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hdfs写入数据的流程

hdfs写入数据的流程

hdfs写入数据的流程
Hadoop Distributed File System (HDFS) 是一个分布式文件系统,它允许在集群中的多台机器上存储和处理大量数据。

以下是 HDFS 写入数据的流程:
1. 客户端准备数据:客户端准备要写入 HDFS 的数据。

这通常包括将要写入的数据分解为多个数据块,以便在集群中的多个节点上存储。

2. 客户端与 NameNode 通信:客户端与 NameNode 通信,以确定数据块应存储在哪些 DataNode 上。

NameNode 是一个元数据服务器,它跟踪文件系统中的所有文件和目录的元数据,包括它们的数据块位置。

3. 客户端与 DataNode 通信:一旦客户端确定了数据块的位置,它就会直接与相应的 DataNode 通信,将这些数据块写入集群中的特定节点。

4. 数据传输:客户端将数据块发送到相应的 DataNode。

DataNode 将这些数据块存储在其本地磁盘上。

5. 确认消息:当数据块成功写入 DataNode 后,该节点会向客户端发送确认消息。

6. 客户端提交写入操作:客户端收到所有数据块的确认消息后,会提交写入操作。

7. 更新 NameNode:NameNode 会定期从集群中的 DataNode 收集块报告,以更新其块映射信息。

以上就是 HDFS 写入数据的流程。

需要注意的是,这个过程是自动的,大部分情况下,用户不需要直接与 NameNode 或 DataNode 通信。

在大多数情况下,用户只需使用 Hadoop API 或其他文件系统 API 来执行写入操作即可。

【图文详解】深入HDFS原理

【图文详解】深入HDFS原理

【图⽂详解】深⼊HDFS原理本⽂主要详述了HDFS的组成结构,客户端上传下载的过程,以及HDFS的⾼可⽤和联邦HDFS等内容。

若有不当之处还请留⾔指出。

当数据集⼤⼩超过⼀台独⽴的物理计算机的存储能⼒时,就有必要对它进⾏分区,并存储到若⼲台独⽴的计算机上。

Hdfs是Hadoop中的⼤规模分布式⽂件存储系统。

HDFS的特点HDFS⽂件系统可存储超⼤⽂件1)HDFS是⼀种⽂件系统,⾃⾝也有块(block)的概念,其⽂件块要⽐普通单⼀磁盘上⽂件系统⼤的多,hadoop1.0上默认是 64MB,2.0默认是128MB。

与其他⽂件系统不同的是,HDFS中⼩于⼀个块⼤⼩的⽂件不会占据整个块的空间。

2)HDFS上的块之所以设计的如此之⼤,其⽬的是为了最⼩化寻址开销。

如果块设置得⾜够⼤,从磁盘传输数据的时间会明显⼤于定位这个块开始位置所需的时间。

3)HDFS⽂件的所有块并不需要存储在⼀个磁盘上,因此可以利⽤集群上任意⼀个磁盘进⾏存储,由于具备这种分布式存储的逻辑,所以可以存储超⼤的⽂件。

HDFS同⼀时刻只允许⼀个客户端对⽂件进⾏追加写操作(不⽀持多个写⼊者的操作,也不⽀持在⽂件的任意位置修改),这样避免了复杂的并发管理功能,但也限制了系统性能。

运⾏在普通廉价的机器上Hadoop 的设计对硬件要求低,⽆需昂贵的⾼可⽤性机器上,因为在 HDFS 设计中充分考虑到了数据的可靠性、安全性和⾼可⽤性。

HDFS适合存储⼤⽂件并为之提供⾼吞吐量的顺序读/写操作,不太适合⼤量随机读的应⽤场景,也不适合存⼤量⼩⽂件的应⽤场景。

HDFS是为⾼吞吐量应⽤优化的,会以提⾼时间延迟为代价,因此不适合处理低时延的数据访问的应⽤。

HDFS体系架构HDFS 是⼀个主/从(Master/Slave)体系架构,由于分布式存储的性质,集群拥有两类节点 NameNode 和 DataNode。

NameNode(名称节点):系统中通常只有⼀个,中⼼服务器的⾓⾊,管理存储和检索多个 DataNode 的实际数据所需的所有元数据,响应客户请求。

hdfs历史发展流程

hdfs历史发展流程

hdfs历史发展流程
HDFS(Hadoop分布式文件系统)的历史发展流程可以简要分为以下几个阶段:
1. 原型阶段(2005年):HDFS最初是作为Nutch搜索引擎项目的一部分而开发的,用于存储和处理大规模的Web数据。

2. Apache孵化阶段(2006年):随着HDFS的成熟和广泛应用,2006年HDFS被纳入Apache Hadoop项目,并开始进行Apache孵化过程。

3. Apache Hadoop 1.x阶段(2008年-2011年):HDFS作为Apache Hadoop核心组件之一,与MapReduce框架紧密结合,成为处理大数据的主要解决方案。

4. Apache Hadoop 2.x阶段(2012年-2013年):在这个阶段,HDFS经历了一系列的改进和演进。

最显著的改变是引入了YARN(Yet Another Resource Negotiator)资源管理器,使Hadoop集群的资源管理更加灵活和可扩展。

5. Apache Hadoop 3.x阶段(2017年至今):在这个阶段,HDFS继续进行大规模的改进和创新。

例如,引入了Erasure Coding技术来提高数据冗余和存储效率,引入了HDFS缓存来加速数据访问等。

总体来说,HDFS经历了不断改进和完善的过程,从最初的原型到成为Apache Hadoop的核心组件,再到如今的高效可扩展
的分布式文件系统,为大数据存储和处理提供了稳定可靠的基础。

