HDFS 相关

最新推荐文章于 2025-03-31 11:59:07 发布
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HDFS

  • 什么是HDFS

HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，用于存储超大数据文件，为Hadoop提供基础存储服务

  • HDFS有什么特点
  1. HDFS可存储超大文件
  2. 一次写入，多次读取
    一个文件经过创建，写入和关闭之后就不需要改变，这个假设简化了数据一致性的问题，提高了数据访问的吞吐量
  3. 物理机设备硬件要求低
    HDFS设计中充分考虑了数据的可靠性、安全性和高可用性
  • HDFS的是否有块的概念？这样设计有什么优点

HDFS有Block的概念，其大小Hadoop1.0默认为64M（Hadoop2.0 为128M），相比于磁盘的文件系统大很多；设计的如此之大是为了
1.最小化寻址开销，因为大的块可以减少寻道时间
2.减少管理块的数据开销，因为每个Block在namenode上都有记录

  • 为什么说HDFS可以存储超大的文件

HDFS的文件可以大于任何一个磁盘的容量，因为文件的所有块并不需要存储在一个磁盘上，因此可以通过集群中的任意磁盘进行存储，正式因为这种分布式的逻辑使得HDFS存储的数据可以达到G、T、P等级别

  • 哪些场景不适合用HDFS

1.低延迟，实时查询
2.大量小文件，由于每个文件都会产生各自的Metadata元数据，而Hadoop通过namenode存储这些数据，若小文件过多，会导致Namenode存储出现瓶颈
3.多用户更新
4.结构化数据
5.数据量并不大

