17.那个是HDFS负责数据存储的节点 18.Hadoop2.x中，HDFS默认副本块的个数是 19.假设已经配置好环境变量，启动Hadoop和关闭Hadoop的命令分别是

17. 在HDFS中，DataNode节点负责数据存储，而NameNode节点负责管理文件系统的命名空间和访问控制。

18. 在Hadoop2.x中，HDFS默认副本块的个数是3。

19. 启动Hadoop的命令是：start-all.sh 或者 start-dfs.sh 和 start-yarn.sh，具体取决于你需要启动的Hadoop组件。关闭Hadoop的命令是：stop-all.sh 或者 stop-dfs.sh 和 stop-yarn.sh，同样取决于你需要关闭的Hadoop组件。注意，在使用这些命令之前，需要确保已经配置好了Hadoop的环境变量。

相关问题

请简述apache hadoop3.x中HDFS的数据写入流程

Apache Hadoop 3.x中HDFS的数据写入流程如下：

1. 客户端向NameNode请求数据写入，并提供数据块的副本数量和数据块大小等信息。

2. NameNode根据客户端的请求，选定一组可用的数据节点作为数据块的存储位置，并将这些信息返回给客户端。

3. 客户端将数据分成若干个数据块，并分别发送给对应的数据节点。每个数据块都会有多个副本在不同的数据节点上存储。

4. 数据节点接收到数据块后，将数据写入本地磁盘，并向NameNode报告数据块的存储位置和状态等信息。

5. 如果数据节点发现自己存储的某个数据块副本已经失效，它会向NameNode报告该数据块副本失效的信息。

6. NameNode根据数据节点的报告，更新数据块的存储状态信息。

7. 客户端在数据写入完成后，向NameNode发送数据块的确认信息，以告知NameNode数据块已经成功存储。

8. NameNode收到确认信息后，将数据块的存储状态更新为已确认，并向客户端返回确认信息，表示数据写入过程已完成。

以上就是HDFS的数据写入流程的主要步骤。

简述apache hadoop3.x中HDFS的数据写入流程

当客户端向HDFS写入数据时，HDFS将数据拆分成固定大小的数据块（默认大小为128MB）。然后，HDFS将这些数据块写入不同的数据节点，并且每个数据块被写入多个数据节点以保证数据的可靠性。

具体的写入流程如下：

1. 客户端发送写请求给NameNode。

2. NameNode验证客户端的权限，并返回响应给客户端。此响应中包含了所有需要写入的数据块的数据节点信息。

3. 客户端将数据块发送给第一个数据节点。这个数据节点被称为Primary DataNode。

4. Primary DataNode收到数据块后，将数据块写入本地磁盘，并向其他数据块副本所在的节点发送复制请求。

5. 其他数据节点收到复制请求后，将数据块从Primary DataNode复制到本地磁盘上。

6. 当所有数据块副本都被写入成功后，Primary DataNode向客户端发送响应，表示数据已经写入成功。

7. 客户端收到响应后，会向NameNode发送一个数据块写入完成的确认请求。

8. NameNode收到确认请求后，会将数据块的元数据信息更新，并返回响应给客户端。

这样，一个完整的数据写入流程就完成了。这个过程中，HDFS通过数据块的副本机制，保证了数据的可靠性和容错性。同时，通过将数据块分散在不同的节点上，也提高了数据的读写性能。