HDFS简介及基本概念

HDFS简介及基本概念

HDFS简介及基本概念(⼀)HDFS简介及其基本概念 HDFS(Hadoop Distributed File System)是hadoop⽣态系统的⼀个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位⾮同⼀般,是最基础的⼀部分,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。

HDFS是⼀个分布式⽂件系统,以流式数据访问模式存储超⼤⽂件,将数据分块存储到⼀个商业硬件集群内的不同机器上。

这⾥重点介绍其中涉及到的⼏个概念:(1)超⼤⽂件。

⽬前的hadoop集群能够存储⼏百TB甚⾄PB级的数据。

(2)流式数据访问。

HDFS的访问模式是:⼀次写⼊,多次读取,更加关注的是读取整个数据集的整体时间。

(3)商⽤硬件。

HDFS集群的设备不需要多么昂贵和特殊,只要是⼀些⽇常使⽤的普通硬件即可,正因为如此,hdfs节点故障的可能性还是很⾼的,所以必须要有机制来处理这种单点故障,保证数据的可靠。

(4)不⽀持低时间延迟的数据访问。

hdfs关⼼的是⾼数据吞吐量,不适合那些要求低时间延迟数据访问的应⽤。

(5)单⽤户写⼊,不⽀持任意修改。

hdfs的数据以读为主,只⽀持单个写⼊者,并且写操作总是以添加的形式在⽂末追加,不⽀持在任意位置进⾏修改。

1、HDFS数据块 每个磁盘都有默认的数据块⼤⼩,这是⽂件系统进⾏数据读写的最⼩单位。

这涉及到磁盘的相应知识,这⾥我们不多讲,后⾯整理⼀篇博客来记录⼀下磁盘的相应知识。

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。

对HDFS存储进⾏分块有很多好处:⼀个⽂件的⼤⼩可以⼤于⽹络中任意⼀个磁盘的容量,⽂件的块可以利⽤集群中的任意⼀个磁盘进⾏存储。

HDFS简介

HDFS简介

HDFS简介作为Hadoop的核心技术之一,HDFS(Hadoop distributed File System,Hadoop分布式文件系统)是分布式计算中数据存储管理的基础。

它所具有的高容错高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利。

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在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。

HDFS 是Apache Hadoop Core项目的一部分。

前提和设计目标硬件错误硬件错误是常态而不是异常。

HDFS可能由成百上千的服务器所构成,每个服务器上存储着文件系统的部分数据。

我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的,而且任一组件都有可能失效,这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。

因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。

流式数据访问HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理,而不是用户交互处理。

比之数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量。

POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。

为了提高数据的吞吐量,在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。

大规模数据集HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。

因此,HDFS被调节以支持大文件存储。

它应该能提供整体上高的数据传输带宽,能在一个集群里扩展到数百个节点。

一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

简单的一致性模型HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。

一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

这一假设简化了数据一致性问题,并且使高吞吐量的数据访问成为可能。

Map/Reduce应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。

“移动计算比移动数据更划算”一个应用请求的计算,离它操作的数据越近就越高效,在数据达到海量级别的时候更是如此。

HDFS是什么

HDFS是什么

HDFS是什么一、HDFS的基本概念1.1、数据块(block)∙HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。

∙和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。

∙不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间。

1.2、元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode)∙元数据节点用来管理文件系统的命名空间o其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中。

o这些信息也会在硬盘上保存成以下文件:命名空间镜像(namespace image)及修改日志(edit log) o其还保存了一个文件包括哪些数据块,分布在哪些数据节点上。

然而这些信息并不存储在硬盘上,而是在系统启动的时候从数据节点收集而成的。

∙数据节点是文件系统中真正存储数据的地方。

o客户端(client)或者元数据信息(namenode)可以向数据节点请求写入或者读出数据块。

o其周期性的向元数据节点回报其存储的数据块信息。

∙从元数据节点(secondary namenode)o从元数据节点并不是元数据节点出现问题时候的备用节点,它和元数据节点负责不同的事情。

o其主要功能就是周期性将元数据节点的命名空间镜像文件和修改日志合并,以防日志文件过大。

这点在下面会相信叙述。

o合并过后的命名空间镜像文件也在从元数据节点保存了一份,以防元数据节点失败的时候,可以恢复。

1.1.1.11.2.1、元数据节点文件夹结构∙VERSION文件是java properties文件,保存了HDFS的版本号。

o layoutVersion是一个负整数,保存了HDFS的持续化在硬盘上的数据结构的格式版本号。

o namespaceID是文件系统的唯一标识符,是在文件系统初次格式化时生成的。

o cTime此处为0o storageType表示此文件夹中保存的是元数据节点的数据结构。

hdfs基础命令

hdfs基础命令

hdfs基础命令HDFS基础命令Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Apache Hadoop的核心组件之一,用于存储和管理大数据集。

