HDFS解决大数据存储的问题 HDFS优点 高容错性 数据自动保存多个副本 副本丢失后自动恢复 适合批处理 移动计算而非数据 数据位置暴露给计算框架 适合大数据处理 GB.TB.甚至PB级数据 百万规模以上的文件数据量 10K+结点 可构建在廉价机器上(为啥-->因为有高容错性,即使机器挂了数据也不会丢) 通过多副本提高可靠性 提供了容错和恢复机制 HDFS缺点 低延迟数据访问(读一些小文件的时候,寻址时间可能会比读数据还长) 小文件存储(想办法转成大文件) 占用namenode大量内存(元数据…

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS特点: 1.保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认备份3份. 2.可以支持运行在廉价的机器上. 3.适合大数据的处理.HDFS将文件分成block(块),默认一个block为64M,将分块后的数据以键值对的方式存储到HDFS上,并将键值…

HDFS概述 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.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磁盘中,但是不方便维护和管理,迫切需求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全称为: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…

一.HDFS产生背景及定义 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是一个分布式文件存储系统 Client  提交读写请求(拆分blocksize) NameNode 全局把控(知道blocksize的地址) dataNode 存储数据(将数据存储进去,且以Pipeline的方式把数据写完) 1.如果你要把数据写到HDFS上去,的流程是 发起请求-client(接受数据,blocksize(64或182M),副本因子默认3个)-发起请求到dataNode(blocksize,副本因子)-dataNode(计算空闲的dataNode,并且按照距离的远近进行…

分布式文件系统HDFS 一:概述 1.HDFS设计目标 2.HDFS核心组件 3.HDFS副本机制 4.HDFS环境搭建 5.HDFS shell命令  java api 6.HDFS读写流程 7.HDFS优缺点 二: 思考:如何创建一个分布式文件系统 重点:文件以多副本的方式进行存储 缺点:文件不管多大都存在一个节点上 1.缺点不管文件多大,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点有可能成为网络瓶颈,很难进行大数据处理 2.负载均衡很难,每个节点利用率很低 二:分布式文件系统HDFS,来源于…

一.HDFS概念 二.HDFS优缺点 三.HDFS如何存储 一.HDFS概念 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. hadoop前提和设计目标: 硬件错…

一.HDFS简介 HDFS为了做到可靠性(reliability)创建了多分数据块(data blocks)的复制(replicas),并将它们放置在服务器群的计算节点中(computer nodes),MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据了. 1.1 HDFS数据存储单元(block) 文件被切分成固定大小的数据块 默认数据块大小为64M(Hadoop 2.x默认为128M),可配置 若文件大小不足64M,则单纯存为一个block 文件存储方式 按大小被切分成若干个block…

一.HDFS前言 1. 设计思想          分而治之:将大文件,大批量文件,分布式的存放于大量服务器上.以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析     2. 在大数据系统架构中的应用         为各类分布式运算框架( MapReduce, Spark, Tez, Flink, …)提供数据存储服务     3. 重点概念: 数据块, 负载均衡, 心跳机制, 副本存放策略, 元数据/元数据管理, 安全 模式,机架感知…二.HDFS相关概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存…

一 HDFS概述 1.1 HDFS产生背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统管辖的范围内存不下了,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. 1.2 HDFS概念 HDFS,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的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改…