分布式存储(hdfs)思维导图

最新推荐文章于 2025-10-23 03:00:23 发布
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#分布式存储 #大数据 #思维导图

博客涉及分布式存储和大数据相关内容，虽未给出具体内容，但从标签可知围绕这两个信息技术领域展开，可能会探讨两者的应用、技术特点等方面。

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当我们谈论“大数据”时，往往首先想到的是数据处理——比如AI训练、实时分析、机器学习模型。没有分布式存储，就没有真正的大数据。传统集中式存储像一只“木桶”：容量受限于最长的木板（单台设备的性能），一旦某块木板断裂（设备故障），整个木桶就会漏水（数据丢失）。而分布式存储则像“蜂巢”：无数个小蜂房（存储节点）通过协作形成一个整体，容量可以无限扩展，单个蜂房的损坏不会影响整个蜂巢的运行。这篇文章将从背景痛点核心概念技术原理实际应用到未来趋势，一步步拆解分布式存储的“革命逻辑”。
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如同单一磁盘的文件系统中的文件，HDFS中的文件被分解成数据块大小的若干数据块，独立保存在各单元。这里的数据块是一个更大的单元，Hadoop 2.x版本默认的数据块大小是128MB。一个HDFS集群由一个名称节点和一定数量的数据节点组成。名称节点和数据节点共同协调完成分布式的文件存储服务。采用经典的主从架构 4个部分组成。那么很难做到真正的技术提升。DataNode （数据节点)NameNode （名称节点）HDFS使用数据块的好处。简化存储系统的存储过程。保存文件系统的3种元数据。
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如同单一磁盘的文件系统中的文件，HDFS中的文件被分解成数据块大小的若干数据块，独立保存在各单元。这里的数据块是一个更大的单元，Hadoop 2.x版本默认的数据块大小是128MB。10.从本地文件系统中复制文件到HDFS——copyFromLocal命令。4.从HDFS中下载文件到本地文件系统——get命令。9.追加文件内容——appendToFile命令。12.从HDFS中删除文件和目录——rm命令。7.在HDFS目录中移动文件——mv命令。2.列出指定目录下的内容——ls命令。
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