HDFS提供了一组命令行工具,用于与文件系统进行交互和管理。

本文将介绍HDFS的基础命令,帮助用户熟悉和使用HDFS。

1. hdfs dfs -ls命令:该命令用于列出HDFS中指定目录下的文件和子目录。

例如,要列出根目录下的所有文件和目录,可以使用以下命令:```hdfs dfs -ls /```该命令将输出根目录下的所有文件和目录的详细信息,如文件大小、权限、所有者和修改时间等。

2. hdfs dfs -mkdir命令:该命令用于在HDFS中创建新目录。

例如,要在根目录下创建一个名为"test"的新目录,可以使用以下命令:```hdfs dfs -mkdir /test```该命令将创建一个名为"test"的新目录。

3. hdfs dfs -put命令:该命令用于将本地文件复制到HDFS中。

例如,要将本地文件"localfile.txt"复制到HDFS的"/test"目录中,可以使用以下命令:```hdfs dfs -put localfile.txt /test```该命令将本地文件"localfile.txt"复制到HDFS的"/test"目录中。

4. hdfs dfs -get命令:该命令用于将HDFS中的文件复制到本地文件系统中。

例如,要将HDFS中的文件"/test/hdfsfile.txt"复制到本地目录"/local"中,可以使用以下命令:```hdfs dfs -get /test/hdfsfile.txt /local```该命令将HDFS中的文件"/test/hdfsfile.txt"复制到本地目录"/local"中。

简述hadoop核心组件及功能应用

简述hadoop核心组件及功能应用

简述hadoop核心组件及功能应用Hadoop是一个开源的分布式计算系统,由Apache组织维护。

它可以处理大量的数据,支持数据的存储、处理和分析。

其核心组件包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)、MapReduce计算框架、YARN(资源管理)。

以下是对每个核心组件的简要介绍:1. HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop最核心的组件之一。

HDFS是为大数据而设计的分布式文件系统,它可以存储大量的数据,支持高可靠性和高可扩展性。

HDFS的核心目标是以分布式方式存储海量数据,并为此提供高可靠性、高性能、高可扩展性和高容错性。

2. MapReduce计算框架MapReduce是Hadoop中的一种计算框架,它支持分布式计算,是Hadoop的核心技术之一。

MapReduce处理海量数据的方式是将数据拆分成小块,然后在多个计算节点上并行运行Map和Reduce任务,最终通过Shuffle将结果合并。

MapReduce框架大大降低了海量数据处理的难度,让分布式计算在商业应用中得以大规模应用。

3. YARNYARN是Hadoop 2.x引入的新一代资源管理器,它的作用是管理Hadoop集群中的资源。

它支持多种应用程序的并行执行,包括MapReduce和非MapReduce应用程序。

YARN的目标是提供一个灵活、高效和可扩展的资源管理器,以支持各种不同类型的应用程序。

除了以上三个核心组件,Hadoop还有其他一些重要组件和工具,例如Hive(数据仓库)、Pig(数据分析)、HBase(NoSQL数据库)等。

这些组件和工具都是Hadoop生态系统中的重要组成部分,可以帮助用户更方便地处理大数据。

总之,Hadoop是目前最流行的大数据处理框架之一,它的核心组件和工具都为用户提供了丰富的数据处理和分析功能。

第6章 HDFS和Common概论

第6章 HDFS和Common概论
大数据应用基础
01
第6章
HDFS和Common概论
导学
了解 • Common的功能和主要工具
包; • 基于HDFS的医学影像存储系
统。
掌握 • HDFS的相关概念及特征; • HDFS的体系结构和工作原理。
6.1
HDFS简介
HDFS(Hadoop Distributed File System,简称HDFS)是 Hadoop架构下的分布式文件系统。HDFS是Hadoop的一个核心模块, 负责分布式存储和管理数据。
特点:具有高容错性、高吞吐量等优点,并提供了多种访问模式。 HDFS能做到对上层用户的绝对透明,使用者不需要了解内部结构就能 得到HDFS 提供的服务。并且,HDFS 提供了一系列的API,可以让开发 者和研究人员快速编写基于HDFS 的应用。
6.1.1
HDFS概念及特征
由于HDFS分布式文件系统概念相对复杂,对其相关概念介绍如下:
区域医学影像系统功能结构图
6.3
HDFS在医学领域的应用
系统上方是各个医疗机构通过该系统实现数据存取功能,远程影像阅览功能等。以远程影像会诊为例其具体 流程如下图所示。
远程影像会诊流程
小结
作为Hadoop最重要的组成模块,HDFS和Common在大数据处理过程中 作用巨大。简单地说,在Hadoop平台下,HDFS负责存储,Common负 责提供Hadoop各个模块常用的工具程序包。本章重点讲解了HDFS的相关 概念及特征、体系结构、工作原理,介绍了Common的相关知识,以及 HDFS在医学领域的应用。通过本章的学习,将会了解HDFS和Common的 理论基础。
6.3
HDFS在医学领域的应用
作为Hadoop的核心存储体系HDFS,既可以满足当下各种互联网大数据处理公司的大数据存储特性也可以满 足医

