HDFS概述

最新推荐文章于 2025-05-09 19:42:27 发布
最新推荐文章于 2025-05-09 19:42:27 发布
阅读量472 收藏 1
点赞数
分类专栏： 大数据 文章标签： hdfs hadoop 大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43382635/article/details/126504325
版权

1. HDFS产出背景及定义

1）HDFS产生背景

随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

2）HDFS定义

HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，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的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

2. HDFS优缺点

在这里插入图片描述

3. HDFS组成架构

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4. HDFS文件块大小（面试重点）

在这里插入图片描述

hdfs概述
weixin_50691399的博客
12-12 1520
本文主要是hadoop集群的组件之一hdfs概念以及架构，日志合并策略
【Hadoop】HDFS概述
LS154952447的博客
10-04 693
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS是分布式文件管理系统中的一种。HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；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；适合一次写入，多次读出的场景。
【1】HDFS概述
01-20
【1】HDFS概述 HDFS，全称Hadoop Distributed File System，是为解决大数据存储问题而诞生的分布式文件系统。随着互联网的发展，数据量呈现爆炸性增长，单个操作系统无法容纳并有效管理如此庞大的数据。因此，人们...
7_尚硅谷大数据之HDFS概述1
08-04
HDFS 概述及架构 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件管理系统，用于存储和管理大规模数据。HDFS 的产生背景是随着数据量的增加，单个操作系统无法存储和管理所有数据，需要分布式文件管理系统...
第一章 HDFS概述.pptx
08-10
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是...HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
Hadoop系列——企业存储系统概述，HDFS概述day2-2
qq_51553982的博客
10-19 1359
HDFS(Hadoop Distributed File System )，意为:Hadoop分布式文件系统。是Apache Hadoop核心组件之一，作为大数据生态圈最底层的分布式存储服务而存在。分布式文件系统解决大数据如何存储问题。分布式意味着是横跨在多台计算机上的存储系统。HDFS是一种能够在普通硬件上运行的分布式文件系统，它是高度容错的，适应于具有大数据集的应用程序，它非常适于存储大型数据（比如TB和PB)。
Spark任务提交流程
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
01-17 1625
spark的任务执行流程没有Hadoop那么绕，它的流程其实就是当你运行submit的的时候Driver会和Master进行交互，因为对于Spark来说Master是掌控集群资源的组件，和Hadoop的yarn是一样的作用，Master会通知有资源的服务器节点，去主动的和Driver交互，这一步也叫反向注册，其实说的高大上，说白了就是让服务器子节点和Driver去交互，Master不参与了，不过在Master通知服务器子节点和Driver反向注册的时候，会通知它们启动executor进程 而Driver和.
Hadoop架构再探讨
2303_82176667的博客
05-06 1072
多个名称节点各自分管一部分目录，使得一个集群可以扩展到更多节点，不再像HDFS1.0中那样由于内存的限制制约文件存储数目。• FsImage：文件系统元数据的完整快照（如文件路径、块列表），存储在磁盘，启动时加载到内存。多个名称节点管理不同的数据，且同时对外提供服务，将为用户提供更高的读写吞吐率。（3）良好的隔离性。• 统一资源调度：在单个集群上部署 YARN，由 YARN 统一管理资源（CPU、内存等）。需要注意的，HDFSFederation并不能解决单点故障问题，也就是说，每。
Hadoop 和 Spark 生态系统中的核心组件
最新发布
2402_87129093的博客
05-09 436
作用：实时处理流式数据（如 Kafka、Flume），支持微批处理（Micro-Batch）和持续处理（Continuous Processing）。- 作用：提供内存计算框架，支持分布式数据处理（RDD/Dataset/DataFrame），支持多种编程语言（Scala/Java/Python）。- 命令/工具： spark-submit 提交作业， spark-shell 交互式环境。- 命令/工具： hdfs 命令（如 hdfs dfs -put 等）。
WPF MVVM入门系列教程（五、命令和用户输入）
