hdfs詳細參數(shù)配置—-DFS . name . dir—NameNode element數(shù)據(jù)存儲位置—默認值:使用coresite.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name—DFS . block . size—新文件分段的大小，以字節(jié)為單位。分布文件系統(tǒng)hdfs主要功能模塊有哪些？Hadoop 分布文件系統(tǒng)(HDFS)被設(shè)計為在商用硬件上運行。

本文翻譯了Hadoop系列下的This架構(gòu)。原文經(jīng)作者翻譯后，約6000字。之后，作者對內(nèi)容進行了簡化和壓縮，以便作者和其他讀者在閱讀本文時能夠更高效、更快速地學(xué)習或復(fù)習Hadoop。本文主要介紹Hadoop的整體架構(gòu)，包括但不限于節(jié)點的概念、命名空間、數(shù)據(jù)容錯機制、數(shù)據(jù)管理模式、簡單的腳本命令和垃圾收集概念。

HadoopDistributed(HDFS)是一個高容錯、高吞吐量的分布文件系統(tǒng)，用于處理海量的數(shù)據(jù)。HDFS一般由數(shù)百臺機器組成，每臺機器存儲整體的一部分數(shù)據(jù) set 數(shù)據(jù)?？焖侔l(fā)現(xiàn)和恢復(fù)機器故障是HDFS的核心目標。HDFS接口的核心目標是高吞吐量而不是低延遲。HDFS支持海量數(shù)據(jù)集合，一個集群一般可以支持1000多萬個文件。

HDFS通過統(tǒng)一命名空間目錄樹定位文件；另外就是分布 style，由很多服務(wù)組合起來實現(xiàn)其功能，集群中的服務(wù)器各司其職(-2/ style的精髓，各司其職)；4.1HDFS元數(shù)據(jù)管理機制問題一:1:NameNode如何管理和存儲元數(shù)據(jù)？存儲位置:內(nèi)存或磁盤element 數(shù)據(jù)存儲磁盤:存儲磁盤無法面對客戶端對element 數(shù)據(jù)的任何快速低延遲響應(yīng)，但安全性高數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中:element 數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，所以可以。

不是一個一個寫，而是同時流水線寫數(shù)據(jù)的一個副本。你弄錯了邏輯。當文件通過hdfs的客戶端放到hdfs時，是通過管道。每次客戶端向datanode傳輸一個包，datanode都會同時向其他daanode傳輸，這樣就保證了塊的N個副本。等到datanode上的blocksize達到dfs.block.size

在現(xiàn)代企業(yè)環(huán)境下，往往無法在單臺機器上存儲大量的數(shù)據(jù)所以需要跨機器存儲。統(tǒng)一管理分布集群上的文件系統(tǒng)稱為分布文件系統(tǒng)。HDFS(HadoopDistributed)是Hadoop的核心組件之一，非常適合存儲大型數(shù)據(jù)(比如TB和PB)。HDFS使用多臺計算機存儲文件，并提供統(tǒng)一的訪問接口，使用分布 file系統(tǒng)就像訪問普通文件系統(tǒng)一樣。

具有高容錯、高可靠、高可擴展性、高可用性、高吞吐量等特點，為海量數(shù)據(jù)提供了無故障存儲，為超大數(shù)據(jù)套的應(yīng)用處理帶來了諸多便利。HDFS有以下優(yōu)點:當然HDFS也有缺點，不適合以下場合:HDFS采用主/從架構(gòu)存儲數(shù)據(jù)，主要由HDFSClient、NameNode、DataNode和SecondaryNameNode四部分組成。

Hadoop 分布文件系統(tǒng)(HDFS)設(shè)計用于在商用硬件上運行。它與現(xiàn)有的分布文件系統(tǒng)有很多共同之處。但同時又明顯不同于其他分布文件系統(tǒng)。HDFS是一個高度容錯的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上。HDFS可以提供對數(shù)據(jù)的高通量訪問，非常適合數(shù)據(jù)上的大規(guī)模應(yīng)用。

HDFS最初是作為ApacheNutch搜索引擎項目的基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)的。HDFS是ApacheHadoopCore項目的一部分。Hadoop 分布文件系統(tǒng)架構(gòu)1NameNode HDFS命名空間采用分層結(jié)構(gòu)存儲文件和目錄。2映像和日志信息節(jié)點以及定義元數(shù)據(jù)的系統(tǒng)文件塊列表統(tǒng)稱為映像。NameNode將整個名稱空間圖像保存在RAM中。

–DFS . name . dir–NameNode element數(shù)據(jù)存儲位置–默認值:使用coresite.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name–DFS . block . size–新文件分段的大小，以字節(jié)為單位。默認值為64M，建議值為128M。必須指定每個節(jié)點，包括客戶端。

(1)編程模型MapReduce是Google開發(fā)的java、Python和C 編程模型。它是一種簡化的分布編程模型和高效的任務(wù)調(diào)度模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù) set(大于1TB)并行操作，嚴格的編程模型使得云計算環(huán)境下的編程非常簡單。MapReduce模式的思想是把要執(zhí)行的問題分解成Map(映射)和Reduce(簡化)，首先，數(shù)據(jù)被map程序切割成不相關(guān)的塊，分布(調(diào)度)到大量的計算機上進行處理，從而達到分布運算的效果，再由Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯總輸出。