HDFSHDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。特点master/slave 架构分块
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，用于存储文件，通过目录树来定位
此处pwd的路径是文件块存储的地方，在web界面可以看到完整的jdk压缩包，但实际上它是分散的存储在电脑上。下面展示怎么将分块合并成完整文件。 这里‘拼接’了两个文件到tmp.tar.gz中是因为jdk压缩包大于128Mb，所以分成了两个‘块’。拼接完成后可以看见jdk压缩包的完整形式 然后进入se ...
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2021-09-07 21:06:00
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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
学习完Hadoop权威指南有一段时间了，现在再回顾和总结一下HDFS的知识点。1、HDFS的设计HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件
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2023-10-09 07:29:28
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RDD 的创建方式RDD 的创建方式有四种：1.使用程序中的集合创建 RDD，RDD 的数据源是程序中的集合，通过 parallelize 或者 makeRDD 将集合转化为 RDD；*例 val num = Array(1,2,3,4,5,6)
val rdd = sc.parallelize(num) 2.使用本地文件或 HDFS 创建 RDD，RDD 的数据源是本地文件系统或 HDFS 的
目录一、HDFS是什么二、类Linux文件系统三、HDFS分层架构四、HDFS 读写文件原理四、HDFS Block Replication 机制五、NameNode 和 DataNode一、HDFS是什么随着移动互联网技术的发展，产生的用户数据也越来越多，对服务器存储需求也越来越大。服务器存储扩展有两个方向：1）垂直扩展，添加多个磁盘，缺点是单台机器能支持的磁盘总数有限，并且磁盘数太多会影响机器
书上关于这部分分了三个点：1.数据存放2.数据读取3.数据复制 但数据存放和数据复制都是数据写操作过程中的，“存放”体现一种思想，“复制”体现过程，整个数据写操作过程如下：1.分块：当客户端写入一个文件时，该文件首先会被切分为若干个块（block），每个块的大小由HDFS的设定值决定。2.块向NN发起请求：每个数据块会向NameNode发起写请求。3.NN为块给出DN列表
一、 HDFS块的概念传统分布式文件系统：不分块HDFS：分块这里的副本冗余，意思是将一个块分多次存储到不同的server中，这个块就有了多个副本，也就是冗余。（相当于： 传统的分布式存储，是按每个文件的大小，平分，然后放入特定数量的server中，这样随着每个文件的大小不同，平分后的大小也不同，进而导致每个server中实际存储的数据大小也不同（有较大差异），这样就会导致1 存储负载不均衡 2
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2023-11-24 10:32:26
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一 HDFS概念 1.1 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。1.2 组成1）HDFS集群包括，NameNode和DataNode以及Secondary Na
第一章 HDFS分布式文件系统HDFS是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可以让多台机器上的多个用户分享文件和存储空间。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。文件系统：文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法， 它使得对其访问和查找变得容易。文件名：在文件系统中，文件名是用于定位存储位置。元数据（Metadata）：保存文件属性的数据，如文件名，文件长度， 文件所属用户组，文件存储
分块：Block HDFS存储系统中，引入了文件系统的分块概念（block），块是存储的最小单位，HDFS定义其大小为64MB。与单磁盘文件系统相似，存储在 HDFS上的文件均存储为多个块，不同的是，如果某文件大小没有到达64MB，该文件也不会占据整个块空间。在分布式的HDFS集群上，Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上。 把File划分成Block，这个是物理上真真实实的进
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2023-12-25 00:35:12
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本文是对MR案例：Map-Join的解读。在hadoop中，共享全局变量或全局文件的几种方法使用Configuration的set()方法，只适合数据内容比较小的场景将缓存文件放在HDFS上，每次都去读取，效率比较低将缓存文件放在DistributedCache里，在setup()初始化一次后，即可多次使用，缺点是不支持修改操作，仅能读取 DistributedCache是Hadoop提
HDFS基本概念篇HDFS前言设计思想： 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析：在大数据系统中的运用： 为各类分布式运算框架提供数据存储服务。重点概念：文件切块，副本存放，元数据HDFS概念和特性重要特性：采用分块存储HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过目录来访问文件。目录结构及文件分块信息（元数据）的管
设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 重点概念：文件切块，副本存放，元数据首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次，它是分布式的，由很多服务
1. HDFS前言·设计思想 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； 在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务** 重点概念：**文件切块，副本存放，元数据2. HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件
(一)Namenode的目录结构 HDFS进行初次格式化之后将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下生成一系列文件：复制代码 ${dfs.namenode.name.dir}/
current
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edits_0000000000000000008-000
一 为什么要进行分块(block)存储? (流水线) 线下数据放到一台datanode上,其他副本以流水线(pipeline)方式也叫管道方式复写到其他节点上 便于文件的写入和读取,对于大数据文件分块存储时,一旦中间某一块写入失败namenode会记录该数据块的偏移量,将该
HDFS简介分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System） 文件系统结构 HDFS优势：兼容廉价的硬件设备实现流数据读写（全部或大部分数据读写，不会读写指定数据）支持大数据集支持简单的文件模型强大的跨平台兼容性（java语言写的）HDFS自身的局限性：不适合低延迟数据访问，实时性不高（HBase可以）无法高效储存大量小文件（寻址耗时）不支持多用户写入及任意修
HDFS前言设计的的思想：主要的是分而治之，将大的文件分割称为一个个小的文件，存储在各个机器上。在大数据中的应用：为大数据框架提供储存数据的服务重点概念：文件分块、副本存放、元数据。HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件。其次，它是分布式的，很多服务器联合实现功能。HDFS组成结构图HDFS 写文件的基本流程先来了解几个概念block文件上