HDFS相关的面试题
坚持写博客，大家的关注是我前进的动力！
03-22 807
评估HDFS的数据一致性和可靠性可以通过以下指标和方法：数据块的丢失率和恢复时间，统计在一定时间内数据块的丢失数量和恢复所需的时间；同时，优化数据的存储格式和分区策略，使用高效的特征工程和数据预处理方法，也可以提高数据挖掘和机器学习的效率。在数据使用阶段，监控数据的访问频率和使用情况，优化数据的存储和访问性能；- 在多存储系统环境下，进行统一的数据管理和访问可以通过以下技术和工具：使用数据虚拟化技术，如Apache Drill、Kinetica等，提供统一的数据访问接口，屏蔽底层存储系统的差异；
初入Storm开发遇到的问题
IBean的博客
03-08 1391
Local模式 一点运行马上报这个错 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/storm/generated/AlreadyAliveException at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at java.lang.Class.privateGetDeclaredMetho...
HDFS-FSDirectory类
qq_41634872的博客
06-10 416
我们需要先了解与FSDirectory类相关的比较重要的类：INodesInPath INodesInPath有两个重要的数据结构，分别是：INode[] inodes byte[][] path 我们可以从FSDirectory.resolvePath(FSPermissionChecker pc, String src, boolean resolveLink)观察 INodesInPath中这两个数据结构分别代表什么。该方法
【HDFS篇】HDFS相关概念总结
chenshi_2753的博客
01-23 541
简介： 存储模型为：字节， 以文件切割成块， 单一文件大小一致，文件与文件间可以不一致。 其可以设置副本数，副本数不可超过节点数量。 只支持一次写入多次读取，可追加数据。 架构模型： NameNode节点保存文件的元数据：单节点 DataNode节点保存文件Block数据：多节点 DataNode与NameNode保持心跳，提交Block列表。 HdfsClient与NameN
hadoop Java接口 文件操作类
jackydai987的专栏
03-06 7583
前几天看到篇文章，是用java的API操作HDFS的文件系统。那篇文章是单独介绍，为了以后方便使用，我写成了一个类方便使用。文件操作类：比较简单，大家也可以自己完善。import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;
hdfs中块池与命名空间相关类的对应关系
qq_41634872的博客
06-05 682
datanode如何与namenode进行通信，在datanode端一个BPServiceActor对应一个namenode,它 持有一个bpNameNode，实际上就是rpc的一个proxy,与namenode进行通信，一个HDFS集群可以定义多 个命名空间，每一个命名空间在Datanode上都有一个对应的块池存储这个命名空间的数据块，这个块池 是由一个BPOfferService实例管理的。由于一个命名空间可以定义多个NameNode,所以BPOfferService类 需要与多个Namenode通信并
HDFS相关概念
qq_58242165的博客
09-09 620
第二名称结点是HDFS架构中的一个组成部分，它是用来保存名称节点中对HDFS 元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间。（1）数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表。（1）在HDFS中，名称节点(NameNode)负责管理分布式文件系统的命名空间(Namespace)，保存了两个核心的数据结构，即FsImage和EditLog。2.HDFS主要功能组件。
HDFS相关内容
王晓斌的博客
04-22 882
HDFS 一、文件系统的定义  文件系统是一种存储和组织数据的方法，实现了数据的存储、分级组织、访问和获取等操作，使得用户对文件访问 和查找变得容易；  文件系统使用树形目录的抽象逻辑概念代替了硬盘等物理设备使用数据块的概念，用户不必关心数据底层存在硬盘 哪里，只需要记住这个文件的所属目录和文件名即可；  文件系统通常使用硬盘和光盘这样的存储设备，并维护文件在设备中的物理位置。 二、数据、元数据概念  数据 指存储的内容本身，比如文件、视频、图片等，这些数据底层最终是存储在磁盘等存储介质上的，一般用
HDFS相关知识
2301_80169572的博客
03-31 1568
HDFS(hadoop distribute file system)是一个文件系统，用于存储文件，通过目标书来定位文件；其次，他是分布式的，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使用场景：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。
【大数据】：hdfs相关进程启停管理命令
2301_76936713的博客
07-28 881
https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.4/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html 提示。1. $HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh，此脚本可以单独控制所在机器的进程的启停。2. $HADOOP_HOME/bin/hdfs，此程序也可以用以单独控制所在机器的进程的启停。读取workers内容，确认DataNode所在机器，关闭全部NameNode。2.HDFS WEB浏览。
精选资源
hadoop-2.6.5 + eclipse附配置hdfs相关文件.zip
11-16
标题中的"hadoop-2.6.5 + eclipse附配置hdfs相关文件.zip"指的是一个包含Hadoop 2.6.5版本与Eclipse集成开发环境（IDE）中配置HDFS（Hadoop Distributed File System）相关文件的压缩包。这个压缩包可能是为了帮助...
HDFS相关问题.docx
03-02
本文将详细探讨HDFS的相关知识点，包括其设计需求、扩展性、块的概念、中心节点的作用、局限性、节点功能、冗余保护策略、数据复制策略、错误检测与恢复机制，以及读写文件过程。 一、分布式系统设计的需求 分布式...
HDFS相关问题.zip
03-03
此压缩包文件"**HDFS相关问题.zip**"包含了一份文档，很可能是针对HDFS在实际应用中可能遇到的问题及其解决方案的详细讨论。标签为"**java**"，暗示了HDFS的实现与Java编程语言密切相关。由于我们无法直接查看压缩包...
Hbase 1.3.1 搭建安装
IBean的博客
11-22 1364
HBase1.3.1搭建安装
Hive1.2.2环境搭建（MariaDB版）【填坑】
IBean的博客
01-08 1362
Hive1.2.2环境搭建（MariaDB版）
zookeeper3.4.11搭建安装
IBean的博客
11-22 1045
zookeeper3.4.11搭建安装
Spark2.0.2+Scala2.11.8环境搭建
IBean的博客
12-24 537
Spark和Scala环境搭建
Hadoop2.7.7集群搭建安装
IBean的博客
11-19 511
Hadoop2.7.7集群搭建安装
CentOS切换Scala版本时未发生变化
IBean的博客
01-08 376
centos scala 更换版本，版本并未更新
Hadoop错题分析NoSQL数据库，Hbase，Hdfs相关页面
最新发布
06-02
### Hadoop、NoSQL数据库、HBase和HDFS的错题分析与学习资料 #### 1. Hadoop 错题分析 在 Hadoop 的使用过程中，常见的错误包括配置问题、集群启动失败、MapReduce 作业失败等。以下是一些典型的错误及解决方法： - **NameNode 缺失**：当 `jps` 命令无法显示 NameNode 进程时，可能是由于多次格式化导致元数据损坏[^3]。 - 解决方法：停止所有 Hadoop 进程，删除存储 HDFS 数据块的目录（如 `/hadoop/tmp/`），重新创建该目录，并重新格式化 NameNode。 - **Job Failed 错误**：运行 MapReduce 作业时出现 `java.io.IOException: Job failed!` 错误[^2]。 - 解决方法：检查日志记录配置文件（如 `log4j.properties`）是否隐藏了详细的错误信息。如果问题是内存不足引起的，可以调整 JVM 参数以增加内存分配。 #### 2. NoSQL 数据库错题分析 NoSQL 数据库种类繁多，包括键值存储数据库（如 Redis）、文档型数据库（如 MongoDB）、列存储数据库（如 HBase）、图形数据库（如 Neo4j）等[^3]。以下是 NoSQL 数据库中常见的错误及解决方法： - **键值冲突**：在键值存储数据库中，可能会出现重复键或键值冲突的问题。 - 解决方法：确保键的唯一性，并在写入数据前进行冲突检测。 - **查询性能低下**：对于文档型数据库，复杂的嵌套查询可能导致性能下降。 - 解决方法：优化索引设计，减少嵌套层级，并避免使用过多的子查询。 #### 3. HBase 错题分析 HBase 是一个面向列的分布式数据库，适用于大规模数据存储和随机访问场景。以下是 HBase 中常见的错误及解决方法： - **RegionServer 启动失败**：可能是由于 ZooKeeper 配置错误或磁盘空间不足。 - 解决方法：检查 ZooKeeper 配置文件（如 `hbase-site.xml`），确保其正确无误。同时，清理磁盘空间以释放足够的存储资源。 - **数据一致性问题**：在高并发场景下，可能会出现数据不一致的情况。 - 解决方法：启用 HBase 的事务支持功能，并合理设置读写锁机制。 #### 4. HDFS 错题分析 HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，具有高容错性和高可用性特点[^1]。以下是 HDFS 中常见的错误及解决方法： - **DataNode 和 NameNode 同时只能工作一个**：可能是由于端口冲突或权限问题。 - 解决方法：检查 `core-site.xml` 和 `hdfs-site.xml` 中的配置是否正确，确保 DataNode 和 NameNode 使用的端口没有冲突，并验证磁盘权限是否正确。 - **UnknownHostException**：主机名解析失败，通常是由于 `/etc/hosts` 文件中缺少正确的主机名映射。 - 解决方法：在 `/etc/hosts` 文件中添加正确的 IP 地址和主机名映射。 #### 学习资料推荐 - **官方文档**：Hadoop、HBase 和 HDFS 的官方文档是学习这些技术的最佳起点。 - **书籍推荐**： - 《Hadoop权威指南》[^1] - 《HBase权威指南》 - **在线课程**：Coursera 和 edX 提供了许多关于大数据技术和 NoSQL 数据库的高质量课程。 ```python # 示例代码：检查 HDFS 目录权限 import os def check_hdfs_permissions(directory): if os.access(directory, os.W_OK): print(f"Directory {directory} is writable.") else: print(f"Directory {directory} is not writable.") check_hdfs_permissions("/hadoop/hdfs/data") ```
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