HDFS架构

最新推荐文章于 2024-04-24 07:29:36 发布
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分类专栏： HDFS
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版权

主从结构

-主节点，只有一个：namenode

-从节点，有很多个：datanodes

namenode负责：

-接收用户操作请求

-维护文件系统的目录结构

-管理文件与block之间关系，block与datanode之间的关系

datanode负责：

-存储文件

-文件被分成block存储在磁盘上

-为了保证数据安全，文件会有多个副本




HDFS源码学习笔记
guoqing2017的博客
07-01 920
HDFS架构演进之路 HDFS使用来解决海量数据存储问题，MapReduce使用来解决海量数据如何计算的问题 HDFS全称：Hadoop Distributed File System HDFS核心思想 分散存储 冗余存储 HDFS架构 HDFS是一个主从式的架构，主节点只有一个叫做NameNode。从节点有多个叫DataNode NameNode 管理元数据信息：文件与Block块，Block与DataNode主机的关系 NameNode为了快速响应用户的操作请求，会把元数据信息加载到内存里 Da
HDFS架构原理
金州饿霸吃不饱的博客
01-07 1157
HDFS遵循主从架构。NameNode是主节点，负责存储和管理文件系统元数据信息，包括namespace目录结构、文件块位置信息等；DataNode是从节点，负责存储文件具体的数据块。两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。SecondaryNameNode是主角色的辅助角色，帮助主角色进行元数据的合并。
HDFS解析
爱编程
07-16 452
体系结构 HDFS支持主从结构，主节点称为NameNode，是因为主节点上运行的有NameNode进程，NameNode支持多个，目前我们的集群中只配置了一个 从节点称为DataNode，是因为从节点上面运行的有DataNode进程，DataNode支持多个，目前我们的集群中有两个 HDFS中还包含一个SecondaryNameNode进程，这个进程从字面意思上看像是第二个NameNode的意思，其实不是，一会我们会详细分析。 在这大家可以这样理解： 公司BOSS：NameNode 秘书：Sec
Python入门day11之文件
程序彤的博客
09-27 1170
文件 打开文件 open(‘根目录 用双\’,‘打开模式’) r:只读方式 w:写入文件，覆盖已有内容 x:若文件存在，文件引发异常，若文件不存在，则创建新文件 b:以二进制模式打开文件 t:以文本模式打开文件（默认） +：可读写模式，如果使用r+，可对文件进行继续不覆盖写入；如果使用w+，则会清空文件中所有内容，须重新写入 f = open('D:\\学习\\python学习\\code\\day13\\file.txt','r+') f = open('D:\\学习\\python学习\\code\\d
HDFS架构简介
2401_84572945的博客
04-24 1109
Secondary NameNode并不是NameNode的备份，而是用来辅助NameNode进行元数据的合并和检查点操作的。通过NameNode、DataNode和Secondary NameNode的协同工作，HDFS提供了高可靠、高容错、高可扩展的存储解决方案。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统中非常重要的一部分，它为大规模数据的存储和管理提供了强大的支持。分块存储：HDFS将文件切分成固定大小的数据块进行存储，这样可以方便地进行数据的复制和迁移，提高数据的可靠性和容错性。
hdfs架构
sinat_35914858的博客
03-24 256
hdfs
【HDFS】【HDFS架构】【HDFS Architecture】【架构】
wq6qeg88的博客
02-17 967
1 Introduction介绍 The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However, the differences from other distributed file systems
HDFS架构及原理
code_rui的博客
12-03 5406
HDFS架构及原理 1、HDFS架构及存储 HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNode组成的。NameNode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间 (Namespace )及客户端对文件的访问。集群中的DataNode一般是一个节点运行一个DataNode进程，负责管理它所在节点上的存储。
HDFS架构概述
enchantedowl的博客
09-28 5230
HDFS架构概述
深入 Hadoop 的心脏：HDFS 架构解析与工作机制
06-21
Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）是大数据处理的基石，它为存储大规模数据集提供了一个可靠的基础架构。HDFS 以其高吞吐量、可扩展性和容错性而著称，是 Hadoop 生态系统中不可或缺的一部分。以下是关于 HDFS 架构...
Hadoop之hdfs架构详解共2页.pdf.zip
10-28
【标题】"Hadoop之hdfs架构详解共2页.pdf.zip" 提供的主题是关于Hadoop的分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）的深入解析，这是一份两页的PDF文档，可能涵盖了HDFS的核心概念、设计原则、工作流程...
高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型——基于Matlab、Yalmip和Cplex的优化研究
04-28
内容概要：本文探讨了高比例可再生能源接入对电力系统调峰能力的影响，提出了一种基于净负荷波动的调峰成本量化与分摊模型。首先，通过将负荷和可再生能源出力曲线转换为无波动的均值线，构建了无调峰需求的替代场景。接着，建立了含深度调峰和抽水蓄能的调度优化模型，用于计算不同场景下的调峰成本。通过比较有无调峰需求两种场景下的系统调峰成本，确定了单一主体导致的边际调峰成本，并采用Shapley值方法合理分摊调峰成本。研究表明，该模型可以有效反映各主体的调峰成本或贡献，有助于促进可再生能源的消纳和电力系统的稳定运行。 适合人群：从事电力系统规划、运营管理和可再生能源研究的专业人士，以及关注能源政策和技术发展的研究人员。 使用场景及目标：适用于评估和优化高比例可再生能源接入条件下的电力系统调峰成本，旨在提高电力系统的灵活性和经济性，同时促进可再生能源的有效利用。 其他说明：该模型需要根据实际情况进行调整和优化，以适应不同地区的电力市场特点和技术水平。
ABB机器人与博图V16 Profinet通讯及外部启动配置详解
04-28
内容概要：本文详细介绍了如何使用博图V16进行ABB机器人的外部启动及其与西门子设备的Profinet通讯配置。首先概述了ABB机器人和博图V16的基本概念，接着深入讲解了外部启动的重要性和实现方式，重点介绍了FB功能块的应用，以及Profinet通讯的具体配置步骤。文中还强调了GSD文件的作用，用于描述机器人的属性和行为，最后讨论了硬件配置的要求和注意事项，特别是对dsqc1030或dsqc652板卡的支持和888-2或888-3选项的需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些负责机器人集成和编程的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要将ABB机器人与西门子设备通过Profinet网络进行通讯并实现外部启动的项目。目标是提高自动化生产线的灵活性和效率，确保机器人和PLC之间的无缝协作。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还包含了实际操作中的关键细节，有助于读者快速掌握相关技能并在实践中应用。
scratch少儿编程逻辑思维游戏源码-3D环境.zip
04-28
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少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-泼溅猫.zip
04-28
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新能源领域基于EMD-ARMA的风光出力预测方法及其应用
最新发布
04-28
内容概要：本文介绍了基于EMD-ARMA的组合风光出力预测方法，详细阐述了经验模态分解（EMD）和自回归移动平均（ARMA）模型的应用步骤。首先，通过EMD将原始发电数据分解为多个本征模态函数（IMF），然后用ARMA模型对各IMF分量进行建模和预测，最后将预测结果叠加重构，获得最终的风光功率预测值。文中还提供了简化的Python代码示例，帮助读者理解和实现该方法。 适合人群：从事新能源研究和技术开发的专业人士，尤其是对风光发电预测感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要提高风光发电预测精度的项目，旨在通过先进的数学模型优化电力调度和资源配置。 其他说明：本文提供的代码示例仅用于教学目的，实际应用中需根据具体情况调整和完善。此外，建议在实践中参考更多专业文献和寻求专家意见以确保预测模型的准确性和可靠性。
scratch少儿编程逻辑思维游戏源码-scratch RPG 战斗.zip
04-28
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深入解析Hadoop HDFS架构
资源摘要信息:"Hadoop之HDFS架构详解" Hadoop作为一个开源框架，广泛应用于大数据处理，其核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是为存储大量数据而设计的文件系统，具有高容错性的特性，并且适合运行在廉价的...
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