Spark作为一个基于内存的大数据计算框架，可以和hadoop生态的资源调度器和分布式文件存储系统无缝融合。Spark可以直接操作存储在HDFS上面的数据：通过Hadoop方式操作已经存在的文件目录val path = neworg.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://xxx"); val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get
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2023-06-11 15:24:32
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HDFS 简介HDFS 架构
如同其名称，HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 框架内进行分布式存储的组件，具有容错性和可扩展性。HDFS 可以作为 Hadoop 集群的一部分，也可以作为独立的通用分布式文件系统。例如， HBase 就建立在 HDFS 之上，而 Spark 也可以将 HDFS 作为数据源之一。学习 HDFS 的架构和基本操作，
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2023-08-16 17:45:12
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# HDFS架构及代码示例
## 1. 什么是HDFS？
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，主要用于存储大数据集。HDFS的设计目标是适应大规模数据处理，具有高可靠性、高容错性和高吞吐量的特点。它将数据分布在多个机器上，使得在处理大规模数据时能够提供高效的数据访问。
## 2. HDFS架构图
以下是HDF
原创
2023-08-02 09:20:25
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1.HDFS架构Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个分布式文件系统，设计用于在商品硬件上运行。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的区别是显著的。HDFS具有高度的容错性，设计用于部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大数据集的应用程序。HDFS放宽了一些POSIX要求，以实现对文件系统数据的流式访问。HDFS最初是作为Apa
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2023-08-15 16:19:27
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1、什么是HDFS？HADOOP DISTRIBUTE FILE SYSTEM：Hadoop分布式文件系统。2、它的设计目标是什么？高度容错，对硬件要求比较低；流式处理数据，它是用来处理大批量对数据而不是响应式地处理用户请求；简单的一致性模型；移动计算能力而不是移动数据；可移植性比较好。3、整体架构先来看一下官方提供的架构图： 下面是官方的原话：HDFS has a master/slave ar
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2023-08-18 22:33:00
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这篇文章，大约在2011年在原来的博客中写的。今天突然看到再写到这篇文章中，就当日记啦。 一：Hadoop整体模块交互 分布式文件系统，思想是，把数据放到一个服务器集群上面，分为：主控服务器Master/NameNode），数据服务器（ChunkServer/DataNode），和客户服务器Client.HDFS和GFS都是按照这个架构模式搭建的。
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2023-08-15 16:17:36
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一、架构原理 HDFS 是Hadoop Distributed File System的简称，是HADOOP抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等集成，甚至可以通过Web协议（webhsfs）来操作。 HDFS是由一个NAMENODE与多个DATANODE构成,如下图。 其中NAMENODE负责管理分布式文件系统的命名空间(Name
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2023-10-13 19:28:14
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HDFS体系架构HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两 类节点NameNode 和DataNode。 NameNode（名字节点）：系统中通常只有一个，中心服务器的角色，管理存储和检索 多个 DataNode 的实际数据所需的所有元数据。 DataNode（数据节点）：系统中通常有多个，是文件系统中真正存储数据的地方，在 NameNode 统一调
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2023-08-20 21:53:19
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你想要什么？你在做什么？它们一样吗？你今天比昨天更好吗？ 文章目录一、背景二、Hadoop是什么？三、HDFS1 HDFS存储模型2 HDFS架构3 HDFS 元数据持久化4 HDFS 启动过程(HA 模式)5 HDFS 安全模式6 HA 切换过程7 FS Shell四、MapReduce1 执行流程2 Map3 Reduce五、Yarn1 资源分配过程2 Yarn Commond参考链接 我的H
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2023-11-10 12:39:15
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一、HDFS简介主要介绍Hadoop生态里面的其中一个组件——HDFS，包括HDFS架构，数据是怎么在HDFS存储的，HDFS的特性，比如分布式存储、容错性，高可用，可靠性以及块概念等。另外还会涉及到HDFS的操作，比如如何从HDFS读写数据，还有HDFS的机架感知算法介绍。1、HDFS 简介HDFS（Hadoop Distribute File System）是大数据领域一种非常可靠的存储系统，
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2023-08-16 17:45:35
