环视Hadoop查究分布式文件系统HDFS
列举说明hadoop的体系结构
Hadoop的体系结构1. 介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
它采用了一种适用于大规模集群的可扩展性设计，能够在廉价的硬件上运行并处理TB到PB级别的数据。
Hadoop的体系结构包括了多个模块和组件，下面将详细探讨每个模块的功能和相互关系。
2. Hadoop体系结构图Hadoop体系结构的主要组成部分如下所示：+------------------+| Hadoop |+------------------+/ | \/ | \+-----------+ +-----------+ +-----------+| HDFS | | MapReduce | | YARN |+-----------+ +-----------+ +-----------+| | || | |+---------+ +---------+ +---------+| Name | | Data | | Application || Node | | Node | | Master/Node |+---------+ +---------+ +---------+3. HDFS (Hadoop分布式文件系统)HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它用于存储大规模数据集，并提供了高可靠性、高性能和高容错性。
HDFS的体系结构包括以下组件：3.1 NameNodeNameNode是HDFS的主节点，负责管理整个文件系统的命名空间和元数据。
它维护了文件和目录树的结构，并保存了文件的属性（如权限、所有者等）。
NameNode还负责将文件划分为数据块，并记录每个数据块所在的DataNode。
3.2 DataNodeDataNode是HDFS中的工作节点，负责实际存储数据。
它接收来自客户端或其他DataNode的数据写请求，并将数据块存储在本地磁盘上。
DataNode还负责提供数据读取服务，将数据块传输给客户端或其他DataNode。
hdfs操作方法
hdfs操作方法Hadoop Distributed File System (HDFS)是Hadoop框架中的一部分，它是一个可伸缩、可靠的分布式文件系统。
HDFS设计用于处理大数据集，提供了高吞吐量的数据访问以及数据冗余和容错功能。
以下是HDFS的一些常见操作方法。
1.文件系统操作：- 创建目录：使用hadoop fs -mkdir命令来创建一个新的目录。
例如，hadoop fs -mkdir /user/mydirectory。
- 上传文件：使用hadoop fs -put命令将本地文件上传到HDFS中。
例如，hadoop fs -put myfile.txt /user/mydirectory。
- 列出文件/目录：使用hadoop fs -ls命令列出HDFS中的文件和目录。
例如，hadoop fs -ls /user/mydirectory。
- 删除文件/目录：使用hadoop fs -rm命令删除HDFS中的文件或目录。
例如，hadoop fs -rm /user/mydirectory/myfile.txt。
2.文件操作：- 读取文件：使用hadoop fs -cat命令来读取HDFS中的文件内容。
例如，hadoop fs -cat /user/mydirectory/myfile.txt。
- 复制文件：使用hadoop fs -cp命令在HDFS中复制文件。
例如，hadoop fs -cp /user/mydirectory/myfile.txt/user/newdirectory/myfile.txt。
- 移动文件：使用hadoop fs -mv命令将文件从一个目录移动到另一个目录。
例如，hadoop fs -mv /user/mydirectory/myfile.txt/user/newdirectory/myfile.txt。
- 修改文件名：使用hadoop fs -mv命令将文件改名。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）详解
Hadoop分布式⽂件系统（HDFS）详解HDFS简介：当数据集的⼤⼩超过⼀台独⽴物理计算机的存储能⼒时，就有必要对它进⾏分区 (partition)并存储到若⼲台单独的计算机上。
管理⽹络中跨多台计算机存储的⽂件系统成为分布式⽂件系统 (Distributed filesystem)。
该系统架构于⽹络之上，势必会引⼊⽹络编程的复杂性，因此分布式⽂件系统⽐普通磁盘⽂件系统更为复杂。
HDFS是基于流数据模式访问和处理超⼤⽂件的需求⽽开发的，它可以运⾏于廉价的商⽤服务器上。
总的来说，可以将 HDFS的主要特点概括为以下⼏点：（1 ）处理超⼤⽂件这⾥的超⼤⽂件通常是指数百 MB、甚⾄数百TB ⼤⼩的⽂件。
⽬前在实际应⽤中， HDFS已经能⽤来存储管理PB(PeteBytes)级的数据了。
在 Yahoo！，Hadoop 集群也已经扩展到了 4000个节点。
