摘要:HDFS也许不是最好的大数据存储技术,但依然是最重要的大数据存储技术。本文分享自华为云社区《HDFS为何在大数据领域经久不衰?》,作者:JavaEdge。1、概述1.1简介Hadoop实现的一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS源自于Google的GFS论文,发表于2003年,HDFS是GFS的克隆版大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据,一切都围绕数据。HDFS是最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,各种新算法、框架要想得到广泛使用,必须支持HDFS,才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展,新技术越多,HDFS得
本文目录:一、HDFS二、MapReduce三、Yarn四、Hadoop3.x新特性五、Hadoop大厂面试真题解析Hadoop涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解:本文档参考了关于Hadoop的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图。目前企业应用较多的是Hadoop2.x,所以本文是以Hadoop2.x为主,对于Hadoop3.x新增的内容会进行说明!一、HDFS1.HDFS概述Hadoop分布式系统框架中,首要的基础功能就是文件系统,在Hadoop中使用FileSystem这个抽象类来表示我们的文件系统,这个抽象类下
关注公众号:大数据技术派,回复“资料”,领取资料,学习大数据技术。本文首发于我的个人博客:Hadoop面试题总结(二)——HDFS1、HDFS中的block默认保存几份?默认保存3份2、HDFS默认BlockSize是多大?默认64MB3、负责HDFS数据存储的是哪一部分?DataNode负责数据存储4、SecondaryNameNode的目的是什么?他的目的使帮助NameNode合并编辑日志,减少NameNode启动时间5、文件大小设置,增大有什么影响?HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x
1HDFS概述1.1HDFS产出背景及定义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。HDFS(HadoopDistributedFileSystem),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。1.2HDFS优缺点优
一、概述 之前写过一篇非常详细的,利用QJM在HDFS2.0部署HA策略的文章,主要说了利用QJM进行HA部署以及其原理(http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1441170 )。但是,其中没有详细描述HADOOP2.x通过QJM部署HA完毕之后,ActiveNamenode和StandbyNamenode之间的元数据运行机制,实际上由于2.x的HA策略的引入,其元数据的运行机制和1.x比起来已经有了很大的不同。写这篇blog的目的主要是为了对hadoop1.x和hadoop2.x的元数据运行机制进行比较,当是自己的笔记吧。二、fsp_w
摘要:HDFS也许不是最好的大数据存储技术,但依然是最重要的大数据存储技术。本文分享自华为云社区《HDFS为何在大数据领域经久不衰?》,作者:JavaEdge。1、概述1.1简介Hadoop实现的一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS源自于Google的GFS论文,发表于2003年,HDFS是GFS的克隆版大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据,一切都围绕数据。HDFS是最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,各种新算法、框架要想得到广泛使用,必须支持HDFS,才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展,新技术越多,HDFS得
本文目录:一、HDFS二、MapReduce三、Yarn四、Hadoop3.x新特性五、Hadoop大厂面试真题解析Hadoop涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解:本文档参考了关于Hadoop的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图。目前企业应用较多的是Hadoop2.x,所以本文是以Hadoop2.x为主,对于Hadoop3.x新增的内容会进行说明!一、HDFS1.HDFS概述Hadoop分布式系统框架中,首要的基础功能就是文件系统,在Hadoop中使用FileSystem这个抽象类来表示我们的文件系统,这个抽象类下
关注公众号:大数据技术派,回复“资料”,领取资料,学习大数据技术。本文首发于我的个人博客:Hadoop面试题总结(二)——HDFS1、HDFS中的block默认保存几份?默认保存3份2、HDFS默认BlockSize是多大?默认64MB3、负责HDFS数据存储的是哪一部分?DataNode负责数据存储4、SecondaryNameNode的目的是什么?他的目的使帮助NameNode合并编辑日志,减少NameNode启动时间5、文件大小设置,增大有什么影响?HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x