什么是HDFS（一）

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#HDFS

HDFS是Hadoop的核心组件，作为分布式存储服务，它解决了大数据存储问题。Namenode负责管理文件系统元数据和数据节点，DataNode则执行实际的数据读写并定期汇报状态。HDFS具有数据副本机制，保证高容错性和可扩展性，但存在低延迟访问不足、小文件存储限制、文件修改不便及不支持并行写入等缺点。

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HDFS 是 Hadoop 的重要组成部分

HDFS 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。

HDFS集群

在这里插入图片描述
管理者：NameNode
作用：负责管理，管理集群内各个节点。
负责管理整个文件系统的元数据（指的是数据的存放位置或存放路径）或名字空间
辅助管理者：SecondaryNameNode
作用：责辅助NameNode管理工作。
工作者：DataNode
作用：负责工作，进行读写数据。 周期向NameNode汇报。
负责管理用户的文件数据块(一个大的数据拆分成多个小的数据块)

Namenode作用

1、维护 管理文件系统的名字空间(元数据信息)
2、负责确定指定的文件块到具体的Datanode结点的映射关系。
3、维护管理 DataNode上报的心跳信息

DataNode作用

1、执行数据的读写（响应的是客户端）
2、周期性向NameNode做汇报（数据块的信息、校验和）
若datanode 10分钟没有向NameNode做汇报，表示已丢失（已宕机）
心跳周期 3秒 3、执行流水线的复制（一点一点复制）