（2 ）流式地访问数据HDFS的设计建⽴在更多地响应“⼀次写⼊，多次读取”任务的基础之上。
这意味着⼀个数据集⼀旦由数据源⽣成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。
在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的⼤部分数据，也就是说，对HDFS 来说，请求读取整个数据集要⽐读取⼀条记录更加⾼效。
（3 ）运⾏于廉价的商⽤机器集群上Hadoop设计对硬件需求⽐较低，只须运⾏在廉价的商⽤硬件集群上，⽽⽆须昂贵的⾼可⽤性机器上。
廉价的商⽤机也就意味着⼤型集群中出现节点故障情况的概率⾮常⾼。
这就要求在设计 HDFS时要充分考虑数据的可靠性、安全性及⾼可⽤性。
正是由于以上的种种考虑，我们会发现现在的 HDFS在处理⼀些特定问题时不但没有优势，⽽且有⼀定的局限性，主要表现在以下⼏个⽅⾯。
（1 ）不适合低延迟数据访问如果要处理⼀些⽤户要求时间⽐较短的低延迟应⽤请求，则 HDFS不适合。
HDFS 是为了处理⼤型数据集分析任务的，主要是为达到⾼的数据吞吐量⽽设计的，这就可能要求以⾼延迟作为代价。
hdfs分布式存储数据的原理
hdfs分布式存储数据的原理Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是Hadoop的一部分，是一种用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。
HDFS的核心原理是将大文件切分为多个块，并存储在多个计算节点上，以实现数据的高可用性和并行处理能力。
1. 文件切分和存储：HDFS将大文件切分为固定大小的块，并将每个块存储在不同的计算节点上。
通常块的大小为128MB或256MB，这样可以提高数据处理的效率。
HDFS使用主节点（NameNode）来管理文件系统的元数据，如文件名称、权限、块的位置等，而数据块则存储在多个数据节点（DataNode）上。
2.冗余性和可靠性：为了保证数据的可靠性和容错性，HDFS在不同的计算节点上存储多个副本。
副本的数量可以通过配置文件进行调整，通常建议设置为3个副本。
这种冗余存储机制可以在数据节点出现故障时仍能访问数据，提高系统的可靠性和容错性。
3.数据读取和写入：当客户端需要读取文件时，它首先向主节点请求文件的元数据信息，包括文件的块位置等。
然后客户端直接与数据节点通信，读取相应的数据块。
数据节点之间也可以进行数据的复制和传输，以提高读取速度和可用性。
对于数据的写入，客户端首先将要写入的文件切分为块，并将每个块分配给不同的数据节点。
然后客户端向主节点发送写入请求，主节点将维护的文件元数据信息更新，并返回一个写入管道（Pipeline）给客户端。
客户端通过管道向第一个数据节点发送数据，并依次传输到其他数据节点，以实现数据的冗余存储。
数据节点将数据写入本地存储，并向客户端发送写入完成的确认信息。
4.数据的一致性：HDFS提供的写入操作是追加写入模式，即只能在文件末尾进行写入。
这样可以简化文件的管理和数据块复制的过程，提高系统的可用性和性能。
然而，这也造成了数据的一致性问题。
HDFS保证了最终一致性，即在一段时间内，数据会达到一致的状态。
大数据_hadoop_分布式文件系统
2.HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目 的核心子项目，是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。 注：HDFS只是Hadoop抽象文件系统的一个实例，还包括本地 文件系统、HFTP、S3等。
一、Hadoop文件系统
1.Hadoop文件系统
二、HDFS简介
1.HDFS
HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开 发的，它可以运行于廉价的商用服务器上。
2.HDFS的主要特点：
（1）处理超大文件 实际应用中，HDFS已经用来存储PB级的数据了。 （2）流式的访问数据 运行在HDFS上的应用程序必须流式地访问他们的数据集。 HDFS的设计适合批量处理，而不是用户交互式的。重点是数 据吞吐量（通常分析任务都会涉及数据集的大部分数据不适合低延迟数据访问
HDFS是为了处理大型数据集分析任务，主要是为了达到 高的数据吞吐量而设计的，这就要求可能以高延迟为代价。 注：对于低延迟的访问需求，HBase是更好地选择。
（2）无法高效存储大量小文件 Hadoop中由namenode负责将文件系统中的元数据存储在 内存中，因此文件系统存储的文件总数受限于namenode的内 存容量。当存储大量的小文件时，会大大增加namenode的工 作压力，检索处理元数据所需的时间就会很长。
四、HDFS的基本操作
1.HDFS命令行操作
可以通过命令行接口和HDFS进行交互。
（1）下面以单机上运行Hadoop、执行单机伪分布为 例：
在单机伪分布中需要修改两个配置属性： ① 修改属性： 令 =hdfs://localhost/ 注：hadoop默认使用HDFS文件系统；在本机localhost运行 HDFS，其端口默认采用8020.
