hdfs笔记

最新推荐文章于 2025-04-26 22:33:27 发布
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本文介绍了Hadoop中Namenode节点的前端页面功能，包括查看DataNode状态、集群基本分析及文件系统浏览等。同时，还提供了与管理员相关的命令使用方法，如查看集群报告、切换安全模式等。
  • http://name-node:50070/作为namenode节点的前端页面，可以列出datanode和集群的基本分析，也可以浏览文件系统
  • bin/hdfs dfs -help 可以看到操作命令
  • bin/hdfs dfsadmin 则是与管理员相关的命令，例如：-report 看集群的基本分析（比namenode前端详细）；-safemode 切换到安全模式；-refreshNodes 刷新datanode节点；-finalizeUpgrade 删除更新包；-printTopology 打印拓扑图
  • safemode 安全模式，禁止增删操作，刚开启的时候处于这个状态，可以手动关闭
hdfs笔记.txt
08-18
大数据笔记，hdfs 包含：hdfs的安装和一些介绍 大数据笔记，hdfs 包含：hdfs的安装和一些介绍
hadoop的hdfs笔记
01-01
### Hadoop HDFS模块知识点详解 #### 一、HDFS简介 Hadoop Distributed File System (HDFS) 是Hadoop项目的核心之一，它是一种分布式文件系统，专为存储和处理大量数据而设计。HDFS的设计目的是为了能够运行在廉价...
HDFS 笔记
沐七小殿下的 博客
09-19 1013
HDFS是一个分布式文件系统，适用于大规模数据的存储和分析。它通过目录树来定位文件，特别适合“一次写入，多次读取”的数据场景。HDFS不支持文件的随机修改，因此更适合用作数据分析而非网盘应用。
HDFS笔记
ygq1350236814的博客
04-26 128
HDFS 笔记一
文报的博客
07-01 204
1.HDFS主要的组件: 2.HDFS读数据流程 1. 客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据， 找到文件块所在的DataNode地址。 2. 挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。 3. DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。 4. 客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。 3.HDFS写数.
Hadoop HDFS笔记
好女绪的博客
03-18 747
Hadoop HDFS笔记 参考资料： 初步掌握HDFS的架构及原理 HDFS知识点总结 深入理解HDFS：Hadoop分布式文件系统 Hdfs详解 深刻理解HDFS工作机制 HDFS总结 思维导图 一、简介 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的...
Hadoop-HDFS笔记
cs798654808的博客
09-17 272
1、HDFS是文件管理系统 （分布式的），常见的还有NTFS，FAT32 2、一次写入，多次读出，写入后不能修改
大数据笔记之分布式文件系统HDFS笔记一
dream_follower的博客
10-20 919
分布式文件系统就是把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。这些节点分为两类。 一类叫做“主节点”(Master Node)，也叫做“名称节点”(Name Node) 另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode) 1.HDFS 总体而言，HDFS要实现以下目标：  兼容廉价的硬件设备  流数据读写  大数据集  简单...
HDFS学习笔记
TTDZS的博客
08-22 509
HDFS学习笔记
HDFS笔记2
zhangyujie12138的博客
03-22 1299
HDFS笔记2
HDFS笔记1
zhangyujie12138的博客
03-20 427
HDFS学习笔记1
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
01-04
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。
光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
01-04
内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多旋翼无人机组合导航系统，重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现，利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波（EKF）作为核心融合算法，整合GPS、IMU（惯性测量单元）、里程计和电子罗盘等多种传感器数据，提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下，通过IMU惯导数据辅助导航，实现连续可靠的位姿估计。同时，文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现，涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节，体现了较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计；②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现；③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与理论推导同步学习，重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理，并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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