1.HDFS：分布式文件存储系统，是用来进行文件存储的，简单的理解就是大数据领域的硬盘或者磁盘（但是还是有非常大的区别的，这个我们接下来进行解释）。 2.那么它和传统的存储方式有什么区别呢？ 首先，传统的方式保存数据就是我们平时用的上传到磁盘普通模式，但是我们站在大数据角度来看，如果我们的文件比较大（比如2T=2000G的文件），那么用这种方式就比较消耗时间，占用大量处理内存，
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2024-02-24 12:48:34
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nginx+gateway+nacos集群gateway集群注册到注册中心集群启动网关服务，观察心跳日志需要注意几点：1、观察nacos集群节点列表2、观察nacos服务列表3、集群节点不稳定原因搭建完成 gateway集群注册到注册中心集群项目代码yml配置如下：spring:
profiles: dev
cloud:
nacos:
# 注册中心
discovery:
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2024-04-07 11:51:04
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HDFS读写数据流程标签(空格分隔)： Apache HadoopHDFS是hadoop重要的组件之一，对其进行数据的读写是很常见的操作，然而真的了解其读写过程吗？前言HDFS – Hadoop Distributed File System，是hadoop的存储层，它参照google的GFS思想实现。它以master-slave工作。NameNode作为master daemon，工作在mast
1.1传统文件、存储文件系统：存储数据和管理数据的一种方式
传统存储方式：程序是程序，数据是数据，处理时将数据转移到程序中1.2分布式文件存储的概念和现实（重点）思考：如何模拟实现分布式文件存储系统？ 具备哪些特性（功能、优点、作用） （参考视频-「为什么中国网盘这么难」）分布式分布式存储能-无限扩展-支持海量数据存储分块存储针对块并行操作，提高效率副本机制冗余存储，保障数据安全元数据管理元数据作
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2024-05-06 22:55:42
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一、短路本地读取(Short Circuit Local Reads)1.1 背景在HDFS中，不管是Local Reads ( DFSClient和Datanode在同一个节点）还是Remote Reads ( DFSClient和Datanode不在同一个节点），
底层处理方式都是一样的，都是先由Datanode读取数据，然后再通过RPC(基于TCP )把数据传给DFSClient。
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2024-07-31 16:35:47
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读取HDFS的整体流程图如下，下面根据此图对整个操作进行大致介绍 1.调用DistributedFileSystem.open(Path path, int b
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2023-08-18 22:30:52
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在HDFS客户端实现中，最重要也是最复杂的一部分就是文件的读写操作。打开文件 当客户端读取一个HDFS文件时，首先会调用DistributedFileSystem.open（）方法打开这个文件，open方法首先会调用DFSCklient.open()方法创建HDFS文件对应的DFSInputStream输入流对象，然后构建一个HDFSDataInputSream对象包装DFSInputStrea
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2023-10-19 12:02:38
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HDFS读写删目录 &nb
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2024-04-16 20:41:06
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先说结论：对象存储是一个种存储数据的方式，HDFS是一种分布式存储文件的方式，对象存储和HDFS因为底层存储结构设计的不同使得两者的存储的应用场景不同，适合存储的数据类型也不同。如果需要RESTful HTTP接口、不需要目录结构、数据修改也不频繁，扁平数据管理结构的对象存储是比较好的选择。CDN是一种加速数据库访问的分发策略。其中存储的静态资源完美契合了对象存储的应用场景，所以CDN底层数据多采
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2024-04-19 22:23:32
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使用 nginx 和 rtmp 模块 ，可以很容易地搭建一个视频直播和点播服务器出来。下面我们来看一下具体实施步骤：1. 安装 nginx 和 rtmp 模块有关 nginx 的编译和安装比较简单，这里就不介绍了，看参考文献。这里提示以下几点：(1) 安装好 nginx 后，配置文件在这里：/usr/local/nginx/conf/nginx.conf (2) 启动 nginx 的命令：$ su
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2024-03-16 09:57:42
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hadoop装好后，文件系统中没有任何目录与文件1、 创建文件夹 hadoop fs -mkdir -p /hkx/learn 参数-p表示递归创建文件夹2、 浏览文件 hadoop fs -ls / 3、 上传本地文件到HDFS hadoop fs -put word.txt /hkx/learn 4、 查看文件 hadoop fs -cat /hkx/learn/wo
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2023-09-08 22:05:39
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在上节第四课中，我们介绍了使用java编程工具idea创建一个maven项目，来操作hadoop集群上的文件，这节我们介绍下怎么使用python开发工具pycharm来读、写和上传文件。我们介绍这2种方式的原因是，通过hadoop hive或spark等数据计算框架完成数据清洗后的数据是存储在HDFS上的，而爬虫和机器学习等程序在Python或java中容易实现，在Linux环境下编写Python
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2023-07-14 16:56:41
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本次实验相关信息如下:
操作系统:Ubuntu 14
Hadoop版本:2.4.0
Spark版本:1.4.0
运行前提是Hadoop与Spark均已正确安装配置
2、在Linux中生成一个文件test.txt，保存在/home/testjars/目录下
hadoop fs -put /
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2024-08-28 15:40:02
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适应的场景1，存储非常大的文件：这里非常大指的是几百M、G、或者TB级别，需要高吞吐量，对延时没有要求。 2，采用流式的数据访问方式: 即一次写入、多次读取，数据集经常从数据源生成或者拷贝一次，然后在其上做很多分析工作 ，且不支持文件的随机修改。 3，正因为如此，HDFS适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做.网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。 4，运行于商业
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2024-03-22 20:58:49
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一、 HDFS读文件流程 1、客户端通过FileSystem对象的open方法打开希望读取的文件，DistributedFileSystem对象通过RPC调用namenode，以确保文件起始位置。对于每个block，namenode返回存有该副本的datanode地址。这些datanode根据它们与客户端
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2023-07-29 14:07:59
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一、HDFS的概述 1、hdfs式文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间–目录树来定位文件。 2、它是分布式的，由很多服务器联合起实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 3、它的设计是一次写入，多次读出，且不支持文件的修改。 二、HDFS的优缺点 1、优点 （1）高容错性（一数据块存储，可以保存多个副本，容易实现负载均衡）。 （2）适合处理大量数据（支持GB、TB、PB级别的数
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2024-03-19 22:18:11
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在调试环境下，咱们用hadoop提供的shell接口测试增加删除查看，但是不利于复杂的逻辑编程查看文件内容www.xiaorui.cc用python访问hdfs是个很头疼的事情。。。。这个是pyhdfs的库 import pyhdfs
fs = pyhdfs.connect("192.168.1.1", 9000)
pyhdfs.get(fs, "/rui/111", "/var/111")
f
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2023-08-28 21:25:15
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刚刚接触Hadoop，对于里面的HDFS感觉思想就是分而治之再综合的过程，不过这个分布式文件系统还是蛮厉害的。现在介绍一下它的基本原理，通俗易懂。 一、HDFS的一些基本概念： 数据块（block）：大文件会被分割成多个block进行存储，block大小默认为64MB。每一个block会在多个datanode上存储多份副本，默认是3份。namenode：namenode负责管理文件目录、文件和
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2024-07-24 17:34:24
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一、概述HDFS产生的背景及定义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，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是分布式文件管理系统中的一种。HDFS定义HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位为文件。
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2024-03-17 09:00:15
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HDFS数据写入流程client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；client请求3台DataNode中的一台A上
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2024-06-25 20:53:54
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