HDFS原理和适用场景
HDFS原理和适用场景Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是一个用于存储和处理在Hadoop集群中的大规模数据的分布式文件系统。
它是Hadoop生态系统的核心组件之一，具有高可靠性、高性能和可扩展性的特点。
下面将详细介绍HDFS的原理和适用场景。
一、HDFS原理HDFS的设计目标是允许将大规模数据集分布在Hadoop集群的多个节点上进行存储和处理，以提高数据处理的效率和容错能力。
1.1.架构HDFS由一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）组成。
主节点负责管理文件系统的命名空间、权限控制和块到DataNode的映射等。
从节点负责存储实际的数据块并处理读写请求。
1.2.数据存储HDFS将文件划分为固定大小的数据块（默认为128MB），并将每个数据块复制到多个DataNode上，以提供高可靠性和高容错能力。
复制的副本数量可以在配置文件中进行设置。
1.3.数据传输HDFS通过流式传输的方式进行数据的读写。
客户端向主节点发送读写请求，主节点返回包含数据块所在DataNode列表的元数据信息，然后客户端直接与DataNode进行数据的传输。
1.4.冗余副本HDFS通过冗余副本的方式提供高可用性和容错能力。
副本的位置通过机架感知的方式选择，即尽量选择不同机架上的DataNode进行副本的存储。
1.5.故障恢复HDFS会监控集群中各个DataNode的状态，并在发现DataNode宕机或故障时进行故障恢复。
主节点会重新分配故障DataNode上的数据块，并将其复制到其他正常的DataNode上，以保证数据的完整性和可靠性。
二、HDFS适用场景2.1.大数据存储HDFS适用于存储大规模数据，特别是对于一些以批处理为主的应用场景。
HDFS支持高容错性和高可靠性的数据存储，能够存储PB级别的数据，并且具有较好的数据恢复和复制能力。
HDFS的工作原理
HDFS的工作原理HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，被广泛应用于大数据处理和存储。
它的设计目标是在便宜的硬件上存储大规模数据，并提供高容错性、高吞吐量的数据访问。
HDFS的工作原理可以简单概括为以下几个方面：文件切块、分布式存储、容错机制和数据访问。
1. 文件切块：HDFS将要存储的文件切分成固定大小的块（默认大小为128MB），每一个块都会被复制多个副本存储在集群中的不同节点上。
文件切块的目的是为了方便并行处理和数据的分布式存储。
2. 分布式存储：HDFS将切分的文件块分散存储在集群中的不同节点上，这些节点被称为DataNode。
每一个DataNode负责存储和管理一部份文件块的副本。
这种分布式存储方式可以提高数据的可靠性和可扩展性。
3. 容错机制：HDFS通过复制机制提供容错性。
每一个文件块的副本会被存储在不同的DataNode上，通常默认情况下会存储3个副本。
这样即使某个节点发生故障，其他节点上的副本仍然可以提供数据访问。
当某个副本损坏或者丢失时，HDFS会自动从其他副本中恢复数据。
4. 数据访问：HDFS采用了主从架构，其中有一个NameNode和多个DataNode。
NameNode 负责管理文件系统的元数据，包括文件的目录结构、文件和块的映射关系等。
DataNode负责存储实际的数据块。
当用户需要读取或者写入文件时，首先会向NameNode发送请求，NameNode 会返回相应的文件块的位置信息，然后用户直接与DataNode进行数据的读取或者写入操作。
由于数据块在集群中的分布式存储，可以并行读取多个数据块，从而提高了数据的访问速度。
总结起来，HDFS的工作原理包括文件切块、分布式存储、容错机制和数据访问。
通过这些机制，HDFS实现了大规模数据的高效存储和处理。
它的设计目标是为了满足大数据处理的需求，提供高可靠性、高可扩展性和高吞吐量的数据访问。
hdfs中dfs
hdfs中dfs在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中，dfs 是一个重要的目录，用于存储和管理 HDFS 中的数据。
dfs 目录下包含三个子目录:data、name 和 namesecondary。
其中，data 表示 DateNode 存储数据的目录，name 表示 NameNode 存储元数据的目录，namesecondary 表示SecondaryNameNode 存储元数据的目录。
name 目录下的 namecurrentVERSION 中的 clusterID 是当前节点的唯一编号，当 dataNode 启动时，会将其节点编号拷贝给NameNode 作为验证。
