ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS

Stringdata="{json}";ObjectMapperobjectMapper=newObjectMapper();JsonNoderootNode=null;try{rootNode=objectMapper.readTree(data);//通过将String类型的json数据转化为JsonNode对象}catch(JsonPr

HDFS读写流程1.写入的流程1.Client客户端发送上传请求，通过RPC与NameNode建立通信，NameNode检查该用户是否有上传权限，以及上传的文件是否在HDFS对应的目录下重名，如果这两者有任意一个不满足，则直接报错，如果两者都满足，则返回给客户端一个可以上传的信息；2.Client根据文件的大

目录设计目标特性HDFS基本原理NameNode概述DataNode概述HDSF读写操作HDFS写数据流程HDFS读数据流程HDFS元数据管理HDFSshellHDFS解决的是海量存储的问题设计目标：故障是常态，因此故障的检测和自动快速恢复是核心适合批量处理，注重数据访问的高吞吐量。一旦写入

学习HDFS（HadoopDistributedFileSystem）时，需要从架构原理、数据存储机制、操作实践以及性能优化等多个方面进行系统掌握。以下是学习HDFS时的重点内容：1.HDFS架构NameNode：负责管理文件系统的元数据（如文件名、目录结构、文件与数据块的映射、数据块的位置等）。了解NameNode的作用

Hadoop中的大数据技术：HDFS（2）续上一篇Hadoop中的大数据技术：HDFS（1）大家好！在为您带来精彩的技术干货之前，先给您推荐一个我精心运营的公众号[大数据深度洞察]。在这里，您将获取更多独家的技术分享、实用案例以及行业前沿资讯。亲爱的读者们，当您准备开启这篇充满价值的技术文章

一、上传hadoop安装包到hdp-01集群任一节点(master) tar-zxvf软件包-C指定安装文件夹二、修改配置文件1.指定Hadoop的默认文件系统为hdfs2.指定hdfs的namenode节点为哪台机器3.指定namenode软件存储元数据的本地目录4.指定datanode软件存放文件块的本地目录三、进入

原因:因为主机扩容内存重启以后发现有七台服务器无法进入系统,重启之前Centos7的启动项被修改过导致无法重启,只能重新安装操作系统,但是HDFS的数据是保存到data盘中.系统OS:CentOSLinuxrelease7.6.1810(Core)CDH版本:6.2.1重新安装操作系统的服务器10.170.12.43db-p

Hadoop的分布式文件系统hadoop的三大核心子项目（HDFS,YARN,MapReduce）之一，用来解决海量数据存储问题优点：海量数据存储，典型文件大小GB~TB，百万以上文件数量，PB以上数据规模（文件切分分散存储，128M）高容错（多副本策略），高可用（HA，安全模式），高可扩展（10K节点规模）构建成本低（构建在廉价商用机器

作为一个开源框架，Hadoop让大数据处理变得更加简便而高效。学习Hadoop对于处理大规模数据集是一个非常有价值的技能。Hadoop不仅仅是一个技术框架，更是一种处理大数据的思维方式。它通过将数据划分为多个小块，并在集群中的多个节点上并行处理，从而实现了对海量数据的快速处理。Hadoop

刚开始接触Hadoop，我深感这一大数据处理框架的复杂与强大。Hadoop以其分布式存储和处理海量数据的能力，在业界享有盛誉，成为大数据领域的核心技术之一。在学习过程中，我首先遇到了Hadoop的架构理解难题。Hadoop采用主从架构，包括HDFS、YARN等核心组件，每个组件都有其独特的功能和相互之

1.简介1.1.概述HDFS是基于流数据访问模式的分布式文件系统，其设计建立在“一次写入、多次读取”的基础上，提供高吞吐量、高容错性的数据访问，能很好地解决海量数据的存储问题。流数据：是指数千个数据源持续生成的数据，可以理解为随时间延续而无限增长的动态数据集合

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电

hive语法重视hdfs调优怎么编写清洗怎么写支持压缩的map中间结果一些误区  datanode接受数据是一个块一个块往上传，后面两个节点是依次调用的元数据得在namenode内存中加载，而非仅存在磁盘上Fsimage保存目录和iNode，eidts记录更新操作两个并不是一致的，第一

HDFS写数据宏观流程客户端使用rpc通信框架向NameNode发送请求，NameNode接收并处理用户请求，同时检测用户是否拥有上传文件操作的权限。磁盘空间是否可用，路径是否存在，NameNode会针对这个文件创建一个空的Entry对象，并返回成功的状态给DFS，如果DFS接收到成功的状态，会创建FSDataOutPut

集群下的hadoop（112主节点113,114从节点）如果112挂了，数据以及操作日志会丢失无法恢复，又称单点故障。再启动start-all.shhadoop后，主节点会产生name以及secondary两个文件 所在地址在  /root/training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs其中name对应的是NameNode节点：接受客户端的请

首先介绍一下本人的情况：我的虚拟机最开始是可以启动的，后来删除了主节点，重新创建了一个主节点，并保持相同的主机名，并把从结点上的hadoop打包发到了主节点（前提已经弄好ssh和相关映射）tar-zcf~/hadoop.master.tar.gz./hadoop//将hadoop目录下的内容打包复制到～/hadoop.master.ta

参考1参考21.下载并安装hadoop下载解压hadoop:https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.1/百度网盘：安装包和配置文件链接:(https://pan.baidu.com/s/1SyORDDF5hxmm5-dZPuHNhA?pwd=1234)注意：我使用的是2.7.1版本，官网的Hadoop不支持Windows系统，需要修改

1.分布式分布式存储解决了单机存储容量有限的问题,且带来了比较高的性能提升.例如:3台服务器,就是3倍的传输效率,读写效率...横向扩展=加机器, 纵向扩展=加配置(硬件)2.架构  namenode:主节点.    1.管理整个HDFS集群.    2.维护和管

HDFS分布式文件系统一、HDFS概念HDFS介绍HDFS是HadoopDistributeFileSystem的简称，意为：Hadoop分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大

HDFS读数据流程    事件描述：客户端要下载一个200m的数据文件，hdfs是如何读取的。   两个对象：一个客户端、一个集群   流程:       1.客户端创建一个分布式文件系统（DistributedFileSystem），向集群NameNode请求下载文件。       

一、HDFS1.HDFS架构HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系结构，由三部分组成：NameNode和DataNode以及SecondaryNamenode：NameNode负责管理整个文件系统的元数据，比如文件名、文件目录结构、文件属性（生成时间、block副本数、权限）、block大小以及组成文件的block信息。DataNode负责文件

HadoopRPC网络通信框架原理剖析YARNRPC服务端的工作大致可以分为四个阶段:第一个阶段:Server初始化和启动在Server初始化的时候，会初始化Listener组件(内部启动了一个AcceptSelector绑定了相应的端口，用来处理客户端的OP_ACCEPT事件)，内部还初始化了一组Reader线程，其