HDFS是什么?

本文介绍了HDFS(Hadoop分布式文件系统)的基本概念、架构组成及其工作原理。深入探讨了Namenode、Datanode及SecondaryNameNode的角色与职责,以及它们如何共同协作确保数据的可靠存储与高效访问。
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Distributed File System

数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,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,因此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 。

是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。

通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘一般。

容错。即使系统中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。

分布式文件管理系统很多,hdfs只是其中一种。适用于一次写入多次查询的情况,不支持并发写情况,小文件不合适。

Namenode

是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。

核心文件包括:

fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。

edits:操作日志文件。

fstime:保存最近一次checkpoint的时间

以上这些文件是保存在linux的文件系统中。

Datanode​

提供真实文件数据的存储服务。

文件块(block):最基本的存储单位。对于文件内容而言,一个文件的长度大小是size,那么从文件的0偏移开始,按照固定的大小,顺序对文件进行划分并编号,划分好的每一个块称一个Block。HDFS默认Block大小是64MB,以一个256MB文件,共有256/64=4个Block.

不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间

Replication。多复本。默认是三个。

SecondaryNameNode​:

HA的一个解决方案。但不支持热备。配置即可。

执行过程:从NameNode上下载元数据信息(fsimage,edits),然后把二者合并,生成新的fsimage,在本地保存,并将其推送到NameNode,同时重置NameNode的edits.

默认是安装在NameNode节点上,存在安全隐患!

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<think>好的,用户现在问的是DuckDB如何直接连接读取HDFS文件,以及Hive是什么。我需要分两部分来回答。首先,关于DuckDB连接HDFS的问题。之前的对话中,用户遇到了路径找不到的错误,可能是在配置或者扩展加载上有问题。我需要详细说明DuckDB读取HDFS的步骤,包括安装必要的扩展(如httpfs),配置HDFS的参数,以及如何编写SQL查询。同时,用户可能对HDFS的配置不熟悉,需要给出具体的代码示例和配置项,比如HA的设置。然后,关于Hive的定义。用户可能对Hive不太了解,需要简明扼要地解释Hive是什么,它的作用,架构组成部分,以及和DuckDB的区别。比如,Hive是基于Hadoop的数据仓库,使用HQL,而DuckDB是嵌入式分析型数据库,适合OLAP。接下来要确保回答结构清晰,每个部分都有代码示例和解释。用户可能需要实际操作步骤,所以代码要具体,比如加载扩展、设置参数、执行查询。同时,Hive的部分需要避免技术术语过多,用简单例子说明。可能用户在使用DuckDB连接HDFS时遇到问题,比如路径错误或配置不正确,所以需要强调配置的注意事项,比如高可用性配置,网络访问权限等。此外,用户可能想知道Hive和DuckDB的适用场景,是否两者可以结合使用,或者如何选择。需要检查是否有遗漏的步骤,比如扩展的安装和加载是否必要,HDFS的URI格式是否正确。另外,Hive的元数据存储、执行引擎(如MapReduce vs.Tez)也可以提及,帮助用户理解其工作原理。最后,相关问题的设置需要引导用户进一步探索,比如DuckDB与Hive的协同、性能对比,Hive表映射到DuckDB的方法,以及Hive的架构细节。这些问题可以帮助用户深入理解两者的整合和应用场景。</think>### 问题一:DuckDB如何直接连接读取HDFS文件? #### 解决方案: DuckDB通过HTTPFS扩展支持HDFS文件访问,以下是完整操作流程: ```sql -- 1. 加载必要扩展 INSTALL httpfs; LOAD httpfs; -- 2. 配置HDFS连接参数(HA集群示例) SET hdfs_host = 'nameservice-sit'; SET hdfs_rpc_port = 8020; SET hdfs_ha_namenodes = 'nn1,nn2'; SET hdfs_namenode_rpc_address_nn1 = 'namenode1:8020'; SET hdfs_namenode_rpc_address_nn2 = 'namenode2:8020'; -- 3. 直接查询HDFS文件 SELECT * FROM parquet_scan( 'hdfs://nameservice-sit/path/to/file.parquet' ); -- 4. 创建持久化视图 CREATE VIEW hdfs_data AS SELECT * FROM parquet_scan( 'hdfs://nameservice-sit/apps/data/*.parquet' ); ``` #### 关键配置说明: 1. **协议处理器**:自动识别`hdfs://`协议前缀 2. **认证支持**: ```sql SET hdfs_username = 'hadoop_user'; SET hdfs_password = 'user_password'; ``` 3. **网络调优**: ```sql SET hdfs_connection_timeout = 60; -- 单位:秒 SET hdfs_max_retries = 3; ``` ### 问题二:Hive是什么? #### Hive核心定义: Apache Hive是构建在Hadoop之上的**数据仓库框架**,主要特征包括: ```mermaid graph LR A[Hive] --> B[SQL接口] A --> C[元数据存储] A --> D[数据存储] B --> HQL C --> Metastore D --> HDFS ``` #### Hive架构组件: ```java // Hive主要模块伪代码表示 public class HiveSystem { private Metastore metastore = new DerbyDB(); // 元数据存储 private Driver driver = new HQLParser(); // 查询解析 private ExecutionEngine engine = new MR/Tez/Spark(); // 执行引擎 } ``` #### Hive与DuckDB对比: | 特性 | Hive | DuckDB | |--------------------|-------------------------------|-------------------------| | 定位 | 大数据ETL/数仓 | 嵌入式分析型数据库 | | 执行模式 | 分布式计算(MapReduce/Tez) | 单机多线程 | | 数据规模 | PB级 | TB级 | | 延迟 | 高(分钟级) | 低(毫秒级) | | 存储格式 | HDFS文件 | 本地文件/内存 | ### 整合示例:DuckDB读取Hive表 ```sql -- 通过HDFS直接访问Hive表数据 SELECT * FROM parquet_scan( 'hdfs://hive-cluster/warehouse/dbname.db/tablename/part*.parquet' ); -- 通过JDBC连接Hive Metastore INSTALL hive; LOAD hive; CALL hive_attach('thrift://metastore-host:9083'); SHOW TABLES FROM hive_db; ```
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