HDFS总结范文

HDFS总结范文

HDFS总结范文Hadoop Distributed File System(HDFS)是Apache Hadoop的一个关键组件,用于存储和处理大规模数据集。

其主要目标是提供可靠的、高容错性的数据存储,并支持大规模数据集的并行处理。

HDFS是一种分布式文件系统,可以运行在大量廉价的硬件上,通过将数据分布在多个物理节点上,实现高可用性和高性能。

它将文件划分为多个数据块,并将这些数据块存储在不同的节点上,以提高数据的可靠性和读写性能。

HDFS采用了主从架构,其中有一个称为NameNode的主节点,用于管理文件系统的命名空间和元数据,并维护文件块与存储节点的映射关系;同时,有多个称为DataNode的从节点,用于实际存储数据块。

HDFS具有以下几个重要的特点:1. 高可靠性:HDFS通过数据冗余的方式来提供高可靠性。

每个数据块默认会复制到多个DataNode上,一般情况下是三份,这样如果一些节点发生故障,数据仍然可用。

2. 高容错性:HDFS能够自动检测和恢复节点故障。

当一些DataNode发生故障时,HDFS会自动将存储在该节点上的数据块复制到其他节点上,以实现数据的高可用性。

3.高扩展性:HDFS能够适应大规模数据集的存储需求。

通过将数据块分布在多个节点上,HDFS可以轻松地扩展到成百上千甚至更多的节点,以应对海量数据的存储和处理。

4.大数据批处理:HDFS主要用于大规模数据集的批处理。

它适合那些对数据进行大规模并行计算的场景,如数据分析、数据挖掘等。

HDFS在设计上强调高吞吐量而非低延迟,对于大规模数据的读写操作效率更高。

5.适合大文件存储:HDFS适合存储大文件,因为它将文件划分为固定大小的数据块,并将这些数据块分布在多个节点上。

这样可以实现高吞吐量的并行读写操作,提高文件的传输速度和处理效率。

除了上述的特点之外,HDFS还有一些其他的特点和优势,比如:1.数据本地性:HDFS通过将计算任务分配到存储数据的节点上,实现数据本地性访问,减少了数据的网络传输,提高了计算效率。

HDFS详解

HDFS详解

HDFS详解1、HDFS 是做什么的HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项⽬的核⼼⼦项⽬,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超⼤⽂件的需求⽽开发的,可以运⾏于廉价的商⽤服务器上。

它所具有的⾼容错、⾼可靠性、⾼可扩展性、⾼获得性、⾼吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超⼤数据集(Large Data Set)的应⽤处理带来了很多便利。

2、HDFS 从何⽽来HDFS 源于 Google 在2003年10⽉份发表的GFS(Google File System)论⽂。

它其实就是 GFS 的⼀个克隆版本3、为什么选择 HDFS 存储数据之所以选择 HDFS 存储数据,因为 HDFS 具有以下优点: 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,提⾼容错性。

某⼀个副本丢失以后,它可以⾃动恢复,这是由 HDFS 内部机制实现的,我们不必关⼼。

2、适合批处理它是通过移动计算⽽不是移动数据。

它会把数据位置暴露给计算框架。

3、适合⼤数据处理处理数据达到 GB、TB、甚⾄PB级别的数据。

能够处理百万规模以上的⽂件数量,数量相当之⼤。

能够处理10K节点的规模。

4、流式⽂件访问⼀次写⼊,多次读取。

⽂件⼀旦写⼊不能修改,只能追加。

它能保证数据的⼀致性。

5、可构建在廉价机器上它通过多副本机制,提⾼可靠性。

它提供了容错和恢复机制。

⽐如某⼀个副本丢失,可以通过其它副本来恢复。

当然 HDFS 也有它的劣势,并不适合所有的场合: 1、低延时数据访问⽐如毫秒级的来存储数据,这是不⾏的,它做不到。

它适合⾼吞吐率的场景,就是在某⼀时间内写⼊⼤量的数据。

但是它在低延时的情况下是不⾏的,⽐如毫秒级以内读取数据,这样它是很难做到的。

2、⼩⽂件存储存储⼤量⼩⽂件(这⾥的⼩⽂件是指⼩于HDFS系统的Block⼤⼩的⽂件(默认64M))的话,它会占⽤ NameNode⼤量的内存来存储⽂件、⽬录和块信息。

hdfs读写原理

hdfs读写原理

hdfs读写原理
HDFS(Hadoop分布式文件系统)是Hadoop中的核心组件,用于存储大量数据文件。

其读写原理如下:
1.写入数据:
(1)文件分块:在写入时,HDFS将文件划分为大小相等的块,通常为64MB。

每个块会被分配给不同的DataNode节点进行存储。

(2)数据副本:为了保证数据的高可靠性,每个块会被存储在多个DataNode节点上,通常为3个。

(3)写入顺序:在写入数据之前,HDFS首先会为该文件创建一个新的空块,并分配给一个DataNode。

然后,数据按顺序写入该块中。

(4)数据备份:当该块被写满后,HDFS会将剩余的数据备份到其他DataNode节点上,以实现数据的高可用性。

2.读取数据:
(1)数据块定位:在读取数据时,客户端会向NameNode节点发送请求,请求该文件所有块的信息。

(2)数据块传输:NameNode返回块信息后,客户端会按顺序从多个DataNode节点获取相应的块数据,并将它们组合在
一起。

(3)块优先级:在获取数据块时,HDFS会按照数据块所在
节点的网络距离和数据块副本数量等因素选择最佳的数据节点,以提高数据传输效率。

总体来说,HDFS的读写原理依赖于数据块的分布式存储和备
份机制,以及客户端和集群节点之间的高效通信机制。

hdfs 创建路径

hdfs 创建路径

hdfs 创建路径摘要:1.HDFS 简介2.HDFS 的目录结构3.HDFS 的创建路径方法4.HDFS 创建路径的例子5.总结正文:HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop 分布式文件系统)是一个分布式文件系统,被设计用来存储大规模数据集,并能够提供高可靠性、高可用性和高性能。

