HDFS原理 HDFS包括三个组件: NameNode.DataNode.SecondaryNameNode NameNode的作用是存储元数据(文件名.创建时间.大小.权限.与block块映射关系等) DataNode的作用是存储真实数据信息 SecondaryNameNode作用合并edits和fsimage文件 hadoop.tmp.dir  -> /tmp/hadoop-root dfs.namenode.dfs.dir ->/dfs/name/current see_txid  :操…

前面我们基本学习了HDFS的原理,hadoop环境的搭建,下面开始正式的实践,语言以java为主.这一节来看一下HDFS的java操作. 1 环境准备 上一篇说了windows下搭建hadoop环境,开始之前先启动hadoop.我本地的编译器是idea.搭建maven工程: pom.xml文件: <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</a…

目录 搭建安装 三个核心组件 安装 配置环境变量 配置各上述三组件守护进程的相关属性 启停 监控和性能 Hadoop Rack Awareness yarn的NodeManagers监控 命令 hdfs的命令 appendToFile cat checksum chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal count cp df du find get getfacl getfattr head tail help usage truncate touc…

进入 $HADOOP/bin 一.文件操作 文件操作 类似于正常的linux操作前面加上“hdfs dfs -” 前缀也可以写成hadoop而不用hdfs,但终端中显示 Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. 1.创建目录:(注意 文件夹需一级一级创建) hdfs dfs -mkdir /user hdfs dfs -mkdir /user/com…

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.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. 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…

前面简单介绍了hadoop生态圈,大致了解hadoop是什么.能做什么.带着这些目的我们深入的去学习他.今天一起看一下hadoop的基石--文件存储.因为hadoop是运行与集群之上,处于分布式环境之中,所以他的文件存储也不同与普通的本地存储,而是分布式存储系统,HDFS(The Hadoop Distributed File System). 因为数据量越来越大,一台机器管理的磁盘数量是有限的,所有的数据由很多台机器管理.那么对于这么多台机器管理的数据如何进行协调处理呢?这个时候分布式文件管理…

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统. HDFS有很多特点: 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.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值对的映射存到内存中.如果小文件太多,那内存的负担会很重. 如上图所示,HDFS也是按照Master和Slave的结构.分NameN…

本节并不大算为大家讲接什么是hadoop,或者hadoop的基础知识因为这些知识在网上有很多详细的介绍,在这里想说的是关于hdfs的相关内容.或许大家都知道hdfs是hadoop底层存储模块,专门用于存放数据,那么在进行文件上传的时候hdfs是如何进行的呢?我们按照宏观和微观来进行相关解析工作. 首先需要向大家解释如下几个概念: (1) secondaryNamenode: 其实起初我对SN的理解也和大部分人相同,认为SN是NN(nameNode)的一个实时热备份实现HA,并且在一次笔试的过程中…

1.什么是大数据?什么是云计算?什么是hadoop? 大数据现在很火,到底什么是大数据,多大的数据才算大,一般而言对于TB级以上的数据我们成为大数据,对于这些数据它的价值在哪?大数据的价值就是我们大量的数据中分析出有价值的信息,来判断一些行为等等信息.而这些大数据存储在哪?如何进行分析?这就衍生了Hadoop. 云计算是什么?通俗的说云计算就是大规模的计算机集群(即多台服务器集群),我们通过软件将这些计算机整合起来,根据需求根据用户来提供服务.比如进行一些数据的计算分析.用来提高工作效率.(这是…

前面我们使用HDFS进行了相关的操作,也了解了HDFS的原理和机制,有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢,这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce. MapReduce充分借鉴了分而治之的思想,将一个数据的处理过程分为Map(映射)和Reduce(处理)两步.那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算,很多的工作都由mapReduce框架为我们封装好,大大简化了操作流程. 1 MapReduce的编程思想 MapReduce的设计思路来源…