1，分布式存储团叶槲蕨，支持海量数据存储。（GB、TB、PB级别数据）2，高容错性，数据拥有多个副本（副本冗余机制）。副本丢失后，自动恢复。3，低成本部署，hadoop可在廉价的服务器上4，能够检测和快速应对硬件故障，通过RPC心跳机制来实现5，简化的一致性模型，这里指的是用户在使用HDFS时，所有关于文件相关的操作，如文件切块、块的复制、块的存储等细节并不需要去关注，所有的工作都已被框架封装完毕
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2023-01-02 10:55:58
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2023-04-25 16:07:02
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高容错保存多个副本，且提供容错机制。 副本丢失或宕机自动恢复，默认存3份。系统故障是不可避免的，如何做到故障之后的数据恢复和容错处理是至关重要的。HDFS通过多方面保证数据的可靠性，多份复制并且分布到物理位置的不同服务器上，数据校验功能、后台的连续自检数据一致性功能都为高容错提供了可能。故障类型节点失败（DN服务挂了）节点没坏，网络坏了数据块损坏（不稳定的网络传输、磁盘损坏）故障检测机制节点失败检测机制数据错误检测机制读写容错机制读：CheckSum 校验和.
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2021-12-28 18:07:12
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高容错保存多个副本，且提供容错机制。 副本丢失或宕机自动恢复，默认存3份。系统故障是不可避免的，如何做到故障之后的数据恢复和容错处理是至关重要的
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2022-02-11 11:22:07
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1，分布式存储团叶槲蕨，支持海量数据存储。（GB、TB、PB级别数据）2，高容错性，数据拥有多个副本（副本冗余机制）。副本丢失后，自动恢复。3，低成本部署，hadoop可在廉价的服务器上4，能够检测和快速应对硬件故障，通过RPC心跳机制来实现5，简化的一致性模型，这里指的是用户在使用HDFS时，所有关于文件相关的操作，如文件切块、块的复制、块的存储等细节并不需要去关注，所有的工作都已被框架封装完毕
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2022-12-31 16:06:23
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架构图 HDFS为了保证数据存储的可靠性和读取性能，对数据进行切块后进行复制并存储在集群的多个节点中 。 HDFS中存在一个名字节点NameNode和多个数据节点DateNode NameNode &nbs
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2024-05-05 18:39:54
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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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一.HDFS基础概念1.概念HDFS，它是一个文件系统，全称：Hadoop Distributed File System，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。2.组成(1)HDFS集群包括，NameNode和DataNode以及Secondary Namenode。(2)NameNode负责管理整个文件系统的元数据，以
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2024-02-22 22:58:06
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HDFS的出现背景及定义： ①出现背景：随着数据量越来越大，一个操作系统存不下所有数据，那不得将数据存在多个操作系统管理的磁盘上，但这样不便于管理，这就迫切需要一种系统来管理多台机器上的数据，这就出现了分布式文件管理系统，HDFS就是其中一种； ②定义：HDFS（Hadoop Distributed File System）,首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过数目录来定位文件；其次，它是分
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2024-03-25 16:20:50
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HDFS架构 简介 Hadoop Distributed File System (HDFS)是一种运行于商业硬件上的分布式文件系统。它与现在流行的一些分布式文件系统有很多相似的地方。 而其与其他系统的区别之处又显得极其重要。HDFS是一个容错性高，为应用于廉价硬件之上而设计。HDFS提供了对应用数据的高吞吐量能力，适合大数据集应用场景。HDFS降低了流式访问文件系统数据的POSIX协
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2023-11-29 21:40:30
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1.海量数据存储：HDFS可横向扩展，其储存的文件可以支持PB级别或者更高级别的数据储存。
2.高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。
3.商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠
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2024-03-17 00:03:44
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产生背景及定义HDFS：分布式文件系统，用于存储文件，主要特点在于其分布式，即有很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器各有各的角色随着数据量越来越大，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，但是管理和维护极不方便，于是迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式管理系统，HDFS是其中一种。 HDFS的使用适合一次写入，多次读出的场景，且不支持对文件的直
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2024-04-05 13:19:08
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第1章 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义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多台机器上的文件，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。2）HDFS定义HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用
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2024-05-21 23:33:27
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一、介绍HBaseApache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. HBase is a type of "NoSQL" database. Apache HBase
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2023-06-14 22:39:56
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文章目录1. HDFS概述1.1 HDFS背景1.2 定义2. HDFS优缺点2.1 优点2.2 缺点3. HDFS架构4. HDFS文件块大小 1. HDFS概述1.1 HDFS背景面对今天的互联网公司，每天都会有上亿次的用户访问量，用户每进行一次操作，都会产生数据，面对传统的存储系统不能满足存储要求，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这种系统就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文
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2024-05-28 22:57:52
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文章目录写数据流程举例：异常写流程读数据流程 写数据流程①服务端启动HDFS中的NN和DN进程 ②客户端创建一个分布式文件系统客户端，由客户端向NN发送请求，请求上传文件 ③NN处理请求，检查客户端是否有权限上传，路径是否合法等 ④检查通过，NN响应客户端可以上传 ⑤客户端根据自己设置的块大小，开始上传第一个块，默认0-128M, NN根据客户端上传文件的副本数(默认为3)，根据机架感知策略选取
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2023-07-30 17:17:17
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文章目录5.HDFS概述5.1HDFS产出背景及定义5.1.1HDFS产生背景5.1.2HDFS定义5.2HDFS优缺点5.2.1HDFS优点5.2.2HDFS缺点5.3HDFS组成架构5.4HDFS文件块大小（面试重点） 5.HDFS概述5.1HDFS产出背景及定义5.1.1HDFS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
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2024-04-03 14:58:24
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目录大数据入门系列文章一、概念二、架构及组件概念三、读写流程四、大白话五、其他大数据入门系列文章大数据入门系列文章1.大数据入门-大数据是什么2.大数据入门-大数据技术概述(一)3.大数据入门-大数据技术概述(二)4.大数据入门-三分钟读懂Hadoop一、概念HDFS英文全称为：Hadoop Distributed File System，是指被设计成适合运行在通用硬件的分布式文件系统。它和现有的
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2024-03-26 15:29:12
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本文档介绍如何使用Sqoop工具实现文件存储HDFS和关系型数据库MySQL之间的双向数据迁移。背景信息 Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据 。既可以将一个关系型数据库(MySQL 、Oracle 、Postgres等)中的数据导入HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。 准备工作 现在Sqoop分为Sqoop1和
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2024-08-19 16:30:48
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HDFS是什么HDFS最早源于谷歌的分布式文件系统GFS，在2003年的时候，谷歌发表了论文——“The Google File System”，介绍了GFS产生的背景、架构、实现等。谷歌虽然发布了这样的论文，但是没有把GFS进行开源，而HDFS就是针对谷歌的GFS的开源实现。为什么要用HDFS期初的时候，当数据量变大的时候，人们想到的方式，是买一个更贵的更大的服务器，来支撑我们现有的业务。而当今
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2024-04-12 06:58:53
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