假如我有一个文件在HDFS上分成了0~3，共四块，那么如何把它们下载到本地并且恢复成完整的文件呢？...=null) { fs.close(); } } //从HDFS中下载第一个块的文件，即0~128M @Test public void testFirstBlock() throws...的分布式文件系统中获取的输入流，读取HDFS上指定路径的数据 FSDataInputStream is = fs.open(src); // 使用本地文件系统中获取的输出流写入本地文件 FSDataOutputStream...，读取HDFS上指定路径的数据 FSDataInputStream is = fs.open(src); // 使用本地文件系统中获取的输出流写入本地文件 FSDataOutputStream...的分布式文件系统中获取的输入流，读取HDFS上指定路径的数据 FSDataInputStream is = fs.open(src); // 使用本地文件系统中获取的输出流写入本地文件 FSDataOutputStream
HDFS 文件副本和 Block 块存储 ?...所有的文件都是以 block 块的方式存放在 HDFS 文件系统当中, 在 Hadoop1当中, 文件的 block 块默认大小是 64M, hadoop2 当中, 文件的 block块大小默认是 128M...引入块机制的好处 一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性 1.4.2....的内存中，当然可以针对每个文件配置 DataNode 的数量.作业调度器通过在缓存块的 DataNode 上运行任务,可以利用块缓存的优势提高读操作的性能....HDFS 文件权限验证 HDFS 的文件权限机制与 Linux 系统的文件权限机制类似 r:read w:write x:execute 权限 x 对于文件表示忽略, 对于文件夹表示是否有权限访问其内容
详情请参见DatanodeUtil.java中的函数idToBlockDir(File root, long blockId)。...如果block文件没有放在正确的目录下，则DataNode会出现“expected block file path”日志。
在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况： 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，...由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。...通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？ 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。...hdfs-site.xml文件中有一个参数： dfs.blockreport.intervalMsec 3600000...通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。
1.从源头上解决，在上传到HDFS之前，就将多个小文件归档 使用tar命令 带上参数-zcvf 示例： tar -zcvf xxx.tar.gz 小文件列表 2.如果小文件已经上传到HDFS了，...可以使用在线归档 使用hadoop archive命令 示例： hadoop archive -archiveName xxx.har -p /文件目录 小文件列表 /存放目录 在线归档的功能实际是一个...MR程序，这个程序将HDFS已经存在的多个小文件归档为一个归档文件！...3.在本地查看har包里的归档文件，一定要带上har://协议，只有ls不列出归档文件！...hadoop fs -ls har:///xxx.har 4.下载归档文件 hadoop fs -get har:///xxx.har/xxx文件
HDFS默认的数据存储块是64MB，现在新版本的hadoop环境（2.7.3版本后），默认的数据存储块是128MB。...一个文件如果小于128MB，则按照真实的文件大小独占一个数据存储块，存放到DataNode节点中。同时 DataNode一般默认存三份副本，以保障数据安全。...如果一个文件大于128MB，则HDFS自动将其拆分为128MB大小，存放到HDFS中，并在NameNode内存中留下其数据存放的路径。不同的数据块将存放到可能不同的DataNode中。...Hadoop Archive或者HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode内存使用的同时，仍然允许对文件进行透明的访问...五、题外话：HDFS为什么将Block块设置为128M 1、如果低于128M，甚至过小。一方面会造成NameNode内存占用率高的问题，另一方面会造成数据的寻址时间较多。
前言 我们知道HDFS集群中，所有的文件都是存放在DN的数据块中的。那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢？...这就是我今天分享的内容了 一、HDFS中数据块概述 1.1、HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构，namenode很多时候都不作为文件的读写操作，只负责任务的调度和掌握数据块在哪些...此外我们还可以通过Web控制页面（http://master:50070）的hdfs查看你所存放的所有数据文件，而且更加的清晰简洁，包括文件的名称，用了多少个数据块存储，数据块的id，每个数据块写入数据的大小...HDFS同样也有块的概念，但是大得多，默认为128MB（2.0以前是64MB）。与单一磁盘上的文件系统相似，HDFS上的文件也被划分为多个分块，作为独立的存储单元。 ...1.3、对分布式文件系统中的块进行抽象会带来很多好处 1）第一个明显的好处是，一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量。
阅读目录(Content) 一、HDFS中数据块概述 1.1、HDFS集群中数据块存放位置 1.2、数据块（data block）简介 1.3、对分布式文件系统中的块进行抽象会带来很多好处 二、Java...这就是我今天分享的内容了 一、HDFS中数据块概述 1.1、HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构，namenode很多时候都不作为文件的读写操作，只负责任务的调度和掌握数据块在哪些...此外我们还可以通过Web控制页面（http://master:50070）的hdfs查看你所存放的所有数据文件，而且更加的清晰简洁，包括文件的名称，用了多少个数据块存储，数据块的id，每个数据块写入数据的大小...HDFS同样也有块的概念，但是大得多，默认为128MB（2.0以前是64MB）。与单一磁盘上的文件系统相似，HDFS上的文件也被划分为多个分块，作为独立的存储单元。 ...1.3、对分布式文件系统中的块进行抽象会带来很多好处 1）第一个明显的好处是，一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量。
本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...可以看到RDD在HDFS上是分块存储的，由于我们只有一个分区，所以只有part-0000。...3、读取HDFS上的文件 读取HDFS上的文件，使用textFile方法： val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get...上文件路径是否存在 在读取HDFS地址或者将文件传输到Driver上的时候，首先需要判断文件是否存在。
可以把HDFS理解为将多个节点上的容量汇总到一起,拼接成一个大的文件系统,在一个节点上上传数据,在其他的节点上都能够访问使用。 二. HDFS的组成架构及作用 1....事实上，128只是个数字，数据超过128M，便进行切分，如果没有超过128M，就不用切分，有多少算多少，不足128M的也是一个块。这个块的大小就是100M，没有剩余28M这个概念。 四....抽象成数据块的好处 为什么要要将数据抽象成数据块呢？又有哪些好处？...一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘 10T*3/128 = xxx块 2T，2T，2T 文件方式存—–>多个block块，这些block块属于一个文件 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性...一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。 ?
