hdfs的架构设计，hdfs 架构

Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)

1、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。

2、HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。它运行在集群的普通硬件上，具有很高的容错性，通过数据复制和分布式处理来保证数据的高可用性。

3、实践和深入学习 实际操作 通过运行实际的MapReduce任务，探索Hadoop的各种功能，如数据读取、数据处理和数据存储。学习高级组件 在熟悉基础组件后，可以进一步学习Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。

分布式文件系统hdfs主要由哪些功能模块构成

1、HDFS的备份节点是最近在加入系统的一项特色功能。就像CheckpintNode一样，备份节点能够定期创建检查点，但是不同的是，备份节点一直保存在内存中，随着文件系统命名空间的映像更新和不断更新，并与NameNode的状态随时保持同步。

2、HDFS体系结构主要由以下组件组成：NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。NameNode是HDFS的核心组件，负责管理系统中的元数据。元数据包括文件系统的目录树以及文件和目录的元数据，例如它们的名称、大小和块信息。

3、NameNode：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间和元数据信息。它记录了文件和目录的层次结构、文件块的位置以及文件和目录的权限等。

4、储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。

5、Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 Hadoop MapReduce。 Hadoop Distributed File System (HDFS)：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。

HDFS架构

1、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。

2、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。

3、HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），快的大小可以通过配置参数（dfs.blcoksize）来规定，默认大小在Hadoopx中是128M，老版本中是64M。DataNode定期向NameNode 发送心跳报告 已告知自己的状态。

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