现有一个中节点的HDFS，在9:00有2G文件存入，在9:55有一个6GB文件存入，系统每30分钟同步一次，存储2个文件花费多少空间，详细描述存储过程（FSg.Edl ）if NN 每存一条记录，消耗1KB

根据题目描述，在9:00先存入了一个2G的文件，此时HDFS占用的空间为2G。随后，又在9:55存入了一个6GB的文件，此时HDFS总共占用的空间为2G+6GB=8GB。

每30分钟同步一次，意味着在9:30和10:00时会进行一次同步，将新增的数据块从DataNode复制到其他节点上，以保证数据的冗余和可靠性。在同步的过程中，每个数据块会被复制多份，具体数量通过HDFS的副本系数参数进行配置。

存储过程中，NN记录了每个数据块的位置信息，包括所在的DataNode和副本的数量。每次写入文件时，HDFS先将数据切分成多个数据块，然后将这些数据块在不同的DataNode上存储多份，以提高数据的可靠性。每个数据块的大小可以通过HDFS的块大小参数进行配置，默认为128MB。

因此，存储2个文件所花费的空间为8GB。具体的存储过程涉及到HDFS的细节，可以参考Hadoop官方文档或者相关书籍进行学习。

相关问题

现有一个大小为20G的文件需要存入2种不同的分布式集群，1、HDFS，2、mongodb 1、在理论情况下hdfs需要多少空间才能存储这20G的文件，需要详细计算过程 2、图示表示2中不同的集群网络存储文件的过程和状态

1、假设该20G的文件没有压缩，则实际的存储空间应该等于20GB * 3 = 60GB（HDFS默认的副本数为3），但是HDFS会对文件进行分块处理，默认的块大小为128MB，所以将20GB的文件分块成156个块，每个块的大小为128MB，最后一个块的大小为2.19MB。在存储时，每个块在HDFS上都会创建一个副本，所以整个文件所需的存储空间应该是180GB（156个块 * 3个副本 * 128MB）。

2、将一个20GB的文件存储到HDFS中的过程如下：

步骤一：客户端通过向NameNode发送文件上传请求来上传文件。

步骤二：NameNode接收到请求后，首先检查文件是否存在，如果不存在则出现create操作。

步骤三：NameNode返回一个文件信息节点，该节点包含了该文件的数据块所在的DataNode的位置信息，以及每个块的副本数等信息。

步骤四：客户端将文件切分成若干个块，每个块的大小默认为128M，然后向各个DataNode发送文件块数据。

步骤五：DataNode接收到数据块后，将其保存在本地磁盘上，并向NameNode发送块存储信息。

步骤六：NameNode接收到块存储信息后，更新文件信息节点的副本信息。

步骤七：客户端上传完毕后，向NameNode发送文件关闭请求。

将一个20GB的文件存储到mongodb中的过程如下：

步骤一：客户端通过向MongoDB服务器发送文件上传请求来上传文件。

步骤二：MongoDB服务器接收到请求后，将文件转化为二进制数据，并存放在GridFS集合中。

步骤三：MongoDB服务器返回一个文件信息节点，该节点包含了文件的相关信息，以及一组ObjectId列表，用于标记数据块。

步骤四：客户端将ObjectId列表保存在合适的地方，以便以后查找文件。

步骤五：在读取文件时，根据ObjectId列表找到相应的数据块，并将其拼接成完整的文件。

视频该如何存入hdfs

可以使用以下步骤将视频存储到HDFS中：

1. 登录到Hadoop集群的任何节点上。

2. 打开终端并使用以下命令创建一个名为videos的目录：

   hdfs dfs -mkdir /videos

3. 将视频文件上传到该目录：

   hdfs dfs -put /path/to/video /videos/

这将把本地文件系统上的视频文件复制到HDFS的/videos目录中。

4. 使用以下命令检查文件是否已成功上传：

   hdfs dfs -ls /videos

如果文件已成功上传，则应该可以看到视频文件的详细信息。

5. 可以使用Hadoop Streaming或其他Hadoop工具来处理这些文件。

注意，在上传视频文件时，要确保HDFS节点上有足够的存储空间，以及上传的视频文件没有超过HDFS块的大小限制。