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2021年大数据Hadoop（十）：HDFS的数据读写流程

---- HDFS的数据读写流程 HDFS写数据流程 详细步骤解析： 1、client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传...DataNode服务器上； 3、NameNode根据配置文件中指定的备份数量及副本放置策略进行文件分配，返回可用的DataNode的地址，如：A，B，C； 4、client请求3台DataNode中的一台A上传数据...6、数据被分割成一个个packet数据包在pipeline上依次传输，在pipeline反方向上，逐个发送ack（命令正确应答），最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipeline...详细步骤图： HDFS读数据流程 详细步骤解析： 1、Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置； 2、NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨

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【大数据】hdfs

大数据     数据量很大 需要用到的技术：      hadoop（是一个生态圈）            hdfs                 spark     spark  core                         ...spark  Streaming                          spark   sql hdfs产生背景 数据存储：     方案一：纵向扩展     在一台服务器上进行硬件的扩展，...HDFS只是分布式文件管理系统的一种。 HDFS定义： HDFS（Hadoop Distibuted File System），他是一个文件系统。...b>仅支持数据的追加append，不支持文件的随机修改 HDFS架构： ?...HDFS中文件在物理上按块存储（Block），块的大小可以配置参数（dfs.blocksize)来规定，默认大小是128M。（版本2.x之后） 块大小的选择： ?

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2021年大数据Hadoop（十二）：HDFS的API操作

---- HDFS的API操作 HDFS的JAVA API操作 HDFS在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从HDFS提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（...artifactId>junit         4.12      使用文件系统方式访问数据...Path("/hello/mydir/test"));     fileSystem.close(); } 8、小文件合并 ​​​​​​​​​​​​​​由于 Hadoop 擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少...，如果 Hadoop 集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理,可以在上传的时候将小文件合并到一个大文件里面去小文件合并...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨

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2021年大数据Hadoop（十一）：HDFS的元数据辅助管理

---- HDFS的元数据辅助管理 当 Hadoop 的集群当中, NameNode的所有元数据信息都保存在了 FsImage 与 Eidts 文件当中, 这两个文件就记录了所有的数据的元数据信息,...元数据信息的保存目录配置在了 hdfs-site.xml 当中    dfs.namenode.name.dir                ...四、SecondaryNameNode工作过程 第一步：将hdfs更新记录写入一个新的文件——edits.new。.../current hdfs oev -i  edits_0000000000000000865-0000000000000000866 -p XML -o myedit.xml 七、NameNode元数据恢复...当NameNode发生故障时,我们可以通过将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录的方式来恢复NameNode的数据 操作步骤: 1、杀死NameNode进程 kill

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2021年大数据Hadoop（十四）：HDFS的高可用机制

HDFS的高可用机制 HDFS高可用介绍 在Hadoop 中，NameNode 所处的位置是非常重要的，整个HDFS文件系统的元数据信息都由NameNode 来管理，NameNode的可用性直接决定了...元数据信息共享存储系统：共享存储系统是实现 NameNode 的高可用最为关键的部分，共享存储系统保存了 NameNode 在运行过程中所产生的 HDFS 的元数据。...主 NameNode 和备用NameNode 通过共享存储系统实现元数据同步。在进行主备切换的时候，新的主 NameNode 在确认元数据完全同步之后才能继续对外提供服务。...DataNode 节点：除了通过共享存储系统共享 HDFS 的元数据信息之外，主 NameNode 和备 NameNode 还需要共享 HDFS 的数据块和 DataNode 之间的映射关系。...高可用集群环境搭建   关于集群搭建步骤，可以参考《2021年大数据Hadoop（六）：全网最详细的Hadoop集群搭建》 ---- 博客主页：https://lansonli.blog.csdn.net

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巧用MapReduce+HDFS，海量数据去重的五大策略

在存储架构中，删除重复数据的一些常用的方法包括：哈希、二进制比较和增量差分。在HadoopSphere这篇文章中，将专注于如何利用MapReduce和HDFS来消除重复的数据。...策略1：只使用HDFS和MapReduce Owen O’Malley在一个论坛的帖子中建议使用以下方法： 让你的历史数据按照MD5值进行排序。...策略2：使用HDFS和Hbase 在一篇名为“工程云系统中一种新颖的删除重复数据技术”的论文中，Zhe Sun, Jun Shen, Jianming Young共同提出了一种使用HDFS和Hbase的方法...的重复检测机制来替代Netapp原有的重复检测环节，文中提到的基于重复检测的Hadoop工作流包含如下几个环节： 将数据指纹（Fingerprint）由存储控制器迁移到HDFS 生成数据指纹数据库，并在...HDFS上永久存储该数据库 使用MapReduce从数据指纹记录集中筛选出重复记录，并将去重复后的数据指纹表保存回存储控制器。

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2021年大数据Hadoop（九）：HDFS的高级使用命令