它是Hadoop 框架的重要组成部分,可以与Hadoop MapReduce 一起使用,以处理海量数据。

HDFS 采用一种主从(NameNode 和DataNode)架构,其目录结构与传统的文件系统相似,采用“/”作为路径分隔符。

HDFS 支持创建目录和文件,目录的创建需要在HDFS 上执行相应的操作。

在HDFS 中创建路径有多种方式,下面将介绍两种常用的方法。

方法一:使用hdfs dfs -mkdir 命令```hdfs dfs -mkdir /path/to/create```这个命令将在HDFS 上创建一个名为“/path/to/create”的目录。

如果在创建目录时指定多个路径参数,那么这些路径将被连接成一个目录。

例如:```hdfs dfs -mkdir /path/to/create1 /path/to/create2```上述命令将在HDFS 上创建一个名为“/path/to/create1/path/to/create2”的目录。

方法二:使用hadoop fs -mkdir 命令```hadoop fs -mkdir /path/to/create```这个命令与hdfs dfs -mkdir 命令具有相同的功能,也是在HDFS 上创建一个名为“/path/to/create”的目录。

下面是一个使用hdfs dfs -mkdir 命令创建路径的例子:```hdfs dfs -mkdir /example_directory```这个命令将在HDFS 上创建一个名为“/example_directory”的目录。

什么是HDFS

什么是HDFS

什么是HDFSHDFS是什么:HDFS即Hadoop分布式⽂件系统(Hadoop Distributed Filesystem),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,是管理⽹络中跨多台计算机存储的⽂件系统。

HDFS不适合⽤在:要求低时间延迟数据访问的应⽤,存储⼤量的⼩⽂件,多⽤户写⼊,任意修改⽂件。

HDFS数据块:HDFS上的⽂件被划分为块⼤⼩的多个分块,作为独⽴的存储单元,称为数据块,默认⼤⼩是64MB。

使⽤数据块的好处是:⼀个⽂件的⼤⼩可以⼤于⽹络中任意⼀个磁盘的容量。

⽂件的所有块不需要存储在同⼀个磁盘上,因此它们可以利⽤集群上的任意⼀个磁盘进⾏存储。

简化了存储⼦系统的设计,将存储⼦系统控制单元设置为块,可简化存储管理,同时元数据就不需要和块⼀同存储,⽤⼀个单独的系统就可以管理这些块的元数据。

数据块适合⽤于数据备份进⽽提供数据容错能⼒和提⾼可⽤性。

HDFS的三个节点:Namenode,Datanode,Secondary NamenodeNamenode:HDFS的守护进程,⽤来管理⽂件系统的命名空间,负责记录⽂件是如何分割成数据块,以及这些数据块分别被存储到那些数据节点上,它的主要功能是对内存及IO进⾏集中管理。

Datanode:⽂件系统的⼯作节点,根据需要存储和检索数据块,并且定期向namenode发送他们所存储的块的列表。

Secondary Namenode:辅助后台程序,与NameNode进⾏通信,以便定期保存HDFS元数据的快照。

HDFS Federation(联邦HDFS):通过添加namenode实现扩展,其中每个namenode管理⽂件系统命名空间中的⼀部分。

每个namenode维护⼀个命名空间卷,包括命名空间的源数据和该命名空间下的⽂件的所有数据块的数据块池。

HDFS的⾼可⽤性(High-Availability)Hadoop的2.x发⾏版本在HDFS中增加了对⾼可⽤性(HA)的⽀持。

请简述hadoop框架中的核心组件和其作用

请简述hadoop框架中的核心组件和其作用

请简述hadoop框架中的核心组件和其作用
Hadoop框架中的核心组件包括HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算)和YARN(资源调度)。