zhaotianff的专栏
05-06 1194
10 <Button Content="按钮3" Name="btn3" Command="{Binding ShowMessageCommand}" CommandParameter="{Binding ElementName=btn3,Path=Content}" VerticalAlignment="Center" Width="128" Height="28" Margin="10"></Button>命令时，我们可以根据需要传递的参数类型，使用对应的泛型参数。
了解Hadoop
qq_59369367的博客
05-09 571
Hadoop 是 Apache 基金会开发的开源分布式计算平台，主要用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）、MapReduce（编程模型）和 YARN（资源管理系统）。HDFS 提供高容错性的数据存储，MapReduce 用于并行处理海量数据，YARN 则负责资源管理和任务调度。Hadoop 采用主从架构，通过守护进程如 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager 实现集群管理。Hadoop 支持本地模式、伪分
RabbitMQ消息的重复消费问题如何解决？
玄武后端技术栈
05-09 382
在RabbitMQ中，消息重复消费是一个常见问题，它通常发生在消费者处理消息时出现网络波动、节点故障或消费者自身处理逻辑异常，ACK 失败等情况，都会导致RabbitMQ 不能够正确感知消息已被成功处理，从而重新投递消息。
数据分析平台选型与最佳实践：如何打造高效、灵活的数据生态？
Echo_Wish
05-08 207
从传统 BI（商业智能）到现代 AI 驱动的数据分析，选择合适的平台不仅影响数据处理效率，也决定了企业的数字化竞争力。面对市场上的众多解决方案（如 Apache Spark、ClickHouse、Snowflake、BigQuery、Presto），如何进行合理选型，并确保数据分析流程高效落地？今天，我们就来深入探讨这个话题，并结合代码实战，看看如何打造一个强大的数据分析平台。这里，我们使用 Kafka 将用户行为数据流式写入，后续可以直接在。同时，在技术实现上，结合。数据分析的核心是计算，我们可以使用。
并发设计模式实战系列(16)：屏障（Barrier）
摘星编程的博客
05-06 1111
🌟 大家好，我是摘星！🌟今天为大家带来的是并发设计模式实战系列，第十六章，废话不多说直接开始~
RabbitMQ学习（第二天）
su_xu_chao的博客
05-08 1064
通过生产者、MQ、消费者三方面总结了在可靠性方面的知识
RDD有哪几种创建方式
2403_85813624的博客
05-07 325
通过对已有的RDD执行转换操作（如`map`、`filter`、`flatMap`等），可以生成新的RDD。通过`parallelize()`方法将本地集合转换为RDD。这种方式适合在测试或处理小规模数据时使用，它能将本地的Python列表、Java数组等集合数据并行化到集群上。可以从多种外部存储系统中读取数据来创建RDD，这些存储系统包括但不限于本地文件系统、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。# 对rdd1进行map转换操作，生成新的RDD。### 从其他RDD转换创建。
26届秋招收割offer指南
涤生大数据
05-06 2912
26届暑期实习已经陆续启动，这也意味着对于26届的同学们来说，“找工作”已经提上了日程。为了帮助大家更好地准备暑期实习和秋招，本期主要从时间线、学习路线、核心知识点及投递几方面给大家介绍，希望能为大家提供一些实用的建议和帮助。
详细阐述“HDFS架构： 一、HDFS概述 二、HDFS存储体系结构 三、HDFS文件写流程”
09-10
HDFS，全称为Hadoop Distributed File System，是一个分布式文件系统，特别适用于大规模数据处理。以下是关于HDFS架构的详细介绍： **一、HDFS概述** HDFS的设计目标是提供高吞吐量的数据访问，适合于大量的批处理任务，而不是实时交互。它采用了主从（Master-Slave）架构，由NameNode作为全局命名空间管理者和DataNodes作为大量数据块的存储节点。 **二、HDFS存储体系结构** 1. **NameNode**: 主要负责元数据管理，如文件系统的目录树结构、文件属性和块到DataNode映射等信息。它是一台中心化的服务器，对整个集群进行全局状态维护。 2. **DataNodes**: 存储实际的数据块。每个DataNode都有自己的内存缓存，并通过心跳报文向NameNode报告存活状态和块的位置信息。 **三、HDFS文件写流程** 1. **客户端发起写操作**: 客户端首先创建一个新的文件，这会生成一个元数据块并记录在NameNode中。 2. **分块与复制**: 文件被切分成多个固定大小的数据块（默认64MB），然后客户端随机选择若干个DataNodes将这些块存储起来。通常会选择三个副本，保证冗余和容错性。 3. **数据写入**: 数据块被逐个写入DataNodes，客户端并不直接控制具体的DataNode，而是通过NameNode获取写入地址。 4. **确认写入**: DataNodes完成写入后，会更新自身的块列表并将此消息发送给NameNode，NameNode确认所有副本都已写入后，返回成功信号给客户端。 5. **最终持久化**: NameNode定期同步各个DataNode的块位置信息，当大部分副本存活时，这个文件被认为持久化了。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值