在 HDFS 中，会对每个操作分配一个递增的事务 ID—txid,txid 记录从上次结束到下次结束之间产生的所有数据。
在 name 目录下会自动产生 editsinprogress 子目录，其中的每一行记录着当前正在执行的操作。
HDFS 中上传文件可以使用 OPADD、OPALLOCATEBLOCKID、OPSETGENSTAMPV2、OPADDBLOCK 和 OPADDCLOSE 等操作。
其中，OPADD 表示在 HDFS 中来创建一个同名的空文件，并且文件名标记为xxx.copying。
OPALLOCATEBLOCKID 表示分配数据块的编号，OPSETGENSTAMPV2 表示分配一个产生实际那戳的编号，OPADDBLOCK向文件块写数据，OPADDCLOSE 关闭流。
此外，在 HDFS 中，可以使用 dfs -count 命令来统计 dfs 中文件的数量，dfs -ls 命令来列出 dfs 中的文件和目录，dfs -rm 命令来删除 dfs 中的文件和目录等。
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课题：项目2 环视Hadoop 第2部分查究分布式文件系统HDFS课次：第3次教学目标及要求：
任务1 探究HDFS工作机制（掌握）
任务2 里清HDFS的前提和目标（理解）
任务3 深挖HDFS核心机制（掌握）
任务4 操作HDFS（掌握）
教学重点：
任务1 探究HDFS工作机制（掌握）
任务2 里清HDFS的前提和目标（理解）
任务3 深挖HDFS核心机制（掌握）
任务4 操作HDFS（掌握）
教学难点：
任务2 里清HDFS的前提和目标（理解）
思政主题：
旁批栏：
教学步骤及内容：
1.课程引入
算数引入：一块硬盘存储速度为100Mbps那么1G的数据需要多久时
间？那么1TB、1PB呢？
1PB的数据需要在很短时间内存储应该怎么办？
2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍
（1）任务1 探究HDFS工作机制（掌握）
（2）任务2 里清HDFS的前提和目标（理解）
（3）任务3 深挖HDFS核心机制（掌握）
（4）任务4 操作HDFS（掌握）
3.本次课的教学内容
任务1 探究HDFS工作机制（掌握）
（1）HDFS的概念
我们先来学习Hadoop分布式文件系统概述，HDFS是Hadoop应用用
到的一个最主要的分布式存储系统。
一个HDFS集群主要由一个NameNode
和很多个DataNode组成：NameNode管理文件系统的元数据，而DataNode 存储了实际的数据。
基本上，客户端联系NameNode以获取文件的元数据或修饰属性，而真正的文件I/O操作是直接和DataNode进行交互的。
接下来学习一些特性，下面列出了一些多数用户都比较感兴趣的重要特性：
1.Hadoop（包括HDFS）非常适合在商用硬件（commodity hardware）上做分布式存储和计算，因为它不仅具有容错性和可扩展性，而且非常易于扩展。
Map-Reduce框架以其在大型分布式系统应用上的简单性和可用性而著称，这个框架已经被集成进Hadoop中。
2.HDFS的可配置性极高，同时，它的默认配置能够满足很多的安装环境。
多数情况下，这些参数只在非常大规模的集群环境下才需要调整。
3.用Java语言开发，支持所有的主流平台。
4.支持类Shell命令，可直接和HDFS进行交互。
Node和DataNode有内置的Web服务器，方便用户检查集群的当前状态。
6.新特性和改进会定期加入HDFS的实现中。
下面列出的是HDFS中常用特性的一部分：
1.文件权限和授权。
2.机架感知（Rack awareness）
3.安全模式
4.fsck
5.Rebalancer
6. 升级和回滚
7.Secondary NameNode
（2）HDFS的组成部分
理解下HDFS中的几个组成：
块（Block）：物理磁盘中有块（Block）的概念，Block是物理磁盘操作的最小单元，一般为512 Byte，物理磁盘的读写操作都是以Block为最小单元。
文件系统是在物理磁盘上抽象的一层概念，文件系统的Block是物理磁盘Block的整数倍，通常情况下是几KB。
Hadoop提供的df、fsck这类运维工具都是在文件系统的Block级别上进行操作。
HDFS也是按照块来进行读写操作的，但是HDFS的Block要比一般文件系统的Block大得多，默认为128M。
HDFS的文件被拆分成block-sized 的chunk，chunk作为独立单元存储。
比Block小的文件不会占用整个Block，只会占据实际大小。
例如，如果一个文件大小为1M，则在HDFS中只会占用1M的空间，而不是128M。
（1）那么为什么HDFS的Block这么大呢？。