---- HDFS的高级使用命令 HDFS的安全模式 安全模式是hadoop的一种保护机制，用于保证集群中的数据块的安全性。当集群启动的时候，会首先进入安全模式。...当系统处于安全模式时会检查数据块的完整性。...在安全模式状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。...安全模式操作命令 hdfs  dfsadmin -safemode  get #查看安全模式状态 hdfs  dfsadmin -safemode  enter #进入安全模式 hdfs  dfsadmin...测试写入速度 向HDFS文件系统中写入数据,10个文件,每个文件10MB,文件存放到/benchmarks/TestDFSIO中 hadoop jar /export/server/hadoop-2.7.5

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Hadoop HDFS 数据平衡原理

来源：IBM 本文章介绍HDFS数据平衡以及测试结果，我觉得写得非常不错，建议食用 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed FilSystem），简称 HDFS，被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统...HDFS 是一个高容错性的文件系统，提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 是 Apache Hadoop Core 项目一部分。...Hadoop HDFS 数据自动平衡原理 数据平衡过程由于平衡算法的原因造成它是一个迭代的、周而复始的过程。...HDFS 数据在各个数据节点间可能保存的格式不一致。...跨节点备份数据块。 相同节点内的备份数据块可以节约网络消耗。 HDFS 数据均匀分布在整个集群的数据节点上。

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大数据-HDFS基本介绍

Hadoop 非常适于存储大型数据(比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统....HDFS对数据文件的访问通过流的方式进行处理, 这意味着通过命令和 MapReduce程序的方式可以直接使用 HDFS. HDFS 是容错的,且提供对大数据集的高吞吐量访问....HDFS 的一个非常重要的特点就是一次写入、多次读取,该模型降低了对并发控制的要求, 简化了数据聚合性, 支持高吞吐量访问.而吞吐量是大数据系统的一个非常重要的指标,吞吐量高意味着能处理的数据量就大....HDFS 的历史 Doug Cutting 在做 Lucene 的时候, 需要编写一个爬虫服务,这个爬虫写的并不顺利, 遇到了一些问题, 诸如: 如何存储大规模的数据,如何保证集群的可伸缩性, 如何动态容错等...HDFS 的架构 ? ?

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HDFS写数据流程

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop框架中的一部分，用于存储大量数据。HDFS写数据的流程是在客户端和HDFS之间的通信中发生的，它涉及了多个组件和步骤。...HDFS写数据流程 HDFS写数据的流程如下：客户端向NameNode发送文件写请求 客户端应用程序向NameNode发送文件写请求，请求写入一个新文件或向现有文件追加数据。...在此之后，客户端关闭文件，并将文件元数据信息写入NameNode中。Java示例代码 下面是一个简单的Java程序，用于向HDFS写入数据。...(path);写入数据到HDFS文件一旦打开了输出流，我们就可以开始将数据写入文件。...out.close();fs.close();这个简单的Java程序向我们展示了如何在HDFS上写入数据。在实际应用程序中，可能需要处理更复杂的数据块和更大的数据集。

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大数据存储HDFS详解

二、序列化框架对比： 解析速度 时间由小到大：protobuf、thrift、Avro 序列化大小，由小到大：avro、protobuf、thrift 三、文件存储格式： 常见存储格式包括行式存储（...文件级别的分布式系统：不足之处是难以负载均衡、难以并行处理 块级别的分布式系统：将文件分为等大的数据块（eg：128M），并以数据块为单位存储到不同节点上，进而解决文件级别的分布式系统存在的负载均衡和并行处理问题...HDFS默认存储介质，SSD：固态硬盘，RAM_DISK：数据被写入内存中，同时会往改存储介质中异步一份）、集中式缓存管理（HDFS允许用户将一部分目录或文件缓存在off-heap内存中） 六、HDFS...2、HDFS API：HDFS对外提供了丰富的编程API，允许用户使用java以及其他编程语言编写应用程序访问HDFS。...3、数据收集组件:Flume（提供的sink hdfs 能够直接将收集到的数据写入HDFS）、Sqoop（允许用户指定数据写入HDFS的目录，文件格式支持Text、SequenceFile两种格式，压缩方式支持

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HDFS读数据流程

HDFS读数据流程是Hadoop分布式文件系统的核心之一，它通过一系列的步骤实现了数据在HDFS中的读取和传输。...HDFS读数据流程的主要步骤包括：客户端请求数据、NameNode返回数据块位置信息、客户端获取数据块的副本存储节点、客户端与数据块副本存储节点建立连接、客户端从副本存储节点获取数据。...客户端请求数据HDFS读数据流程的第一步是客户端请求数据。当客户端需要读取某个文件时，它会向NameNode发送一个读请求，该请求包括文件路径、起始偏移量和读取长度等信息。...示例下面我们将通过一个简单的Java程序来演示HDFS读数据流程的实现过程。这个示例程序可以从HDFS中读取指定文件的内容，并将其打印到控制台上。...接着创建了一个FileSystem对象，FileSystem是Hadoop中用来操作文件系统的核心类，它提供了访问HDFS的API。然后创建一个Path对象，指定要读取的文件路径。