1.HDFS:HDFS是一个分布式文件系统,它将数据划分为多个块,并存储在多个数据节点上。

它能够提供高吞吐量的数据存储,并确保数据的安全性和可靠性。

2.MapReduce:MapReduce是一个编程模型,它允许用户编写分布式程序来处理大规模数据集。

它将数据划分为多个小任务,并在集群中的多个节点上并行执行这些任务,从而加快数据处理速度。

3.YARN:YARN是一个资源调度框架,它负责管理和调度集群中的资源,以便MapReduce和其他应用程序可以有效地使用这些资源。

它允许用户根据需要分配计算资源,并确保资源的使用是高效和可靠的。

总的来说,Hadoop框架中的这些核心组件协同工作,能够实现大规模数据的分布式处理和存储,从而提高数据处理速度和效率。

hdfs的常用命令

hdfs的常用命令

HDFS(Hadoop Distributed File System)的常用命令包括:1. 创建目录:hdfs dfs -mkdir /path/to/dir2. 查看目录下的内容:hdfs dfs -ls /path/to/dir3. 上传文件:hdfs dfs -put local_file /path/to/hdfs_file4. 上传并删除源文件:hdfs dfs -put -delete local_file /path/to/hdfs_file5. 查看文件内容:hdfs dfs -cat /path/to/hdfs_file6. 查看文件开头内容:hdfs dfs -head /path/to/hdfs_file7. 查看文件末尾内容:hdfs dfs -tail /path/to/hdfs_file8. 下载文件:hdfs dfs -get /path/to/hdfs_file local_file9. 合并下载文件:hdfs dfs -getmerge /path/to/hdfs_dir local_dir10. 拷贝文件:hdfs dfs -cp /path/to/hdfs_file /path/to/new_hdfs_file11. 追加数据到文件中:hdfs dfs -appendToFile local_file /path/to/hdfs_file12. 查看磁盘空间:hdfs dfs -df /path/to/dir13. 查看文件使用的空间:hdfs dfs -du -h /path/to/dir14. 移动文件:hdfs dfs -mv /path/to/hdfs_file /path/to/new_hdfs_file15. 修改文件副本个数:hdfs dfs -setrep [-R] [-w] [numReplicas] /path/to/file16. 查看校验码信息:hdfs dfs -checksum /path/to/hdfs_file17. 显示路径下的目录、文件和字节数:hdfs dfs -ls -R /path/to/dir18. 从本地拷贝文件:hdfs dfs -cp local_file /path/to/hdfs_file19. 拷贝文件到本地:hdfs dfs -get local_file /path/to/hdfs_file20. 查找目录文件:hdfs dfs -find /start_point -name pattern21. 删除文件:hdfs dfs -rm [-r] [-skipTrash] /path/to/hdfs_file22. 设置工作空间:hdfs dfsadmin -setSpaceQuota [newQuota] /path/to/dir23. 取消工作空间配额限制:hdfs dfsadmin -clrSpaceQuota /path/to/dir24. 查看HDFS版本信息:hdfs version25. 查看HDFS磁盘使用情况:hdfs dfsadmin -report26. 设置HDFS的block大小:hdfs dfsadmin -setBlockSize [size] /path/to/dir27. 设置HDFS的副本因子:hdfs dfsadmin -setReplication [factor] /path/to/file28. 查看HDFS的block分布情况:hdfs dfsadmin -reportBlockSizes [paths]29. 查看HDFS的datanode信息:hdfs dfsadmin -getDatanodeInfo [paths]30. 查看HDFS的datanode列表:hdfs dfsadmin -getDatanodeList [paths]31. 查看HDFS的文件系统状态信息:hdfs dfsadmin -getFileInfo [paths]32. 查看HDFS的文件系统统计信息:hdfs dfsadmin -getStatistics [paths]33. 查看HDFS的集群信息:hdfs dfsadmin -printClusterInfo34. 查看HDFS的文件系统版本信息:hdfs dfsadmin -version以上是hdfs的常用命令,希望对你有帮助。

hdfs 文件数规则

hdfs 文件数规则

HDFS文件数规则
HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)是一个分布式文件系统,其设计原则主要适用于存储和管理大规模数据集。

关于HDFS的文件数量规则,有一些考虑因素:
1.目录配额:HDFS支持为目录设置配额,以限制目录中的文件数量和存储
使用量。

配额在FsImage中被持久化,并会在集群启动时进行检查。

如果违反配额,系统会打印警告。

每个目录的配额可以独立设置,并会与重命名操作保持关联。

2.块大小:HDFS的块大小默认为64MB,与文件系统的块不同,hdfs的文
件可以小于块大小,并且不会占满整个块大小。

块的大小为了最小化查找时间比例,要比磁盘的块大很多。

3.流式数据访问:HDFS非常适合流式数据访问,基于一次写多次读的模型。

它不适用于低延迟的数据访问,因为其强项在于大量的数据传输。

4.文件数量限制:HDFS的NameNode节点在内存中hold住了整个文件系
统的元数据,因此对于文件的数量是有限制的。

每个文件的元数据大约150个字节,如果一个HDFS有100万个文件,每个文件只占用一个block,那么就需要300MB内存。

5.多处写和随机修改:目前HDFS不支持多处写入以及通过偏移量随机修改
文件。

HDFS的设计原则和特性使其特别适合处理大规模数据集,并且在特定的应用场景下才能发挥其优势。

如需更多信息,建议咨询计算机领域专业人士或查阅相关最新研究文献。

hdfs 的读写流程

hdfs 的读写流程

hdfs 的读写流程
HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的读写流程如下:
1. 写数据流程:
客户端向NameNode发起文件上传请求,NameNode会检查目标文件是否已经存在,以及父目录是否存在。

如果可以上传,NameNode会返回一个信息。

客户端向指定的DataNode(如A)发起上传请求,DataNode A收到请求后会继续调用DataNode B,然后DataNode B调用DataNode C,建立通信管道。

DataNode C、B、A主机应答客户端。

客户端开始上传第一个block块,以packet为单位(64KB),DataNode A收到一个packet就会传给DataNode B,DataNode B传给DataNode C,DataNode A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

