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hdfs架构设计思路,hdfs架构图流程
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HDFS架构和原理
1、HDFS:分布式文件系统。用于存储文件,通过目录树来定位文件。由多台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。适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件修改。适合做数据分析,不适合做网盘应用。
2、HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序。
3、HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。Hadoop分布式文件系统架构 1 NameNode(名称节点)HDFS命名空间采用层次化(树状——译者注)的结构存放文件和目录。
hdfs的特点
1、HDFS的数据处理规模比较大,应用一次需要大量的数据,同时这些应用一般都是批量处理,而不是用户交互式处理。应用程序能以流的形式访问数据库。主要的是数据的吞吐量,而不是访问速度。
2、HDFS的特点 简单一致性模型 大部分的HDFS程序对文件操作需要的是一次写多次读取的操作模式。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。
3、特点 快照支持在一个特定时间存储一个数据拷贝,快照可以将失效的集群回滚到之前一个正常的时间点上。HDFS已经支持元数据快照。HDFS的设计是用于支持大文件的。运行在HDFS上的程序也是用于处理大数据集的。
大数据之HDFS
Hadoop系列之HDFS架构HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成,每个机器存储整个数据集的一部分数据,机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
适合处理大数据:HDFS是为处理大数据设计的。它可以处理TB级别的数据,这对于传统文件系统来说是很难处理的。
HDFS使用分布式存储技术,可以有效地提升存储能力和数据的可靠性,同时也可以支持对大数据的高速读写操作。在Hadoop大数据平台中,HDFS作为底层存储系统,扮演着至关重要的角色。
大数据计算系统可以概括为三个基本层次:数据应用系统、数据处理系统和数据存储系统。 计算的整体架构。
Hadoop系列之HDFS架构
HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成,每个机器存储整个数据集的一部分数据,机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
Hadoop系列之HDFS架构HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成,每个机器存储整个数据集的一部分数据,机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
Hadoop Distributed File System(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。 HDFS一般由成百上千的机器组成,每个机器存储整个数据集的一部分数据,机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
在配置好Hadoop 集群之后,可以通过浏览器访问 http://[NameNodeIP]:9870,查询HDFS文件系统。通过该Web界面,可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。
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