大数据(二) - HDFS

HDFS深入解析：优势、架构与数据一致性
最新推荐文章于 2025-09-15 20:08:08 发布
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#hadoop #大数据 #生态系统 #HDFS

本文详细探讨了HDFS的高容错性、适合批处理的特性，以及其在大数据处理中的应用。同时，指出了HDFS在低延迟数据访问和小文件存取方面的不足。HDFS采用master-slave架构，包括Active Namenode和Datanode，确保数据的可靠性和容错性。文件被分割为固定大小的数据块，并根据特定策略进行副本放置。此外，还介绍了HDFS的多种访问方式和新特性，如NameNode HA、Federation及快照功能。
HDFS优点
    高容错性
            数据自动保存多个副本
            副本丢失后，自动恢复
    适合批处理
            移动计算而非数据
            数据位置暴露给计算框架
    适合大数据处理
            GB、TB、甚至PB级数据
            百万规模以上的文件数量
            10K+节点规模
    流式文件访问
            一次性写入，多次读取
            保证数据一致性
    可构建在廉价机器上
            通过多副本提高可靠性
            提供了容错和恢复机制

HDFS缺点，不适合以下操作方式：
    低延迟数据访问
            比如毫秒级
            低延迟与高吞吐率
    小文件存取
            占用NameNode大量内存
            寻道时间超过读取时间
    并发写入、文件随机修改
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另外，假如你的 java 版本有问题，也会报这个错误，比如我们需要 64 位的操作软件，你安装了一个 32 位的，请卸载 jdk，并重新安装和配置环境变量。Yarn : 计算的资源基础，所有的MR任务需要运行在Yarn上。位置： /opt/installs/hadoop/etc/hadoop。9870：是 hdfs 的 web 端口，用于访问 hdfs 的页面的。路径：/opt/installs/hadoop/etc/hadoop。假如你的环境是伪分布式模式，那么本地模式直接被替换了，回不去了。
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导语   Hadoop中附带了一个HDFS（Hadoop分布式文件系统）的分布式文件系统，专门用来存储超级大文件使用，它为整个的Hadoop应用生态圈提供了基础的文件存储功能。 文档目录HDFS 特点不适用HDFS的场景HDFS体系结构HDFS数据块复制HDFS读取和写入流程文件读取详细操作 HDFS 特点   HDFS专门是为了解决大数据存储问题而出现的，它具备如下的几个特点 1、HDFS文件系统可以存储超大文件   在我们实际应用中，每个磁盘都有自己默认的数据块的大小，这也是磁盘对数据读写的时候要求.
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HDFSHDFS概述HDFS架构HDFS文件块大小（面试重点） HDFS概述 Hadoop分布式文件系统 HDFS使用场景：适合一次写入，多次读出场景，并且不支持文件修改 优点： 1.高容错性 数据自动保存多个副本，它通过增加副本的形式来提高容错性 某一个副本丢失之后，可以自动恢复 2.适合存储大数据 数据规模：能够处理达到GB、TB、甚至PB级别的数据 文件规模：能够处理百万规模即以上的文件数量 3.可构建在廉价机器上 通过多副本机制，提高可靠性 -缺点： 1.不适合低延时数据访问，比如毫秒级的
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