2. 读数据流程:
客户端向NameNode发起文件读取请求,NameNode返回文件块的映射信息给客户端。

客户端根据NameNode返回的文件块映射信息,直接与相应的DataNode进行通信,读取数据。

以上是HDFS的读写流程,仅供参考,建议查阅关于HDFS的书籍或咨询技术人员获取更多信息。

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【2.语文】
语文好弄,关键是作文,我不知道你是哪个地方的,但是哪个地方的作文都至少占40%的分数。作为应试作文,能写出思想深度当然是最好的,但是重要的还是文采要好,建议多看看优秀文章,多背几段描述历史人物的优美的散文,以后碰到什么样的题目只要你懂得转化,你的作文总是会文采斐然的。
不知道你能不能接受这种看法,我们的文章如果要发表,那么必须表达出我们真实的观点、展现出我们的风格,而应试作文,一个方面他的读者基本上只是老师,而阅卷老师几乎都是先看重形式,因此,即便我们不喜欢那种煽情的虚浮的文风,但是为了让老师了解我们的思想的深刻性,我们总得先让他看得下去吧,等他读完文章之后才知道这篇文章的真正闪光点是其思想深度。因此,作文内容是必须重视的,风格是因人而异的,但是形式上还是需要加以考虑的。
D.作文
初高中的英语作文重在展现你自己的水平:1.语法,尽可能不出现语法错误。2.书写,书写尽量工整,这个一方面能够让老师看得舒服,另一方面也表明了你写作的思路流畅。3.从句、长句、优美的句子、高级词汇的灵活运用。我高二的时候买了一本书《王长喜十句作文法》讲的是关于四六级考试的,应用优美的模板来写作的技巧(说实在的这个有点儿投机取巧,但是应对考试绰绰有余)。我分析了一下平时的考卷,发现作文的题材有六七成都和里面所介绍的五种相关,我就把他里面提供的相同题材的几个不同模板做了一下整理,每种题材整理出一个我自认为最完美的模板(模板中不乏显摆自己高超语法技巧的闪光点)然后每一次考试尽量套上一个适合的模板,结果是十有八九我的作文会成为范文之一。
【树立信心,注重各科学习方法】
要有信心啊,高考复习才刚起个头呢,只要注重方法,结果一定会很好的。我们先来看一看各科的学习方法。这都是我中学期间应对无数习题、考试总结得来的,这一些心得体会1.英语】
英语是我初高中时候最有把握的一门课,在高手如林的重点高中,英语卷面成绩第一总能帮我拉一拉总分,所以我们先给你讲讲高中英语的学习吧。只要你真的花时间了,肯定可以较快提高。
关于历史,觉得有的内容很容易理解,有的内容又感觉似懂非懂,似懂非懂的好像都会有一些比较专业的用语,觉得自己好像是懂了,但是后来发现自己理解得很片面。
最佳答案 你好,我是同济大学的在校生,前几天回答了几个即将参加高考和中考的学弟学妹的问题,突然之间感觉很希望:每天定时睡觉
这个可以是你要养成的第一个好习惯。我有一个妹妹,现在准备高考,以前复习也没有什么效率,而且总把自己搞得很累,因此我给她提了诸多建议,其中有一条就是每天晚上要在12点之前睡觉,后来她跟我反映说,为了每天赶在12点之前睡觉,他必须使劲地完成当晚的计划,头脑飞速运行,效率高了一些,并且在这个过程之后,睡觉特别踏实,因为睡觉之前她特别努力、勤奋,干嘛不能安心睡觉,给自己一个奖赏呢。(并且为了明天继续高效率复习,也应该给自己充足的休息)
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我的知道 我的提问 我的回答 为我推荐的提问 知识掌门人
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新闻网页贴吧知道MP3图片视频百科 帮助 | 设置 或者每天你根据作业量的多少以及自己的复习进度来安排每天的,也行。(注意事项:保证我们的任务要完成,不能安排得一个科目最终只完成了计划量的一半甚至三分一,但是一旦没有及时完成,那么就要及时赶上)
或者你觉得每一天安排很麻烦很麻烦,那么你就在一段时间内将时间安排固化(在这个月内,每一三五早上读语文一小时、没周二四六早上读英语半小时,每周三、吴晚上做英语阅读理解训练……)
另外,要记得复习,关于记忆的问题,复习最重要。可以养成这样一个习惯,比如,我每一周的周六下午(我不知道你们补课不,如果周六补课,周六下午应该是你们过得最轻松的一个时间段)放学后都要好好复习一下这一周的英语单词。
[ 同理,你在复习其他科目时。背诵其他的材料也是如此、政治、历史、地理,先读一遍或者看一遍,读懂了吗?然后用笔稍微标记一下这段话总共有几个要点1.2.3.4总共四点,OK,离开书本/材料,试着背背看,你背出了1.3,好的,那么再看一遍,背出了1、2、4,怎么这么粗心,3给忘了?最后一次机会!这样子,对自己要求高一点,“只有一次机会!”你会提高不少效率。 ]
知道首页知道团队知道公社知识掌门人小桔灯已解决问题:1050学入学 > 高考
高三文科学习方法,文科达人请进
已解决 悬赏分:0 | 提问者:活在时光之外 | 解决时间:2009-12-23 21:43
个人觉得每天背书的话量比较多,而且又要求精,很占用时间,高三脑子很重要又不能熬夜,请问各位通常多久背一次书。
首先,要强调的一点事,要合理分配我们的时间。
【合理分配时间的好习惯】
让我们来看一下,你在复习迎考的过程中可以养成什么好习惯。首先是运用时间。
假如你上课的时候会感觉很累,有时候自修的时候也会感到疲惫为什么呢,原因肯定在于你平时的时间安排不够合理,虽然效率不算很高,但是你依然很累,因为你平时在学校休息的时间并不多。
