导航条例前言：浅谈HadoopHadoop的发展历程1.1 Hadoop产生背景1.引入HDFS设计1.1 HDFS主要特性2.HDFS体系结构HDFS工作流程机制1.各个节点是如何互通有无的？RPC原理客户端操作文件与目录结论HDFS是怎么保证运行的？NameNode 容错机制如何NN突破内存限制？联邦HDFS设计思想如何解决单点故障问题？ 前言：浅谈HadoopHadoop作为大数据入门的基
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2024-07-26 12:53:01
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概述：namenode replication（复制）复制默认块复制因子（dfs.replication）为3。复制影响磁盘空间但不影响内存消耗。复制会更改每个块所需的存储量，但不会更改块的数量。如果DataNode上的一个块文件（由NameNode上的一个块表示）被复制三次，则块文件的数量将增加三倍，但不会代表它们的块数。关闭复制时，一个192 MB的文件占用192 MB的磁盘空间和大约450字
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2024-06-04 06:10:35
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1、HDFS 基本概念1.1 BlockBlock是一块磁盘当中最小的单位，HDFS中的Block是一个很大的单元。在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行存储。Block概念 磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块
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2024-03-14 14:40:49
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Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)的分布式文件系统，专门 存储超大数据文件，为整个 Hadoop 生态圈提供了基础的存储服务。本章内容：1) HDFS 文件系统的特点，以及不适用的场景2) HDFS 文件系统重点知识点：体系架构和数据读写流程3) 关于操作 HDFS 文件系统的一些基本用户命令 1.1.HDFS 特点：HDFS 专为解决大数据存储问题而产生的，其
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2024-03-22 09:01:39
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# Hadoop HDFS 容量查看指南
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是用于大数据存储的核心组件之一。在实际运营中，监视HDFS的容量是非常重要的，因为它直接影响到我们的数据处理能力和效率。本文将为你详细介绍如何查看HDFS的容量，并附上相应的代码示例。
## 1. HDFS容量概述
HDFS是一个用于存储海量数据的分布式文件系统，具备高度的容错能力。HDFS将数据分散存储在多个节
HDFS概述HDFS（hadoop Distributed File System）被设计为可以运行在通用通用硬件上、提供流式数据操作、能够处理超大文件的分布式文件系统。HDFS具有高度容错、高吞吐量、容易扩展、高可靠性等特征。使用场景适合一次写入，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优点高容错性（1）数据自动保存为多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
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2024-03-28 21:28:47
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1.初识HDFS HDFS作为一个分布式文件系统，具有高容错的特点，它可以部署在廉价的通用硬件上，提供高吞吐率的数据访问（吞吐率：是对一个系统和它的部件处理传输数据请求能力的总体评价），适合那些需要处理海量数据集的应用程序。1.1 HDFS主要特性支持超大文件。超大文件在这里指的是几百MB，几百GB甚至几TB大小的文件，一般来说，一个Hadoop文件系统会存储T
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2024-03-04 23:20:35
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HDFS是一个分布式文件系统，基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运用在海量物理机集群上，具备的，高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征，适用于海量数据存储的场景。HDFS架构由HDFSClient、NameNode、SecondaryNameNode、DataNode组成Block数据块基本存储单位，一般为128M(Hadoop1.x默认64M，Hadoop2.x
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2024-03-25 18:42:57
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一 HDFS 概述1 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。2 HDFS 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，
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2024-03-29 22:23:14
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1.DataNode工作机制 1、一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，数 块数据的校验和以及时间戳 2、DataNode启动后向Namenode注册，通过后，周期性的向Namenode上报所有的块信息 3、心跳是每3秒，心跳返回的结果带有Namenode给给Datanode的命令（复制块数据到另一台机器，或者删除某一个数
目录1、HDFS 前言 ................................................................................................................................... 12、HDFS 相关概念和特性 ........................................
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2024-06-19 10:13:46
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HDFS概念和存储机制：概念: 分布式文件系统，主要是文件系统。
存储机制：将文件切分称指定大小的数据块（默认128MB）并以多副本的方式存储在多台服务器上。
（默认3份）数据的切分，多副本，容错等操作对用户来说是透明的。用户操作对象还是文件。hdfs存储概念图文件part-0被切分为2个数据块编号为1、3，而1、3分别有2个副本。
文件part-1被且分为3个
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2024-03-29 11:00:45
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/路径介绍 对应路径/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.4/tmp/dfs/data/current/BP-271701141-192.168.232.128-1546395882610/current/finalized对应配置 2客户端命令工具目录/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.4/bin 3命令put
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2024-09-27 14:52:58
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一、查看HDFS下的参数信息[root@master ~]# hdfs
Usage: hdfs [--config confdir] COMMAND
where COMMAND is one of:
dfs run a filesystem command on the file systems supported in Hadoop.
na
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2024-06-06 13:14:02
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前言昨天还是周末，公司群里就有人@，说集群有问题了，敲完Hive一直卡在那里进不去，于是我很快登上WebUi，看到了这么一幕： 这台节点的磁盘满了，其他的数据分布都比较平均为什么会这样这里就不得不说一下HDFS复本存放策略了：namenode如何选择在哪个datanode存储复本（replica）？这里需要针对可靠性、写入带宽和读取带宽进行权衡。例如，把所有复本都存储在一个节点损失的写入带宽最小（
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2024-02-23 10:28:12
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HDFS的shell命令行操作例如： $ hadoop fs -ls / 示例： hadoop fs -cp /aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2 -mv |—— 功能：在hdfs目录中移动文件 示例： hadoop fs -mv /aaa/jdk.tar.gz /-get |—— 功能：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 示例：hadoo
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2024-05-08 15:44:28
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NameNode堆内存估算在HDFS中，数据和元数据是分开存储的，数据文件被分割成若干个数据块，每一个数据块默认备份3份，然后分布式的存储在所有的DataNode上，元数据会常驻在NameNode的内存中，而且随着数据量的增加，在NameNode中内存的元数据的大小也会随着增加，那么这个时候对NameNode的内存的估算就变的非常的重要了。这里说的内存就是指NameNode所在JVM的堆内存Nam
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2024-04-12 04:25:26
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什么是文件系统?就是存取文件的系统什么是容量?能放多少东西就叫容量先上图上图中有6个服务器,每个服务器中有4个T的硬盘,问一共是多少T?上面写着呢 是 HDFS的容量就为24T:其中里面服务器之间任意一台服务器访问HDFS里面的数据,都可以访问到...
原创
2021-12-29 15:22:06
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什么是文件系统?就是存取文件的系统什么是容量?能放多少东西就叫容量先上图上图中有6个服务器,每个服务器中有4个T的硬盘,问一共是多少T?上面写着呢 是 HDFS的容量就为24T:其中里面服务器之间任意一台服务器访问HDFS里面的数据,都可以访问到...
原创
2022-02-16 16:06:07
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安装zookeeper
下载zookeeper
编辑zookeeper配置文件
创建myid文件
启动zookeeper
配置HDFS HA
配置手动HA
配置自动HA
启动HDFS HA
namenode负责管理整个hdfs集群,如果namenode故障则集群将不可用.因此有必须实现namenode高可用. hdfs的
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2024-09-19 13:02:30
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