HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子系统，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、高吞吐量等特性为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集的应用处理带来了很多遍历。 HDFS基础概念数据块H
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2024-04-29 11:00:02
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# Hadoop 联邦 NameNode 和 DataNode 的配置指南
在大数据处理领域，Hadoop 被广泛使用，它允许用户存储和处理大量数据。而其中的 Hadoop 文件系统（HDFS）则是 Hadoop 的一个重要组成部分。要实现 Hadoop 联邦（Federated）架构，涉及多个 NameNode 和 DataNode 的配置。本文将详细介绍如何建立一个具有联邦架构的 Hadoo
原创
2021-07-02 11:14:42
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原创
2022-01-19 11:06:01
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HDFS简介在本文中，大数据专家将为您介绍如何使用HDFS以及如何利用HDFS创建HDFS集群节点。我们将从HDFS、Zookeeper、Hbase和OpenTSDB上的系列博客开始，了解如何利用这些服务设置OpenTSDB集群。在本博中，我们将探究HDFS。HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)是一种基于Java的分布式文件系统，它具有容错性、可伸缩性和易扩展性等优点，它可在商用硬件上运
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2024-08-15 09:59:24
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Hadoop HDFS DN工作机制 数据完整性 /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1418454027-192.168.1.102-1607949404504/current/finalized/subdir0/subdir0 这个目录下保存的是datanode数据： .meta不是一个普通的文件，使用cat不能查看。 .meta
原创
2022-11-21 06:44:10
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#1 规划 当前 NN（namenode）节点： 10.99.0.6 node01 10.99.0.14 node02 扩容 DN（datanode）节点： 10.99.0.31 node04 部署前要求：新扩容的 DN 机器需要与当前 HDFS 集群机器时间同步。 #2 新增扩容机器准备磁盘和创建
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2022-05-05 14:35:21
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【oiv】offline image viwer -------------------------------------------------------------- 1.用于查看Hadoop fsimage 2.语法 $> hdfs oiv -i inputfile -o outputfile -P process
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2024-06-25 20:43:22
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1、DN存储1、DN的作用：以块的形式，来存储真实数据，128M为切块单位
切块之后的数据分为2部分：
--数据本身（即真实数据）
--元数据（对数据块的长度、校验和、时间戳等描述信息）
2、DN中块的存储位置：/opt/module/hadoop-3.1.3/data/data/current/BP-1901013597-192.168.202.103-1600767106029/curr
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2021-03-19 12:55:09
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HDFS简介首先，什么是HDFS呢？ HDFS，即hadoop distributed file system（hadoop分布式文件系统），在非正式文档或旧文档及配置文件中，有时也简称DFS，这都是一样的。 HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX（Portable Operating
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2024-03-28 09:05:59
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1 .规划 部署前要求：新扩容的 DN 机器需要与当前 HDFS 集群机器时间同步。 部署前要求：新扩容的 DN 机器需要与当前 HDFS 集群机器时间同步。 当前 NN（namenode）节点： 10.99.0.6 node01 10.99.0.14 node02 扩容 DN（datanode）节
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2022-05-05 14:35:08
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角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下： Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。 Namenode：元数据节点，是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。 Datanode：数据存储节点，负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。
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2024-05-09 22:18:50
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大数据存储技术HDFS一、概述1.1 分布式文件系统（DFS）的概念和作用1.2 HDFS概述二、HDFS的相关概念2.1 块2.2 NameNode2.3 Secondary NameNode2.4 DataNode三、HDFS体系架构与原理3.1 HDFS体系结构3.2 HDFS高可用机制 一、概述1.1 分布式文件系统（DFS）的概念和作用一台计算机的存储容量有限，分布式文件系统将文件分布
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2023-12-06 16:48:31
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1、NN工作机制引入：当我们将数据上传到HDFS分布式系统进行存储时，通过NN存储HDFS系统中数据的元数据，DN存储真实数据，那NN中的
元数据存储在哪？
假设：a.考虑数据安全性和可靠性，NN中元数据存储在节点的磁盘中。
--问题：访问效率很低（ 因为修改元数据是在磁盘进行修改的~IO操作）
b.考虑数据操作速率，将NN中元数据存储在内存中。
--问题：服务器宕机，停电等
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2021-03-19 12:57:52
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HDFS概念：HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；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的设计适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。优缺点优点：1）高容错性
（1）数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
（2）某一个副本丢失以后，
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2024-02-23 12:33:00
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操作场景默认情况下，HDFS NameNode自动选择DataNode保存数据的副本。在实际业务中，可能存在以下场景：DataNode上可能存在不同的存储设备，数据需要选择一个合适的存储设备分级存储数据。DataNode不同目录中的数据重要程度不同，数据需要根据目录标签选择一个合适的DataNode节点保存。DataNode集群使用了异构服务器，关键数据需要保存在具有高度可靠性的机架组中。对系统的
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2024-04-22 10:24:56
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是什么分布式文件系统 （Hadoop Distributed File System）：它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位；其次，它是分布式的，由很多服务联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色做什么稳定可靠地大规模存储、处理数据，GB/TB/PB级别满足场景1.大量的廉价机器搭建分布式文件系统2.适合一次写入多次读取，支持追加，不支持修改3.关注吞吐量的流式访问数据(时间可能
HDFS 基本原理分析HDFS 组成单元HDFS 整体架构NameNode 操作元数据机制Secondary NameNode 操作元数据机制DataNodes 存储Block数据机制HDFS 的优缺点HDFS的读文件实现HDFS的写文件实现小结 HDFS 基本原理分析HDFS实现源于Google的一篇论文(Google File System)。意在解决海量数据存储的问题。随着互联网络的发展，
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2023-11-14 09:19:39
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异构存储主要解决，不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。Hadoop的存储类型和存储策略有;1、查看当前有哪些存储策略可以用 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies-listPolicies 2、为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePol
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2024-03-25 16:28:59
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归档存储是一种将不断增长的存储容量与计算容量分离开来的解决方案。密度更高、存储成本更低、计算能力更低的节点正在成为可用的、可以在集群中用作冷存储。根据策略，可以将热数据移到冷数据。增加节点到冷存储中可以增加不依赖于集群计算容量的存储容量。异构存储和归档存储提供的框架对HDFS体系结构进行了概括，使其包含了SSD、内存等其他类型的存储介质。用户可以选择将数据存储在SSD或内存中以获得更好的性能。存储
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2024-03-04 14:09:38
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