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# 如何实现 HDFS Hadoop 架构图
在现代大数据处理中，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一个极为重要的组件，它能够存储海量数据并提供高效的数据访问。对于初入数据领域的新手而言，绘制 HDFS Hadoop 架构图是一个很好的练习，既能帮助理解 HDFS 的架构，也能提高使用图形工具的能力。在本篇文章中，我们将通过流程图和甘特图来帮助你理解如何绘制 HDFS Hadoop 架构
原创
2024-09-18 04:47:12
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目录0- 前言1- HDFS架构2- NameNode3- SecondaryNameNode4- DataNode5- 总结 0- 前言HDFS 是 Hadoop 中存储数据的基石，存储着所有的数据，具有高可靠性，高容错性，高可扩展性，高吞吐量 等特征，能够部署在大规模廉价的集群上，极大地降低了部署成本。有意思的是，其良好的架构特征使其能够存储海量的数据。本篇文章，我们就来聊一下，Hadoop
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2023-08-15 16:14:25
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在之前的博客里已经基本上介绍了Hadoop的基本架构，Hadoop包含三大基本组件：HDFS——分布式文件系统，用于数据存储YARN——统一资源管理和调度系统，用于管理集群的计算资源并根据计算框架的需求进行调度，支持包含MapReduce、Spark、Flink等多种计算框架。MRv2(Hadoop 2.x)之后的新特性。MapReduce——分布式计算框架，运行于YARN之上这篇博客主要是对Ha
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2023-07-12 16:29:57
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什么是HDFSHDFS(hadoop 分布式文件系统)，HDFS 是一个分布式的、高容错、高吞吐量的海量数据存储解决方案。HDFS体系结构HDFS是一个 master/slave 体系结构的分布式系统。HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode, 用户可以通过HDFS客户端同NameNode和DataNode交互以访问文件系统。其体系结构如下图所示：1、NameNode（管理节点）
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2023-07-30 17:18:09
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HDFS组件架构图的描述
在大数据框架中，HDFS（Hadoop Distributed File System）作为一种很重要的分布式文件系统，能够高效地存储和管理海量数据。HDFS以高容错性和高吞吐量著称，非常适合处理大规模数据集。理解HDFS的组件架构图以及其功能，对于运维和开发人员来说都是必不可少的。接下来，我们将深入探讨HDFS组件架构图的各个方面，包括其背景、技术原理、架构解析、源码
Spark主要模块包括调度与任务分配、I/O模块、通信控制模块、容错模块 以及Shuffle模块。Spark按照应用、作业、Stage和Task几个层次分别进行调度，采用了经 典的FIFO和FAIR等调度算法。在Spark的I/O中，将数据以块为单位进行管理，需要处理的块 可以存储在本机内存、磁盘或者集群中的其他机器中。集群中的通信对于命令和状态的传递 极为重要，Spark通过AKKA框架
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2023-07-14 15:47:37
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Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。因为其基于内存计算，较Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性，同时保证了高效容错性和可伸缩性。从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目，并成功应用于商业集群中。学习Spark就需要了解其架构及运行机制。Spark架构Spark架构使用了分布式计算中master-slave模型，master是集群中含有mas
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2023-07-20 13:29:25
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简述Spark基础及架构一、spark简介二、spark技术栈三、spark架构四、saprk常用API4.1 SparkContext4.2 SparkSession五、spark数据核心--RDD5.1 RDD概念5.2 RDD的五大特性5.2.1 分区(Partition)5.2.2 compute函数5.2.3 RDD依赖(DAG)5.2.4 分区器(Partitioner)5.2.5
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2023-08-14 10:58:18
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玩了HDFS已经有好多年了，之前一直都是边学边用，直到现在才真正有时间记录一下学到的知识O(∩_∩)O 1. 引言 HDFS全称是Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统，顾名思义它是一个分布式的文件系统，设计于运行在普通硬件之上。它和现在的分布式文件系统有很多相似点，但是它们的区别也是很明显的。HDFS是高
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2023-07-13 00:17:02
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Hadoop整体架构架构： 1. 底层——存储层，文件系统HDFS 2. 中间层——资源及数据管理层，YARN以及Sentry等 3. 上层——MapReduce、Impala、Spark等计算引擎 4. 顶层——基于MapReduce、Spark等计算引擎的高级封装及工具，如Hive、Pig、Mahout等图片来源于网上这是hadoop1.x的架构图，当时还没有Yarn，导致JobTra
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2023-08-15 17:17:20
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