大数据随记-hdfs

大数据——HDFS(分布式文件系统) 我的理解就是 ,你上传到服务器的数据,为了保证数据的安全性,如果一个服务器出现了问题 ,那么必须保证你的数据不能丢失,那么在其他服务器上也会备份一份出问题服务器的数据,以保证数据不丢失,就是一个存有你数据的服务器坏掉了,也不会影响你的数据。以上仅仅是我的理解,仅供参考。 阅读详情

HDFS是什么?

HDFS是 Hadoop Distribute File System (Hadoop 分布式文件系统)的简称,是 Hadoop 的一个分布式文件系统。

HDFS主要特性?

1. 主从结构。

一个HDFS集群是由一个名字节点(NameNode)和多个数据节点(DataNode)组成,它们通常配置在不同的机器上。

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2. 大文件分割

HDFS优化了大文件的流式读取方式,适合处理超大文件,数量级达到GB、TB甚至PB级,它把一个大文件分割成一个或者多个数据块(默认的大小为64MB),分发到集群的节点上,从而实现了髙吞吐量的数据访问。

3. 块复制

HDFS没计者认为硬件故障是经常发生的,所以采用了块复制的概念,让数据在集群的节点间进行复制 ( H D F S有一个复制因子参数,默认为3 ),从而实现了一个髙度容错性的系统。

4. 对硬件要求低

能够运行在廉价的商用机器集群

5. 跨平台。

使用Java语言开发,支持多个主流平台环境。

6. shell命令接口。

和Linux文件系统一样,拥有文件系统shell命令,可直接操作HDFS。

7. Web界面。

NameNode和DataNode有内置的Web服务器,方便用户检查集群的当前状态。

8. 文件权限和授权。

拥有和Linux系统类似的文件权限管理。

9. 机架感知功能。

在调度任务和分配存储空间时系统会考虑节点的物理位置,从而实现高效访问和计算。

10. 安全模式。

一种维护需要的管理模式。

11. 负载均衡。

当DataNode之间数据不均衡时,可以平衡集群上的数据负载,实现数据负载均衡。

HDFS不适用于哪些场景?

  1. 不适合需要高效存储大、量小的场景

  2. 不适合低延迟的数据访问场景

  3. 不适合多用户同时写和任意修改该文件场景

大数据HDFS入门以及个人见解 很多人会问大数据是什么? 其实关于大数据并没有一个特别官方的说法,也没有特别标准的解释。 我个人觉得大数据就是短时间快速产生大量多种多样的有价值的真实信息。 大家都在淘宝等购物平台上买过东西,广大男性同胞也深知双十一以及双十二这种购物节的恐怖,这不是说女人有多恐怖,站在我们专业的角度上来说在短短时间内所产生的数据就相当恐怖。 在这些大量的数据面前,就要应用到大数据关于数据的一些计算,存储,计算等等... 阅读详情

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billycoder
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