hadoop-1.2.1--hdfs记录

上篇讲述了Hadoop分布式集群环境的搭建,其实重要是HDFS分布式文件系统的搭建,MapReduce主要是需要我们程序员来进行编写算法来进行逻辑运算的.这篇就重点来讲述一下HDFS( HadoopDistribute File System,也就是Hadoop分布式文件系统). 一.HDFS的主要设计理念: 1.存储超大文件,这里的"超大文件"是指几百MB.GB甚至TB,PB级别的文件. 2.最高效的访问模式是 一次写入.多次读取(流式数据访问),HDFS存储的数据集作为hadoop

转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/6391518.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列一:hadoop集群安装 二:HDFS的shell命令 上一章说完了安装HADOOP集群部分,这一张讲HDFS. 其实基本上操作都是通过JAVA API来操作,所以这里的s

这篇文章主要介绍了使用hadoop的API对HDFS上的文件访问,其中包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,需要的朋友可以参考下hdfs文件操作操作示例,包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,大家参考使用吧 复制代码 代码如下:import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.File;import ja

今天来说说hadoop的一大核心--HDFS,这个是很重要的,它呢,是分布式文件系统.为什么说hadoop能存储海量数据?其实主要还是依赖与hdfs的能力,主要依赖的是hdfs能存储海量数据. 1. 为什么hdfs能存储海量数据呢? 一开始抛出这样的问题来想想.至于HDFS的基本概念什么的都不用多说了的~我们重在使用,而不是去做"研究".扯蛋的话就是,"专家的研究"已经成为名副其实的贬义词了,很带有讽刺意义了,在现在这个时代~你们懂的~因为他们有的没有真正经历过,而

HDFS只是Hadoop最基本的一个服务,很多其他服务,都是基于HDFS展开的.所以部署一个HDFS集群,是很核心的一个动作,也是大数据平台的开始. 安装Hadoop集群,首先需要有Zookeeper才可以完成安装.如果没有Zookeeper,请先部署一套Zookeeper.另外,JDK以及物理主机的一些设置等.请参考: Hadoop集群(一) Zookeeper搭建 Hadoop集群(三) Hbase搭建 Hadoop集群(四) Hadoop升级 下面开始HDFS的安装 HDFS主机分配 1

Hadoop分布式文件系统是设计初衷是可靠的存储大数据集,并且使应用程序高带宽的流式处理存储的大数据集.在一个成千个server的大集群中,每个server不仅要管理存储的这些数据,而且可以执行应用程序任务.通过分布式存储和在各个server间交叉运算,集群和存储可以按需动态经济增长.以下的设计原则和经验是根据yahoo通过HDFS管理的40PB得来的. 1. HDFS简介 HDFS是一个分布式文件系统,并且为MapReduce分布式算法提供了一分析和传输大数据的框架.HDFS使用java编写,

HDFS HDFS设计基础与目标: 冗余:硬件错误是常态 流式数据访问.即数据比量读取而非随机读写,Hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理. 大规模数据集 简单一致性模型.为了降低系统复杂程度,对文件采用一次性写多多次读的逻辑设置,即是文件一经写入,关闭,再也不能修改. 程序采用"数据京近"原则分配节点执行. OLTP:偶尔随机性德读写 HDFS体系架构: NameNode: 管理文件系统的命名空间: 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息: 协调客户端对文件

转自:http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5788634.html 在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时,有不少困惑的地方,结合以前的资料再次学习;  大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS.Map-Reduce. Bigtable,其中GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, G

分布式文件系统即是网络中多台计算机组合在一起提供一个统一存储及管理的系统. Hadoop提供了一个文件系统接口和多个分布式文件系统实现,其中比较重要的就是HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)了.Hadoop是一个综合性的文件系统抽象,因此它也可以集成其他文件系统的实现,如本地文件系统和Amazon S3系统及淘宝 TFS等. 1.概念模型 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商业硬件集群上. HDFS实现下来,分为两类节点,一个是namenode及s

hadoop是一个分布式的基础架构,利用分布式实现高效的计算与储存,最核心的设计在于HDFS与MapReduce,HDFS提供了大量数据的存储,mapReduce提供了大量数据计算的实现,通过Java项目实现hadoop job处理海量数据解决复杂的需求. 一.基本环境及相关软件的配置 详细配置说明:基本环境配置及权限申请 二.hadoop项目开发流程 hadoop主要的开发为job的初始化与分布式处理流程的开发. 1.任务基本配置 首相根据业务需求,需要在代码中配置job在每台机器上需要的ja