HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。
HDFS在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从HDFS提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件。
HDFS是一个分布式文件系统，采用分而治之的设计思想，将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，为各类分布式运算框架(MapReduce，spark，tez等)提供数据存储服务。首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件；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。
Hadoop快速入门——第二章、分布式集群 HDFS概述: 在 2002 年， Google 发表的论文 GFS 中提到希望构建一个能够运行于商业硬件集群上的以流式数据访问形式存储超大文件的文件系统， HDFS 就是为了实现这一目标 HDFS 的设计特点如下 超大文件 流式数据访问 商用硬件 不能处理低时间延迟的数据访问 不能存放大量小文件 无法高效实现多用户写入或者任意修改文件 在 HDFS 中有一些特殊的概念，需要特别重点的理解 数据块 : 在普通的文件系统中
由于 Hadoop 擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果 Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理
随着社会的进步，需要处理数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是却不方便管理和维护—>因此，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，于是就产生了分布式文件管理系统，英文名成为DFS（Distributed File System）。
在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，专门
Apache HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多个机器上存储大文件的方法。 Hadoop和HDFS衍生自Google文件系统（GFS）这篇论文。在Hadoop 2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障（SPOF）。 使用Zookeeper，HDFS高可用性功能通过在具有热备份的主动/被动配置中提供在同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决此问题。
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
分开的分散的部署或布置具有多个不同功能或组件组成一个完整的系统，不同功能和组建搭建或部署到不同的节点。
文章目录 1. 微博案例--HDFS Shell实操 1.1 案例：微博用户数据HDFS操作 1.2 创建目录 1.3 查看指定目录下内容 1.4 上传文件到指定目录下（1） 1.5 上传文件到指定目录下（2） 1.6 查看HDFS文件内容（1） 1.7 查看HDFS文件内容（2） 1.8 查看HDFS文件内容（3） 1.9 下载HDFS文件（1） 1.10 合并下载HDFS文件（2） 1.11 拷贝HDFS文件 1.12 追加数据到HDFS文件中 1.13 查看HDFS磁盘空间 1.14 查看HDFS文
在一个目录中创建了一个空的文件以后，通过du命令看到的该文件夹的占用空间并没有发生变化。这符合我们之前的认识，因为空文件只占用inode。好，那让我们修改文件，添加一个字母
sbin/start-yarn：nodemanager、resourcemanager
面对各行各业日益增长的数据量，普通的机器无论在存储空间还是管理能力上都显得力不从心。既然单台机器的资源有限，那么增加机器的方式是否可行？答案是肯定的，于是乎出现了分布式的概念。分布式文件管理系统便可以将一堆机器组合在一起，并隐藏细节，让用户感觉与之前单机储存文件毫无差别，但其实文件是通过网络来访问的。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
在前文《新建一个空文件占用多少磁盘空间？》中我们了解到了一个空文件的磁盘开销。 今天我们再思考另外一个问题，假如我们给文件里只写入1个字节，那么这个文件实际的磁盘占用多大，难道真的是1个字节吗？
HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。
前一段时间,小菌陆续分享了HDFS系列1-12的博客，总算是要完结了。于是小菌打算再出一期关于HDFS的经典面试题,其中的内容大多都出自于在前面分享的博客中,感兴趣的小伙伴们可以自行浏览,链接小菌放到文末了哦~
需要在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入
文章目录 1. 概述 2. 客户端核心类 3. IDEA创建工程项目 4. 添加maven依赖和编译打包插件 5. 创建Junit单元测试 6. 创建文件夹 7. 执行报错:客户端没有权限 8. 创建文件夹完整代码 9. 上传文件 10. 下载文件 1. 概述 HDFS在生产应用中主要是Java客户端的开发，其核心步骤是从HDFS提供的API中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件。 2. 客户端核心类 Configuration 配置对象类，用于加载或设置参
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念，然后介绍HDFS中读写操作的过程，最后分析了HDFS的优缺点。
传统硬盘HDD（Hard Disk Drive）传输速率：100MB/s 固态硬盘SSD（Solid State Drive）传输速率：500MB/s 混合硬盘HHD（Hybrid Harddrive）传输速率：300MB/s PCIe固态硬盘SSD（Solid State Drive）传输速率：1500MB/s
HDFS是存取数据的分布式文件系统，那么对HDFS的操作，就是文件系统的基本操作，比如文件的创建、修改、删除、修改权限等，文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作，如ls、mkdir、rm等。
优点： 1.处理超大文件 能用来存储管理PB级的数据 1PB = 1024TB 2.处理非结构化数据、半结构化数据、结构化数据 流式的访问数据 一次写入、多次读取 3.运行于廉价的商用机器集群上 可运行在低廉的商用硬件集群上 故障时能继续运行且不让用户察觉到明显的中断
安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。
根据文章内容总结，该文介绍了HDFS分布式文件系统的架构、工作机制、副本策略以及Hdfs在企业的应用案例。
一、HDFS分布式文件系统的shell操作 HDFS的shell操作基本和Linux的shell命令差不多，我这边重点介绍几个常用的文件操作的命令，其它更多的操作命令很少用到，当然你也可以通过“fs -help”查看所有命令。 重点在第二部分，介绍HDFS的基本工作机制。 1）–ls显示当前目录结构 -ls:该命令选项表示查看指定路径的当前目录结构，参数：-R递归显示目录结构，后面跟hdfs路径。 hadoop fs -ls / hadoop fs -ls hdfs://Hadoop1:9000/ha
-copyToLocal [-ignoreCrc][-crc] [hdfs源路径][linux目的路径]
HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）.