HDFS 文件系统的容量 理解： 将多个节点的容量汇总到一起拼接成一个大的文件系统， 在一个节点上传数据，在其他的节点上都能够访问使用。 ?...3）DataNode 负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都可以在多个datanode上存储多个副本。...块的方式存放在HDFS文件系统当中，在Hadoop1当中，文件的block块默认大小是64M，Hadoop2当中，文件的block块大小默认是128M，block块的大小可以通过hdfs-site.xml...答： 事实上，128只是个数字，数据超过128M，便进行切分，如果没有超过128M，就不用切分，有多少算多少，不足128M的也是一个快。这个快的大小就是100M，没有剩余28M这个概念。...抽象成数据块的好处 1.一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘 20T/128 = xxx块，这些block块属于一个文件 2.使用块抽象而不是文件,可以简化存储子系统。
一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像，则创建一个新的Fsimage文件和一个空的编辑日志。此时，NameNode开始监听DataNode请求。...这个过程期间，NameNode一直运行在安全模式，即NameNode的文件系统对于客户端来说是只读的，并且是有限只读，即在没有启动DataNode的机器上的文件依旧不可读！...DataNode启动 系统中的数据块的位置并不是由NameNode维护的，而是以块列表的形式存储在DataNode中。在系统的正常操作期间，NameNode会在内存中保留所有块位置的映射信息。...至于是为什么请看我之前的文章HDFS的文件块大小， 而一个块的副本数默认是3。...实际存储 大小 副本 块A: 128M 128M A0 A1 A2 块B: 2M 128M B0 B1 B2 很明显，130M的文件，128M的块是存不下的
所有的文件都是以block块的方式存放在HDFS文件系统当中，在Hadoop1当中，文件的block块默认大小是64M，Hadoop2当中，文件的block块大小默认是128M，block块的大小可以通过...answer: 事实上，128只是个数字，数据超过128M，便进行切分，如果没有超过128M，就不用切分，有多少算多少，不足128M的也是一个块。...这个块的大小就是100M，没有剩余28M这个概念。 这可是一道很容易出错的面试题,大家一定要记清楚哦~ 抽象成数据块的好处 为什么HDFS要将数据抽象成数据块呢?...让我们一起来看看吧~ 1.一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘 20T/128 = xxx块，这些block块属于一个文件 2.使用块抽象而不是文件,可以简化存储子系统。...一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。 ?
