Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject1 问题现象测试环境 1.Redhat7.4 2.集群启用了Sentry和Kerberos 3.CM/CDH6.2.0在C6集群中使用hive管理员创建一个测试库acltest，将该库的CREATE权限赋予ldapff组。ldapff用户在该库下创建的表，在命令行使用hadoop命令没有权限访问该
1. 异构存储概述 异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势。针对冷数据，采用容量大的、读写性能不高的介质存储，比如最普通的磁盘；对于热数据，可以采用SSD（固态硬盘，读写速度快，容量小）的方式进行存储。2. 异构存储的原理 ·DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的StorageType给NameNode 
转载
2024-04-28 10:31:37
152阅读
一、HDFS文件管理系统 根据物理存储形态，数据存储可分为集中式存储与分布式存储两种。集中式存储以传统存储阵列(传统存储)为主，分布式存储(云存储)以软件定义存储为主。 传统存储:一向以可靠性高、稳定性好，功能丰
转载
2024-03-17 13:05:08
47阅读
目录 一、Flink简介1.1初识Flink1.2 Flink的重要特点1.2.1 事件驱动型（Event-driven）1.2.2 流与批的世界观1.2.3 分层 api二、快速上手2.1 搭建maven工程 FlinkTutorial2.2 批处理 wordcount2.3 流处理 wordcount一、Flink简介1.1初识Flink Fl
前言：当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区（Partition）并存储到若干台单独的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统（distributed filesystem）。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如：使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个
转载
2024-04-29 12:43:30
45阅读
HDFS存储系统一、基本概念1、NameNode HDFS采用Master/Slave架构。namenode就是HDFS的Master架构。主要负责HDFS文件系统的管理工作，具体包括：名称空间(namespace)管理(如打开、关闭、重命名文件和目录、映射关系)、文件block管理。NameNode提供的是始终被动接收服务的server。一个文件被分成一个或多个Bolck，这些Block存
转载
2024-06-17 03:35:44
32阅读
我与HDFS那些事儿(一)HDFS的数据存储闲话不多说，就来聊聊这些年与HDFS的那些事儿，我们首先来聊聊HDFS的数据存储。HDFS正是先有了数据的存储，才有后续的写入和管理等操作。数据存储包括两块： 1.内存存储；内存存储是一种十分特殊的存储方式，将会对集群数据的读写性能带来不小的提升。 2.异构存储；异构存贮能够帮助我们更加合理的把数据存到该存的地方。HDFS内存存储HDFS的内存存储与HD
转载
2023-10-22 08:00:44
43阅读
文章内容摘自书籍，互联网的博客的一些集合和个人的理解。HDFS原理hadoop提供了可靠的共享存储和分析的系统，HDFS实现存储，MapReduce实现分析处理，这两部分是hadoop的核心，由于HDFS是为了高数据吞吐量而优化的，是以高时间延迟为代价，所以要求低延迟的数据访问应用不适合在HDFS上运行。概念：HDFS和操作系统一样，也是按块来存储的，但块会比操作系统的的大的多，默认为64MB作为
转载
2023-07-14 10:50:35
84阅读
1：什么是HDFS? HDFS适合做：存储大文件。上G、T甚至P。一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的容错机制。HDFS不适合做：实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata（比如目录的树状结构，每个文件的文件名、ACL、长度、owner、文件内容
转载
2024-05-22 19:28:13
78阅读
引言 进入大数据时代，数据集的大小已经超过一台独立物理计算机的存储能力，我们需要对数据进行分区（partition）并存储到若干台单独的计算机上，也就出现了管理网络中跨多台计算机存储的文件系统：分布式文件系统（distributed filesystem）。基于hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed Filesystem）具备高容错、高吞吐量等特性，在大数据和A
