上传文件到HDFS是否会自动以分布式方式存储文件？
上传文件到HDFS（Hadoop分布式文件系统）会自动以分布式方式存储文件。
HDFS是Hadoop生态系统中的一部分，它是一个高度可靠、可扩展的分布式文件系统，旨在存储大规模数据集并提供高吞吐量的数据访问。HDFS将文件切分为固定大小的数据块，并将这些数据块分散存储在Hadoop集群的多个节点上。
当文件上传到HDFS时，HDFS会自动将文件切分为数据块，并将这些数据块以分布式方式存储在不同的节点上。每个数据块都会有多个副本，这些副本会分散在集群中的不同节点上，以提供数据的冗余和容错能力。
通过以分布式方式存储文件，HDFS实现了数据的并行处理和高可靠性。当需要读取文件时，HDFS会自动从最近的副本读取数据，从而提高读取性能。当某个节点发生故障时，HDFS会自动从其他副本中选择一个可用的副本，以确保数据的可靠性和可用性。
总结：
- HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
- HDFS会自动将上传的文件切分为数据块，并以分布式方式存储在不同的节点上。
- 每个数据块都有多个副本，分散在集群中的不同节点上，以提供冗余和容错能力。
- 分布式存储实现了数据的并行处理和高可靠性。
- HDFS能够自动选择最近的副本读取数据，以提高读取性能。
- 当节点故障时，HDFS会自动选择其他可用副本，确保数据的可靠性和可用性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云大数据（Hadoop）：https://cloud.tencent.com/product/emr
相关·内容
我刚刚开始学习Hadoop，我对如何以分布式方式存储数据感到有点困惑。我有MPI背景。对于MPI，我们通常有一个主处理器，它将数据发送到各种其他处理器。这是由程序员显式完成的。有了Hadoop，您就拥有了Hadoop分布式文件系统(HDFS)。那么，当您将本地服务器中的某些文件放入HDFS时，HDFS是否会自动以分布式方式<em
浏览 8提问于2019-01-26得票数 1
回答已采纳
我有很多小文件(大小约1MB)需要分发。众所周知，Hadoop和HDFS更喜欢大文件。但我不知道这是否也适用于分布式缓存，因为分布式文件存储在本地计算机上。如果它们需要合并，在HDFS上以编程方式合并文件的最佳方式是什么？
还有一个问题:使用symlink的好处是什么？谢谢
浏览 1提问于2013-04-07得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个大约2 GB的输入文件。它包含从1到9999的数字(可能是重复的)，并以空格分隔。我想以小块的形式读取文件(比如100000或20000的块)。我应该采取什么方法？我计划以分布式方式处理不同节点上的这些数据块。我不能使用HDFS或任何其他会自动分块数据的文件系统。
浏览 0提问于2016-04-11得票数 0
3回答
Hbase位于HDFS之上“是什么意思？我的理解是，HDFS是分布在多个节点上的结构化和非结构化数据的集合，而HBase是结构化数据。
如何将Hbase与Hadoop集成，以提供对底层数据的实时访问。换句话说，Hbase和hdfs之间是否有一个额外的层，其中包含HBase所理解的结构中的数据。
浏览 8提问于2016-03-27得票数 1
回答已采纳
我可以通过输入文件运行使用ruby构建的本地映射器和缩减程序。对于生产系统，我在两台机器上设置了一个HDFS。我知道如果我在HDFS上存储一个大文件，它在两台机器上都会有一些块，以允许并行化。我是否也需要在HDFS上存储实际的映射器和reducer文件(在本例中是我的ruby文件)？另外，我如何开始实际运行流作业，以便它在两个系统上以
浏览 2提问于2012-04-30得票数 0
回答已采纳
3回答
本地文件系统与HDFS不同。
在创建mapreduce程序时，我们使用fileinputformat.addInputPath()函数来文件输入文件路径。它是否将数据拆分为多个数据节点，同时也执行inputsplits？如果是，这些数据将在数据中停留多长时间？我们能把mapreduce程序写到HDFS中现有的数据上吗？
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
通过查看互联网上的文档，我得到了这样的印象: HDFS的想法是将其保存在RAM中，以加快速度。现在我们的架构师说HDFS的主要思想是可伸缩性。我没意见。但他也声称，主要的想法是把它放在硬盘上。HDFS基本上是一个可伸缩的硬盘。我的观点是，硬盘支持HDFS是一种选择。但是，主要的想法是将其保存在RAM中。现在谁来了？我现在真的很困惑，我想说，这一点对于理解Hadoop是至关重要的。
浏览 2提问于2013-08-01得票数 1
回答已采纳
当像这样调用spark-submit这样的spark-submit -jars my/lib/jars/*.jar my-main-jar.jar时，是否可以告诉spark-submit，如果jars文件已经上载我有大约100个不会改变的库jars，但每次我提交作业时，我都必须等待10分钟，以便spark-submit重新上传它们。我运行了一个30秒的任务来调试一个只出现在集群上的问题，但我必须等待10分钟，才能让它每次重新上传库jars。
