"大数据Hadoop3.x详解及配置教程"

Hadoop3.x是一款用于处理大数据的开源软件，其中涉及了一些配置与底层原理。在《hadoop3.x笔记》这篇文档中，详细介绍了从零开始搭建Hadoop集群的过程，并提供了在搭建过程中遇到的问题解决方案。另外，通过图例的展示，更好地帮助读者理解Hadoop的用途。 Hadoop3.x的核心组件之一是HDFS（分布式文件系统），它由NameNode、DataNode和2nd NameNode组成。其中，NameNode是集群中唯一的节点，它负责管理文件系统的命名空间和块的位置信息；DataNode则存储实际的数据块；而2nd NameNode是NameNode的助手，但并不是其热备份。 在HDFS中，当NameNode读取数据时，首先客户端通过FileSystem模块向NameNode查询目标文件的元数据，并获取该文件在哪些DataNode上存储。然后，选择一台就近且随机的服务器，进行数据的读取，DataNode将数据传输给客户端。最后，客户端将数据先缓存在本地，再写入目标文件。 在HDFS中的写数据流程如下：首先，客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，并由NameNode检查目标文件是否已存在以及父目录是否存在。然后，NameNode返回是否可以上传。最后，客户端请求将第一个数据块上传到哪几个DataNode上。 这篇文档的重点在于讲解Hadoop集群的搭建过程和配置，以及解决搭建中的常见问题。通过读此文档，读者可以了解到Hadoop的基本原理和工作流程，从而更好地应用和利用Hadoop进行大数据处理。 总体而言，《hadoop3.x笔记》这篇文档对于想要从零开始搭建Hadoop集群的人来说是一份很好的学习材料。通过详细的介绍和图解，读者可以深入理解Hadoop的配置和底层原理，有助于提高对Hadoop的实际运用能力。