单位的大量的...
原创
2021-08-05 13:55:44
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**前言** HDFS：Hadoop Distributed File System ，Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题 重点概念 文件切块，副本存放，元数据HDFS概念首先，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；HDFS重要特性（1）HDFS中的文件在
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2024-03-19 10:43:06
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HDFS基本概念篇
1. HDFS 前言设计思想: 分而治之： 将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 重点概念： 文件切块，副本存放，元数据2. HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命
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2024-03-11 07:44:18
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