浏览 10提问于2016-07-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我们正在试验在我们的项目中运行Spark，没有Hadoop，也没有像HDFS这样的分布式存储。Spark安装在具有10核和16 on的单个节点上，并且该节点不属于任何群集。如果我们处理存储在Spark本地磁盘中的一个大CSV文件(大小为1 GB)作为RDD，并将其重新分区到4个不同的分区，执行器是否会并行处理每个分区？如果不使用HDFS，我们会失去分布式计算和并行性的能力吗？
浏览 10提问于2019-02-01得票数 0
回答已采纳
我已经成功地部署了spark集群，但是对于如何在从服务器上分发我的HDFS数据感到困惑吗？是否需要手动将数据放在从节点上，以及如何指定从客户端提交应用程序时从何处读取数据？我已经搜索了多个论坛，但没有找到如何在没有使用Hadoop的情况下使用HDFS与Spark。
浏览 0提问于2017-12-03得票数 0
回答已采纳
在中描述了输入文件被划分为M个输入分割。我知道Hadoop中的HDFS自动对64MB的块进行分区(默认)，然后将这些块复制到集群中的少数其他节点，以提供容错。我想知道HDFS中的这种文件分区是否意味着在提到的MapReduce论文中描述的输入拆分。容错是造成这种分裂的唯一原因，还是有更重要的原因？如果我在没有分布式文件系统的节点集群上使用MapReduce (数据只在具有公共文件系统的本地磁盘上)，
浏览 0提问于2012-10-15得票数 4
回答已采纳
基本上，我有一个程序，它上传文件到HDFS。这些文件是在任务执行结束时上传的。因此，很多任务同时(在执行结束时)将文件上传到HDFS，从而造成争用。文件大小小于HDFS块(< 64 MB)。我想知道，提前创建HDFS文件是否会更快(任务正在做一些处理以避免争用)，然后在处理完成后，以字符串的形式读取本地<
浏览 1提问于2016-04-26得票数 1
回答已采纳
1回答
对于这两个数据节点，每个节点在自己的HDFS中都有一个日志文件。现在，我想运行Hadoop在主节点上执行map/reduce，输入应该是来自两个数据节点的HDFS的两个日志文件。我能这么做吗？有没有可能来自不同datanode的HDFS的输入位于不同的服务器中？
浏览 0提问于2013-07-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经在Mac中安装了伪分布式模式 Hadoop 2.7.3 &完成了复数视觉中指定的所有配置。我将Csv文件从本地复制到hdfs。但是第二天，当我搜索文件时，它不在hdfs中，而是自动删除。是否还有其他的conf设置，使我的文件不会丢失？core-site.xml <property>
<name>fs.defaultFS<&#x
浏览 2提问于2017-04-03得票数 1
回答已采纳
1)如果源数据是集群(例如: HDFS)，则RDD以分布式方式(块)存储在计算机RAM中。(预先谢谢:)
浏览 0提问于2019-09-12得票数 2
回答已采纳
在map-reduce程序中，每个cachedDistributed文件有多少开销？我有一个mapreduce程序，其中我需要有50个cachedDistributed文件(非常小的大小)，他们的开销似乎比我只有1个cachedDistributed文件的情况要大得多。这是真的吗？据我所知，cachedDistributed文件被复制到每台运行映射器的机器上，因此对cachedDistributed文件的访问是本地的，应该不会有太多开销。
浏览 0提问于2013-09-27得票数 0
我想知道在blobuploadsession中删除这些实体是否会以任何方式影响我的应用程序功能或性能。删除的原因是当创建了一个新的表单，并且没有上传到的文件时，它会导致创建不必要的实体。(编辑:评论中的其他信息)
我使用part存储(NDB的一部分)通过上传URL功能异步存储图像。当我在本地主机上运行这个应用程序时，会自动创建一个名为"BlobUploadSession“的数据存储
浏览 0提问于2018-07-10得票数 0
回答已采纳
2回答
这些区域服务器可能有许多区域，它们相应的Store文件在其他HDFS上有副本。
如果一个区域服务器发生故障，那么HMaster将指派另一个服务器接管并服务于已断开的区域。我的问题是--丢失区域的存储文件是否都存储在一个区域服务器上？
浏览 13提问于2022-01-25得票数 1
6回答
据我所知，Hadoop提供了一个框架来处理HDFS中的原始数据块(文件)，而HBase是Hadoop之上的数据库引擎，它基本上是处理结构化数据而不是原始数据块。Hbase在HDFS上提供了一个逻辑层，就像SQL一样。这是正确的吗？
浏览 2提问于2013-06-05得票数 140
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