像什么名著啊,这种混混就过去的,还有背诵千万不要丢分。
2.分配自己的学习时间
就比如做一个项目,我们怎么弄?先要考虑我们项目的要求是什么,我们需要做的是哪些事情?再考虑我们手头有多少资源可以利用。最终我们来确定怎么分配这些资源来做我们需要完成的各项任务。
同理,我们一般先考虑,每个月/周,我们在做学习计划的时候,A.我们考虑,各科有多少需要学习的内容、另外有多少需要这个月/周复习的,除了学习之外,这一周我还要干什么事情?B.这一个月/周,我除了上课、吃饭、睡觉、必要的休息时间,并且扣除了一些客观必须花费的时间,我们还剩下多少空闲?C.那么,我应该安排给语文多少时间、数学多少时间……D.那么,这周一、周三的早上我读语文各花一个小时,周二、四、五读英语各花一个小时,周四晚上数学习题一个半小时……
这样的训练方法简单而卓有成效,而且你每天都有事干的。(关键问题在于每天安排20分钟就是20分钟,不要超额支付时间成本,不然你其余的安排乱套了)
C.语法:
语法题不太一样,这个就要靠你们一个一个语法点去攻克了,建议买一本语法书,要知识点简明而全面,不要啰啰嗦嗦讲很多例子的,但是练习题要多一些的。(记得高考前我们一律用一本书《英语语法实践指南》(郭凤高主编),那本书的习题高考前一共做了3遍,后面两遍基本上飞快,整本书就花了六七个小时。结果做单选题训练,20道题目往往两分钟就搞定了,很多题目都是重复的。)
问题补充:
还有,个人感觉要做的事情特别多,但是不能熬夜否则效率很低,不知道该怎么安排这些事情 。
另外,我有时候比较赶时间会比较草率,大概理解了就放过了,认真起来好像又特认真,一直反复地回头记忆,老怕自己记不牢,花了很多时间。有时候想要把一些东西研究透,但是想了很久仍很茫然(不懂是不是想太多了),但是又花了很多时间,以致怀疑到底有没必要去想。
以上讲的是关于阅读速度的问题,那么现在我们来讲提高准确率,针对你说的练习时有很多读不明白的问题,我的猜测是你选用的习题太难了,或者你们现在的作业比较难,暂时不适合你来做。最好是去买一本阶梯式训练(题目一套一套由易到难)的参考书(或者图书馆借就可以了),先用一个礼拜做初级习题,做完以后好好看答案和解释,觉得基本都懂了,这个层次的习题没问题了,那么可以了,再花两个礼拜做中级试题……训练过程中有时候要对题型进行思考,1.据我的经验,英语阅读的很多题目在原文都可以找到答案,然而为什么经常找不到呢?原因在于很多时候选项中会运用同义词、句型转换、叙述人称变换等手段来伪饰,明白了这一点也许你会比较清楚怎么去找这类问题的答案了。2.像“inference”“indicate”这类的题目经常出现在一篇文章的最后一题,多总结几篇,看看他们的正确选项规律如何。3.有一些文章类型比如新闻报道、表格形式、菜单形式的,或许可以直接看题目,但是要注意边角。
【万金油句子Leabharlann 例】 1.___has been brought into focus,and ____ always aroused the greatest concern
2.Among the various reasons contributing to this phonomenon, ____ plays an important part.
E.背单词
背诵英语单词,我见过很多人很没有效率地背,wonderful,w- o- n- d- e- r- f- u- l,精彩的,(干嘛要一个字母一个字母读出声来呢,字母是最最没有意义的,还要重复好几遍)。我的意见是,只背两遍,第一遍,看这个单词后面的读音,读出声来,然后看一下单词拼写(按照音节一个一个音节记下来)won- der- ful,然后看一遍词性和中文注释。第二遍,这个时候眼睛要离开书本啦,一定要离开,然后想起来那个读音,读一遍,在心里按照音节拼写出来这个单词。如果记住了,赶快继续下一个单词,如果没记住,再看一眼课本的拼写(记住,只给自己一次补充的机会),最多两三遍就能记住一个单词,我的经验是,一个单元有50个单词的话,要花个15分钟来背单词。
3.There is no complete agreement among people as to ____ .Some people take it for granted that _____________ while others hold the opinion that ___________ .
其次,文科我感觉背了都不太会用,做题时就是想不到,看了答案后觉得好像确实是这样哦,但又有点似懂非懂。我觉得自己好像对答案与题目之间的逻辑关系不是非常清晰,只是看多了觉得好像都是这样的。我尝试着花时间去把历史笔记中的逻辑关系搞得非常清楚,但是花了很多时间,不懂是不是想太多了。我不知道文科的历史和政治到底要理解到什么程度。
你如果不喜欢散文的话,那么你写作的范围就局限在记叙文和议论文了,而议论文要在短期内练得较为出彩是可能性比较大,那1.你的想法要犀利,尽量与众不同,尽量加上较多的自己思考的成分,而不像有些人的文章论据是抄的就罢了,连论点也是抄袭的。2.背几段类似于历史人物的论据,以后碰到什么样的题目只要你懂得转化,你的作文总是会文采斐然的。3.总结一下类似于驳论文的形式,至少自己要有一个套路,以备时间仓促的时候你可以轻车熟路地完成作文。
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