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
答：分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode)，另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)
由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
我们都知道HDFS 是存取数据的分布式文件系统，那么对HDFS 的 操作，就是文件系统的基本操作，比如文件的创建、修改、删除、修改权 限等，文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS 的操作命令类似于lLinux 的shell 对文件的操作，如ls、mkdir、rm 等。
离线数据分析平台实战——030Hadoop Shell命令02 hdfs命令 hdfs命令是hadoop提供的操作HDFS分布式文件系统的shell命令客户端， 我们可以通过该命令对分布式文件系统进行文件的增删查操作， 也可以通过该命令获取到一些hadoop的相关配置信息， 而且我们启动hdfs相关服务进程都是通过该命令进行的。 hdfs命令主要分为两类， 一类是用户命令：dfs, fsck等， 一类是管理员命令：dfsadmin，namenode，datanode等。 http://archi
命令基本格式: hadoop fs -cmd < args > 1. ls 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls /dir hadoop fs -ls -R /di
hadoop fs ，hadoop dfs 和 hdfs dfs的区别 1、hadoop fs：该命令可以作用于hadoop的所有子系统 2、hadoop dfs：专门针对HDFS分布式文件系统 3、hdfs dfs：专门针对HDFS分布式文件系统，使用hadoop dfs时内部会被转为hdfs dfs命令 常用命令： 1、-help：输出这个命令参数 2、-ls: 显示目录信息 3、-mkdir：在HDFS上创建目录 4、-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS 5、-appendToFil
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
在之前我们已经介绍了如何在Linux上进行HDFS伪分布式环境的搭建，也介绍了hdfs中一些常用的命令。但是要如何在代码层面进行操作呢？这是本节将要介绍的内容：
命令基本格式: 1 hadoop fs -cmd < args > ---- ls 1 hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 1 hadoop fs -ls -R / 列出hdfs文件系统所有的目录和文件 ---- put 1 hadoop fs -put < local file > < hdfs file > hdfs file的父目录一定要存在，否则命令不会执行 1 hadoop fs -put < local file or dir >...< hdf
1、启动hadoop所有进程 start-all.sh等价于start-dfs.sh + start-yarn.sh
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看datanode的数量。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到10。
在之前的博客《HDFS系列(5) |进行API操作前的准备》中,博主为大家分享的是在进行API操作前的准备工作。而本篇博客，博主为大家展现HDFS的API操作。 1. HDFS文件上传 1. 源码： package com.buwenbuhuo.hdfs; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; imp
hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统；如果有个TB级别的文件，我们该怎么存储呢？分布式文件系统未出现的时候，一个文件只能存储在个服务器上，可想而知，单个服务器根本就存储不了这么大的文件；退而求其次，就算一个服务器可以存储这么大的文件，你如果想打开这个文件，效率会高吗
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
本文是之前elk的后续，故默认已搭建好logstash等elk相关环境。侧重点是Hadoop安装以及其与logstash的Output插件的整合。ELK的搭建可见：ELK实时日志管理-系统搭建
通过前面几篇文章的介绍，我们深入讨论了 Hadoop MapReduce 处理数据的过程，以及优化 MapReduce 性能的方方面面。 期间被反复提及的 HDFS 分布式文件存储系统，一直没有机会深入讲解。那么今天我们就仔细学习一下 HDFS 是如何工作的。 HDFS架构 HDFS Client 大家还记得我们如何向 Hadoop cluster 提交任务吗？是通过 Hadoop client 进行的。 同样，我们和 HDFS 打交道也是通过一个 client library. 无论读取一个文件或者写一个
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