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大数据学习（一）-------- HDFS

1、简介 大数据就是对海量数据进行数据挖掘。 已经有了很多框架方便使用，常用的有hadoop，storm，spark，flink等，辅助框架hive，kafka，es，sqoop，flume等。...一个存储的hdfs上的文件会由客户端指定备份几个副本，然后这个文件会被切块，分布的存在多个机器上，datanode负责在多个机器上进行存储，而这些存储信息（也叫做元数据）就存在namenode里。...位置 修改hdfs-site.xml 指定namenode存储元数据目录 datanode存放文件目录 hdfs-site.xml还可以配切片大小和副本数量 拷贝到各个机器 在namenode机器上 ：...Path("hdfs的路径"),new Path("本地路径")) 6、hdfs核心原理 namenode管理的是元数据：hdfs目录结构，每一个文件的块信息（块的id，块的副本数量,块的存放位置）...**namenode记录元数据原理： ​ namenode的实时的完整的元数据存储在内存中； ​ namenode还会在磁盘中（dfs.namenode.name.dir）存储内存数据在某个时间点上的镜像文件

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【大数据名词2】 HDFS

HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。...大数据集 运行在HDFS之上的程序有很大量的数据集。典型的HDFS文件大小是GB到TB的级别。所以，HDFS被调整成支持大文件。...这个元数据被设计成紧凑的，这样4GB内存的名字节点就足以处理非常大的文件数和目录。...数据节点将HDFS数据存储到本地的文件系统中。数据节点并不知道HDFS文件的存在，它在本地文件系统中以单独的文件存储每一个HDFS文件的数据块。...运行在HDFS上的程序也是用于处理大数据集的。这些程序仅写一次数据，一次或多次读数据请求，并且这些读操作要求满足流式传输速度。HDFS支持文件的一次写多次读操作。

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大数据入门：HDFS数据读写机制

今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS数据读写机制。 HDFS在数据存储上，具备高可靠性，提供容错机制，为整个Hadoop框架的数据处理提供了更稳固的底层支持。...这其中，HDFS数据读写机制是发挥着重要的作用的。 HDFS-Overview-min.jpg HDFS相关的基本概念 块（block） 这是HDFS的基本思想，把大的文件分成块，每块64M。...MetaData 描述我们要存储数据的数据结构。 HDFS namespace 这个命名空间指的是文件的目录结构，与我们单个电脑的文件的结构树相似。...2、数据读取 Client-Read-from-HDFS.PNG 客户端通过向NameNode请求下载文件； NameNode查询获取文件元数据并返回； 客户端通过元数据信息获取文件DataNode地址...关于大数据入门，HDFS数据读写机制，以上就为大家做了简单的介绍了。在Hadoop框架当中，HDFS作为分布式文件系统，地位十分关键，而想要把HDFS学好学懂，还是需要多下功夫的。

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大数据技术之Hadoop（HDFS）第1章 HDFS概述

HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。...HDFS的使用场景:适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。 2 HDFS优缺点 2.1优点 1)高容错性 (1)数据自动保存多个副本。...HDFS同样也有数据块的概念，默认一个块（block）的大小为128MB（HDFS的块这么大主要是为了最小化寻址开销），要在HDFS中存储的文件可以划分为多个分块，每个分块可以成为一个独立的存储单元。...与本地磁盘不同的是，HDFS中小于一个块大小的文件并不会占据整个HDFS数据块。...，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。

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2021年大数据Hadoop（八）：HDFS的Shell命令行使用

---- HDFS的Shell命令行使用 一、Shell命令行客户端 HDFS是存取数据的分布式文件系统，那么对HDFS的操作，就是文件系统的基本操作，比如文件的创建、修改、删除、修改权限等，文件夹的创建...对于HDFS，该scheme是hdfs，对于本地FS，该scheme是file。scheme和authority是可选的。如果未指定，则使用配置中指定的默认方案。...中的fs.defaultFS中有配置 对于本地文件系统，命令示例如下： hadoop fs -ls file:///root/ 如果使用的文件系统是HDFS，则也可使用hdfs dfs 命令。.../log.sum -mv  格式  ： hdfs  dfs -mv URI    作用： 将hdfs上的文件从原路径移动到目标路径（移动之后文件删除），该命令不能夸文件系统  hdfs  dfs...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨

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大数据HDFS技术干货分享

，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； 在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 重点概念： 文件切块，副本存放，元数据...(元数据)的管理由namenode节点承担——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode...HDFS都是通过向namenode申请来进行 HDFS提供shell命令行客户端，使用方法如下: ?...3 HDFS写读数据流程 写数据 ?...，以packet为单位来做校验） 4 客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。

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大数据-HDFS文件读取过程

HDFS 文件读取过程 Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置； NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode...Client 近的排靠前；心跳机制中超时汇报的 DN 状态为STALE，这样的排靠后； Client 选取排序靠前的 DataNode 来读取block，如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据...(短路读取特性)； 底层上本质是建立 Socket Stream（FSDataInputStream），重复的调用父类DataInputStream 的 read 方法，直到这个块上的数据读取完毕； 当读完列表的...read 方法是并行的读取 block 信息，不是一块一块的读取；NameNode只是返回Client请求包含块的DataNode地址，并不是返回请求块的数据； 最终读取来所有的 block 会合并成一个完整的最终文件

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