转：https://mp.weixin..com/s/vhdQ8ppd6eRD0dhXByv-aA HDFS常见命令 HDFS上的数据，分布在不同的地方，我们有一些命令可以用于 增加/查看/删除 等数据操作。 #显示/下的所有文件夹信息hadoop fs -ls /#递归显示所有文件夹和子文件( ...
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2021-08-09 20:03:00
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1.数据库分块 思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？ （
1
）
HDFS
的块设置
太小
，
会增加寻址时间
，程序一直在找块的开始位置； （
2
）如果块设置的
太大
，从
磁盘传输数据的时间
会明显
大于定位这个块开 始位置所需的时间
。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。 总结：
HDFS
块的大
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2024-08-06 13:29:35
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本文来说下Hadoop的核心生态知识 文章目录概述分布式文件系统分布式计算框架优缺点 概述导读：如今，一提到大数据技术，人们首先想到的是Hadoop，它俨然已成为大数据的代名词。然而，大数据技术在Hadoop出现之前很多年就出现了。但那时候，大数据只是谷歌、亚马逊等大公司才能开展起来的高端技术。正是Hadoop的出现，降低了分布式大数据的技术门槛，使得千千万万普通的公司也能开展大数据业务，进而促进
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2023-07-12 15:14:54
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HDFS的工作原理HDFS存储理念是用最简单的硬件实现最安全、难度高的人不是文件系统（高容错低成本），HDFS 认为机起故障是一种常态，所以在设计的时候充分考虑到了单个磁盘，机器或者文件出现故障等问题。HDFS的容错机制结点失败监测机制：DN 每3秒向 NN 发送心跳信号，10分钟收不到则认为结点宕机通信故障监测机制：只要收到了数据，接收方就会发送确认码数据错误监测机制：在传输数据时，同时发送总和
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2023-10-06 20:38:19
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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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作者：幻好来源：恒生LIGHT云社区(https://developer.hs.net/thread/1574)基本概念HDFS(HadoopDistributedFileSystem)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。首先，通过名字就能很清楚的明白HDFS在Hadoop中是应该文件存储的组件。HDFS的设计之初，主要是考虑到在数据量的不断增长
原创
2021-11-19 13:47:06
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作者：幻好 ：恒生LIGHT云社区 基本概念 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。 首先，通过名...
原创
2022-03-04 16:00:06
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上篇讲述了Hadoop分布式集群环境的搭建，其实重要是HDFS分布式文件系统的搭建，MapReduce主要是需要我们程序员来进行编写算法来进行逻辑运算的。这篇就重点来讲述一下HDFS（HadoopDistribute File System，也就是Hadoop分布式文件系统）。 一、HDFS的主要设计理念： 1、存储超大文件，这里的“
原创
2021-07-28 17:17:19
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Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（
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2023-07-12 13:20:23
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
一、HDFS（Hadoop Distributed File System） &n
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2023-09-20 07:02:31
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HDFS写流程客户端向NameNode发起写数据请求 分块写入DataNode节点，DataNode自动完成副本备份 DataNode向NameNode汇报存储完成，NameNode通知客户端HDFS读流程客户端向NameNode发起读数据请求 NameNode找出距离最近的DataNode节点信息 客户端从DataNode分块下载文件...
原创
2021-08-05 13:55:47
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Hadoop三大核心组件Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。Hadoop MapReduce:分布式计算框架HDFS文件系统的读写原理写入（1）客户端通过 Distributed
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2023-08-18 20:35:09
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随着大数据的发展，如今Apache Hadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力，形成了自己的生态圈。那么hadoop有哪些组成部分呢？
MapReduce——Hadoop的核心
MapReduce的重要创新是当处理一个大数据集查询时会将其任务分解并在运行的多个节点中处理。当数据量很大时就无法在一台服务器上解决问题，此时分 布式计算优势就体现出来。
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2023-11-08 18:40:01
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HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具NameNode： 1）负责客户端请求的响应 2）负责元数据（文件的名称、副本系数、Block存放的DN）的管理DataNode： 1）存储用户的文件对应的数据块(Block) 2）要定期向NN发送心跳信息，汇报本身及其所有的block信息，健康状况YARN（Yet Another Resource
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2023-08-07 17:40:39
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1、Hadoop是什么？答： hadoop是一个由Apache基金会所发布的用于大规模集群上的分布式系统并行编程基础框架。目前已经是大数据领域最流行的开发架构。并且已经从HDFS、MapReduce、Hbase三大核心组件成长为一个具有60多个组件构成的庞大生态，可以满足大数据采集、存储、开发、分析、算法、建模等方方面面2、hadoop核心组件是什么？答：HDFS：分布式文件系统，，是一个高度容错
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2023-08-18 21:30:53
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0.Mappereduce采用的是Master/Slaves模型1.Hadoop是一个开源软件框架，支持支持大数据集的存储和处理。Apache Hadoop是存储和处理大数据的解决方案你是因为： (1)可扩展性。添加任意数量的节点来提高性能 (2)可靠。尽管机器出现故障，但是仍能可靠的存储数据 (3)高可用。尽管机器出现故障，但是Hadoop仍然能够存储数据。如果机器硬件崩溃，可以从另一个路
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2023-07-20 17:15:12
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MapReduce 是一个批量查询处理器，能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的动态查询。适用于解决需要以批处理方式分析整个数据集的问题，建立索引的数据库系统能够对小规模数据的低延迟数据检索和快速更新。适合一次写入、多次读取的应用；关系型数据库更适合持续更新的数据集。移动计算比移动数据更划算。P9有关系型数据库和MapReduce的比较。MapReduce分布式并行计算，离线数据存储和离线数据
HDFS作为Hadoop的核心组件，掌握和了解HDFS对于学习Hadoop有着重要的意义，本文通过四个步骤全面阐述HDFS的操作应用，是学习Hadoop人员不得不看的经典分享。
原创
精选
2016-12-16 13:13:01
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上千的机器...
原创
2023-05-17 15:53:37
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HDFS是Hadoop的分布式文件系统，存储海量数据，通过多HDFS操作的了解，进一步了解HDFS。
HDFS上的操作，通过两个方面来了解，1：shell客户端，2：Java客户端。
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2023-07-12 08:39:53
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