文章目录 什么是MapReduce MapReduce计算框架 并行计算框架 分布式计算 Hadoop为什么比传统技术方案快 MapReduce的核心思想 MapReduce的组成 MapReduce...并行计算框架 一个大的任务拆分成多个小任务，将多个小任务分发到多个节点上。每个节点同时执行计算 ?...Hadoop为什么比传统技术方案快 分布式存储 分布式并行计算 节点横向扩展 移动程序到数据端 多个副本数据 MapReduce的核心思想 MapReduce的核心思想是**“分而治之，先合后分...MapReduce并行计算 HDFS存储数据时对大于128M的数据会进行数据切分，每128M一个数据块，数据块会分散、分布存储到HDFS。...MapReduce在进行计算前会复制计算程序，每个数据块会分配一个独立的计算程序副本（MapTack）。计算时多个数据块几乎同时被读取并计算，但是计算程序完全相同。
NameNode 管理HDFS的名称空间和数据块映射信存储元数据与文件到数据块映射的地方。 如果NameNode挂掉了，文件就会无法重组，怎么办？有哪些容错机制？...2、HDFS文件读写 文件按照数据块的方式进行存储在DataNode上，数据块是抽象块，作为存储和传输单元，而并非整个文件。 文件为什么要按照块来存储呢？...首先屏蔽了文件的概念，简化存储系统的设计，比如100T的文件大于磁盘的存储，需要把文件分成多个数据块进而存储到多个磁盘；为了保证数据的安全，需要备份的，而数据块非常适用于数据的备份，进而提升数据的容错能力和可用性...3.2.1 HDFS文件读流程 1、向NameNode通信查询元数据（block所在的DataNode节点），找到文件块所在的DataNode服务器。...3、client会先对文件进行切分，比如一个block块128m，文件有300m就会被切分成3个块，一个128m、一个128m、一个44m。请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上。
01.jpg NameNode 管理HDFS的名称空间和数据块映射信存储元数据与文件到数据块映射的地方。 如果NameNode挂掉了，文件就会无法重组，怎么办？有哪些容错机制？...2、HDFS文件读写 文件按照数据块的方式进行存储在DataNode上，数据块是抽象块，作为存储和传输单元，而并非整个文件。 02.jpg 文件为什么要按照块来存储呢？...首先屏蔽了文件的概念，简化存储系统的设计，比如100T的文件大于磁盘的存储，需要把文件分成多个数据块进而存储到多个磁盘；为了保证数据的安全，需要备份的，而数据块非常适用于数据的备份，进而提升数据的容错能力和可用性...3.2.1 HDFS文件读流程 03.jpg 1、向NameNode通信查询元数据（block所在的DataNode节点），找到文件块所在的DataNode服务器。...3、client会先对文件进行切分，比如一个block块128m，文件有300m就会被切分成3个块，一个128m、一个128m、一个44m。请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上。
HDFS HDFS为什么是Hadoop的核心？ 嗯，这个问题问得好。 因为存储是大数据的核心。 如果连数据存储都搞不定，你拿设么分析计算呢。...对于HDFS啊，我这里只介绍三个重要的概念：数据块、NameNode、DataNode 数据块 如果我们对Hadoop有过了解的话我们都知道存储在HDFS上的数据都是按块存的。 数据块是什么?...数据块是一个抽象的概念。 比如我们设置数据块的大小为128m，我们要存一个10m的文件，因为是按块存的 所以我们这个文件就独占了一个数据块。...那么按块存到底有什么好处呢， 首先 他屏蔽了文件这个概念，比如你存了一个200T的文件，这个文件大于你任意一个磁盘单个的大小，这种情况下你可以将整个文件分成n个数据块，然后存储到各个磁盘。...数据块的默认大小是64M，一般我们会将他设置成128M。
hdfs中很重要的一个流程就是数据的读写，但在此之前，需要先了解数据是如何传输的，数据包的具体的传输格式是怎样的，本文就此进行总结说明。...【数据包格式】 ---- 要了解客户端写hdfs是如何组织数据的，需要先了解三个概念：block，packet，chunk。...block 这个大家应该比较熟悉，hdfs中的文件就是由一个或多个block组成的，block的大小是可以配置的，默认是128MB。...对于第二次的写入，按照上面的分析，理论上，客户端的数据应当是组成一个packet，其中chunk大小为300字节，发送给datanode。...实际上，客户端服务端对数据也是按照packet，chunk形式组织，并构造逻辑的缓存区域，来进行数据的发送和接收。有了这个基础，接下里就可以深入分析hdfs的读写流程了。咱们下篇文章见。
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。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。 ?...DataNode 从节点，在本地文件系统存储文件块数据，及数据的校验和。 SecondaryNamenode 用于监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。...具体来说，比如一个很大的文件，在单一的节点上存储是不可能的，HDFS使用逻辑块的方式将这个很大的文件分成很多块，分别存储在各个节点机器上，从而实现了大文件的存储。...使用抽象块作为操作的单元，方便了存储系统的管理，具体来说，就是把文件块放在DataNode上存储，把文件的元数据信息放到NameNode上管理。...一般块默认的大小为128M，而一个block块，会开启一个map来处理。 那么就有下面两个问题了： Question：129M数据需要开几个map? Answer：1个！ 为什么不是两个呢？
答： MapReduce默认按照128M进行数据split切分（与HDFS Block大小相同），具体计算规则为： Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize...mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 当剩余的文件大于splitSize...例如当前文件为129M，小于splitSize（128M）的1.1倍，所以不做拆分。...bytesRemaining -= splitSize; } 如果数据存储在HDFS中，按128M进行拆分。调整了split大小后，会导致数据移动。...假设需要处理的文件大小为300M，存储到HDFS中后被拆分为3个Block块（128M、128M、44M）。
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