Hadoop（HDFS）简介

最新推荐文章于 2025-11-29 15:09:43 发布
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Hadoop是由Apache基金会开发的一个分布式系统基础架构,允许用户在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序,充分利用集群进行高速运算和存储。Hadoop包含了一个高容错性的分布式文件系统HDFS,该系统设计用于部署在低成本硬件上并提供对应用程序数据的高传输率访问。

一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

 

相关资料：http://www.open-open.com/lib/view/open1330605869374.html

解锁大数据世界的钥匙——Hadoop HDFS安装与使用指南
凛鼕将至的博客
12-30 1753
大数据存储与处理是当今数据科学领域中最重要的任务之一。随着互联网的迅速发展和数据量的爆炸性增长，传统的数据存储和处理方式已经无法满足日益增长的需求。因此，大数据技术应运而生，成为解决海量数据存储和处理问题的重要工具。在大数据技术中，Hadoop是应用最广泛的框架之一。作为一个开源的分布式计算平台，Hadoop提供了一套可靠、可扩展的解决方案，用于存储和处理大规模数据集。
基于Hadoop HDFS的分布式文件系统操作工具.zip
09-07
基于Hadoop HDFS的分布式文件系统操作工具 项目简介 本项目是一个基于Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）的分布式文件系统操作工具。它提供了一系列API和工具类，用于简化与HDFS的交互，包括文件的...
Hadoop深入理解之优势及组成
esun的博客
06-28 629
一 优势 Hadoop作为大数据概念中重要的分布式框架其优势总结出来大概有四点： 1.高可靠 Hadoop底层维护了多个数据副本，这样使得其本身某个节点出现故障无论是计算还是储存都不会导致数据丢失。 2.高扩展 分布式架构，在集群上分配任务数据，随时可以扩展几百上千个节点。 3.高效率 MapReduce在计算过程中是并行处理的，大大加快了数据处理的速度。 4.高容错 对自身失败的任务可实现自动重新分配。 二 组成 ...
Hadoop
侯炯的专栏
05-08 4895
<br />      Hadoop，一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序
Hadoop之HDFS简介
datacreating的博客
03-22 1715
与其他的一些分布式文件管理系统不同的是，HDFS的设计之初是为了构建 Apache Nutch 网络搜索引擎项目的基础设施，旨在用低成本的硬件构建出支持高吞吐量的文件系统。高容错性：一个HDFS集群可能会包含非常多节点，HDFS将文件分块（Block）存储，并且会自动保存多个副本到不同的机器节点上以保证数据的安全，而且HDFS可以检测故障并且从故障中快速恢复。高吞吐率：与一般文件系统的访问低延迟不同，HDFS的重点是处理大量的数据，支持数据处理规模是GB、TB、甚至是PB的级别。
Hadoop HDFS 命令行工具 hadoop fs 和 hdfs dfs 基本使用指南
2302_81096429的博客
10-21 1978
hadoop fs 和 hdfs dfs 是两个命令行工具，它们的功能和用途基本相同，都是用来与Hadoop的分布式文件系统（HDFS）进行交互的。这两个命令实际上是同一个工具的不同调用方式。
Hadoop HDFS 安装详细步骤
weixin_43528018的博客
07-03 3259
执行完后，在当前的目录下会出现一个名为 hadoop-2.7.5 的文件目录，这个目录就是 hadoop 的安装目录。1 无法http://meater/dfshealth.html 中显示 其他datenode 节点。到目前为止，HDFS 的配置已经全部结束，接下来我们启动 HDFS 集群，并且验证。检查 Hadopp 和 java 版本是否对应，在官网中查。pc： ~/.ssh/konwn_hosts 中。配置 Hadoop 依赖的 JAVA_HOME。在 hdfs-site.xml 配置文件最加。
大数据技术之Hadoop（HDFS）
西敏寺的乐章的博客
07-22 3738
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；比如windows操作系统数据：指存储的内容本身，比如文件、视频、图片等元数据：又称之为解释性数据，记录数据的数据；一般指文件大小、最后修改时间、底层存储位置、属性、所属用户、权限等信息。Hadoop分布式文件系统。
启动HadoopHDFS
m0_67402235的博客
08-28 1586
在配置了Hadoop之后，要进行启动。
hadoop hdfs格式化
m0_67401270的博客
08-16 1346
HADOOP 安装小问题。
hadoop HDFS 常用命令
代妈炼金术师
01-04 1910
HDFS（Hadoop Distributed File System）提供了一系列命令行工具，用于管理和操作分布式文件系统。请注意，在实际使用中，请确保命令格式正确，并且与所使用的Hadoop版本兼容。在某些较新版本的Hadoop中，可以直接使用。命令前缀来执行相同的操作。
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hadoop-hdfs-fsimage-exporter：将Hadoop HDFS内容统计信息导出到Prometheus
02-03
Prometheus Hadoop HDFS FSImage导出器 | 将Hadoop HDFS统计信息导出到包括 总数/每个用户/每个组/每个配置的目录路径/每个路径集 目录数 文件数 文件大小和大小分布（可选） 块数 文件复制（总体/每个用户摘要）...
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Python API 操作Hadoop hdfs详解
01-20
>pip install hdfs 2：Client——创建集群连接 > from hdfs import * > client = Client(“http://s100:50070”) 其他参数说明： classhdfs.client.Client(url, root=None, proxy=None, timeout=None, session=...
精选资源
window客户端连接hadoop hdfs，完美解决障碍
09-16
在Windows客户端连接Hadoop HDFS时，可能会遇到各种问题，如网络不通、配置不正确、驱动不兼容等。本文将详细介绍如何在Windows环境下完美解决这些问题，实现顺利连接Hadoop分布式文件系统（HDFS）。 首先，理解...
Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成
a_ittle_pan的博客
11-26 1463
dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 389
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 908
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
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本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。
Hadoop HDFS Java API技术简介
Hadoop技术HDFSJavaAPI简介共8页.pdf文件可能涵盖了上述内容的介绍，提供了Hadoop技术中HDFS和Java API的基本使用方法和示例代码，这对于希望学习如何使用Java语言与Hadoop交互的开发者来说是一份宝贵的资料。...
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