转载
2024-03-14 08:12:28
146阅读
HDFS(The Hadoop Distributed File System) 是最初由Yahoo提出的分布式文件系统，它主要用来：1）存储大数据2）为应用提供大数据高速读取的能力重点是掌握HDFS的文件读写流程，体会这种机制对整个分布式系统性能提升带来的好处。HDFS工作流程与机制⚫ HDFS集群角色与职责⚫ HDFS写数据流程（上传文件）⚫ HDFS读数据流程（下载文件）官方架构图主角色：n
转载
2023-09-14 08:18:27
148阅读
经过了痛苦的一段时间，现在终于发现了，自己原来也是可以走进大数据的殿堂的，不说别的，就拿命令行来说，个人是比较上心的，比如有一些命令总是忘记，就会一遍一遍的找到练习，然后再重复之前的操作，来来回回不下几十次。  
转载
2024-04-03 10:20:44
96阅读
因为工作需要开始了解Hadoop，做一个小小的学习笔记，总结下今天看的。Hadoop：一个分布式系统架构，能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。可靠（维护多个工作数据副本），高效（并行处理），可伸缩（可以处理PB级数据）的方式进行处理。优点：高可靠性，高扩展性，高效性，高容错性，低成本。核心设计：HDFS（海量数据的存储）和MapReduce（海量数据的计算） 接下来主要介绍下HDFS
转载
2024-03-22 07:25:44
49阅读
2019-06-11关键字：Hadoop 内存存储、HDFS 存储结构、LAZY PERSIST 我们的 HDFS 啊，它的定位就是一个文件系统，是用业存储文件的。那 HDFS 对于文件的存储方式有两种1、内存存储2、异构存储这篇文章，我们就来简单聊聊 HDFS 的 “内存存储”。 首先，我们来了解一下到底什么是 “内存存储”？ 那还用说嘛，当然就是使用内存来存储数据
转载
2023-12-09 13:03:29
38阅读
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。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，提高容错性。
（2）某一个副本丢失以后，
转载
2024-02-23 12:33:00
85阅读
NameNode并不会将文件的分块数据持久化存储，这些信息会在HDFS启动时由各个dataNode上报过来。他把这些数据存入内存中。并且会定时对内存中的数据进行快照。所以对于NameNode节点的机器内存应该大一些
一、什么是HDFSHDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存
转载
2023-08-18 22:17:25
86阅读
HDFS架构主从(Master/Slaves)架构由一个NameNode和一些DataNode组成NameNode负责存储和管理文件元数据，并维护了一个层次型的文件目录树DataNode负责存储文件数据(block块)，并提供block的读写DataNode与NameNode维持心跳，并汇报自己持有的block信息Client和NameNode交互文件元数据和DataNode交互文件b
转载
2024-06-11 10:39:21
104阅读
1、HDFS的体系结构HDFS的优势：存储超大文件标准流式访问：“一次写入，多次读取”运行在廉价的商用机器集群上HDFS的缺点：不能满足低延迟的数据访问无法高效存储大量小文件暂时不支持多用户写入及随意修改文件HDFS体系结构： &nb
转载
2024-03-05 11:43:47
94阅读
HDFS简介：活动在集群上并支持以流式数据访问模式来存取超大文件。存储设计是把海量数据部 署在价格低廉的节点上，具有高容错性和高吞吐量特性。HDFS的设计首要是针对超大文件存储，而对于小的文件访问和存储速度反而会降低。HDFS体系结构：HDFS集群有两类节点并以管理者-工作者模式（Master-Slave）运行，一个管理者和多个工作者。一个HDFS集群是由一个名字节点（NameNode）和若干数据
转载
2023-09-24 09:56:33
123阅读
hdfs如何让某些数据查询快，某些数据查询慢？hdfs冷热数据分层存储本质： 不同路径制定不同的存储策略。hdfs存储策略hdfs的存储策略 依赖于底层的存储介质。hdfs支持的存储介质：ARCHIVE：高存储密度但耗电较少的存储介质，例如磁带，通常用来存储冷数据DISK：磁盘介质，这是HDFS最早支持的存储介质SSD：固态硬盘，是一种新型存储介质，目前被不少互联网公司使用RAM_DISK ：数据
转载
2024-05-07 11:40:30
124阅读