HDFS 副本存放

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HDFS
weixin_51987187的博客
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（一）HDFS简介及其基本概念   HDFS（Hadoop Distributed File System）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上。   这里重点介绍其中涉及到的几个概念：（1）超大文件。目前的hadoop集群能够存
HDFS是什么
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HDFS（Hadoop分布式文件系统）总结
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HDFS核心架构与特性摘要 HDFS是Hadoop生态的分布式文件系统，采用主从架构：NameNode管理元数据，DataNode存储数据块（默认128MB），Client提供交互接口。其核心特点包括高容错性（3副本机制）、流式数据访问和硬件容错。写入采用流水线复制，读取并行获取数据块。通过NameNode HA（主备+QJM）解决单点故障，支持联邦架构提升扩展性。高级特性涵盖纠删码（降低存储开销）、分层存储（按热冷数据分级）和快照备份。优化策略包括小文件合并、调整块大小及机架感知配置，适用于PB级离线数据
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写在前面 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和文献引用请见1000个问题搞定大数据技术体系 解答 HDFS 即 Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统。 HDFS 是 Hadoop 大数据体系的核心组成部分，主要解决海量大数据文件存储的问题。 在开源大数据技术领域中，HDFS 是事实上的存储标准，绝大多数的大数据框架都利用 HDFS 进行数据存储
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liu904139492的专栏
03-09 1325
HDFS：HDFS是一个分布式文件系统。因为HDFS具有高容错性(fault-tolerent)的特点,所以可以部署到低廉的硬件上。它可以通过提高吞吐率(highthroughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了对可移植操作系统接口(POSIX,portable Operating System Interface)的要求。这样可以实现以流的形式访问文件系
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分布式文件系统（HDFS）是一种专门为大规模数据处理和存储而设计的文件系统。它源自Google开发的文件系统原型GoogleFileSystem（GFS），并以开源的形式实现。HDFS具备高容错性、高可靠性以及适用于大规模数据存储和...
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标题 "一个基于SpringBoot和HDFS的大文件管理系统" 暗示了我们正在讨论一个集成SpringBoot框架与Hadoop分布式文件系统（HDFS）的项目。这个系统旨在管理和处理大文件，利用HDFS的分布式存储能力，以实现高效、可靠的...
分布式文件系统（HDFS）
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HDFS 是 Hadoop 生态系统中的核心组件，提供了一个高可扩展、高可靠性和高容错性的分布式文件存储系统。它能够有效处理大规模的数据存储和访问需求，是大数据存储和处理的基础。HDFS 的架构通过 NameNode 和 DataNode 的分布式设计，确保了数据的冗余、容错性和可扩展性。在大数据处理场景中，HDFS 与 MapReduce、Spark 等分布式计算框架结合，提供强大的数据存储与计算能力。
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1. 简单的介绍一下HDFS(HDFS是什么?) HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。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。 HDFS使用Master和Slave结构对集群进行管理。一般一个 HDFS 集群只有一个 Namenode 和一定数目的Datanode
什么是HDFS
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Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。
什么是HDFS？算了，告诉你也不懂。
3y
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什么是HDFS？不了解？回去等通知把
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参考：https://www.cnblogs.com/shijiaoyun/p/5778025.html hadoop分布式文件系统 1、hdfs是一个分布式文件系统，简单理解就是多台机器组成的一个文件系统。 2、hdfs中有3个重要的模块，client对外提供统一操作接口，DataNode真正存储数据，NameNode协调和管理数据，是一个典型的master-slave架构。 ...
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分布式文件系统HDFS
hdfs是什么
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HDFS，即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），是Hadoop项目的核心组件之一，专门用于存储和管理大规模数据集。它设计用于运行在廉价的硬件上，提供高吞吐量的数据访问，并支持大规模数据集的应用。 ### 主要功能 1. **数据的分布式存储和处理**：HDFS将大文件分割为数据块（通常为64MB或128MB）并分布存储在集群的各个节点上，从而实现高效的数据处理和存储能力。 2. **命令行接口**：Hadoop提供了一组命令行工具，允许用户与HDFS进行交互，如上传、下载、删除文件等操作。 3. **内置服务器支持**：NameNode和DataNode提供内置的Web服务器，用户可以通过浏览器查看集群的运行状态和相关信息。 4. **流式数据访问**：HDFS优化了流式数据访问模式，适合一次写入、多次读取的场景。 5. **文件权限和身份验证**：HDFS支持类似于Unix的文件权限模型，并集成了Kerberos等身份验证机制，以确保数据的安全性。 6. **快照功能**：HDFS支持快照（Snapshot）功能，可以对文件系统中的某个目录进行快照，用于数据备份和恢复。 7. **回收站机制**：HDFS提供回收站（Trash）功能，用户删除的文件会先进入回收站，而不是立即删除，这样可以在一定时间内恢复误删的数据[^3]。 ### 应用场景 1. **大数据存储**：HDFS适合存储和管理大规模的非结构化或半结构化数据，例如日志文件、图像、视频等。由于其分布式特性，能够轻松扩展到数百甚至数千台服务器。 2. **数据湖架构**：在数据湖架构中，HDFS常被用作底层存储系统，存储来自不同来源的原始数据，供后续的数据处理和分析使用。 3. **批处理和分析**：HDFS与MapReduce、Spark等计算框架结合，适合进行大规模数据的批处理和分析任务，例如数据挖掘、机器学习等。 4. **备份和归档**：HDFS的快照和回收站功能使其成为数据备份和归档的理想选择，能够确保数据的安全性和可恢复性。 5. **高吞吐量场景**：HDFS优化了数据的吞吐量，适合需要大量数据读取的应用，例如数据仓库和报表生成。 6. **小文件存储优化**：虽然HDFS最初设计用于存储大文件，但它也提供了一些小文件存储的解决方案，例如使用HAR（Hadoop Archive）文件或将多个小文件合并为一个SequenceFile[^2]。 ### 代码示例 以下是一个简单的HDFS操作示例，展示如何使用Java API与HDFS进行交互： ```java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import java.net.URI; public class HDFSExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 配置HDFS的地址和用户 Configuration conf = new Configuration(); URI uri = new URI("hdfs://localhost:9000"); String user = "hadoop"; // 获取文件系统对象 FileSystem fs = FileSystem.get(uri, conf, user); // 创建一个新文件 Path filePath = new Path("/user/hadoop/test.txt"); FSDataOutputStream out = fs.create(filePath); out.write("Hello HDFS!".getBytes()); out.close(); // 查看文件内容 FSDataInputStream in = fs.open(filePath); byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead = in.read(buffer); while (bytesRead >= 0) { System.out.write(buffer, 0, bytesRead); bytesRead = in.read(buffer); } in.close(); // 删除文件（进入回收站） Trash trash = new Trash(fs, conf); trash.moveToTrash(filePath); // 关闭文件系统 fs.close(); } } ``` ###
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