Hadoop HDFS操作与编程实战：从Shell到Java API

"第4章深入解析HDFS，涵盖了HDFS的简介、组成架构、文件块大小、shell操作、Java编程接口、数据读写流程、NameNode与Secondary NameNode的工作机制以及常见错误解决方法。本章节旨在帮助读者全面理解并掌握HDFS在实际应用中的操作与原理。 1. HDFS简介 - HDFS是一个分布式文件系统，设计用于处理大规模数据，支持TB乃至PB级别的数据存储。 - 它遵循主从结构，由NameNode作为主节点管理元数据，DataNode作为从节点存储实际数据。 - 提供高可用性和容错性，适合大数据处理场景，如MapReduce任务。 2. HDFS组成架构 - NameNode：主节点，负责维护文件系统的命名空间和文件块映射信息。 - DataNode：从节点，存储数据块，执行数据读写操作。 - Secondary NameNode：辅助NameNode，定期合并fsimage和edit logs，减轻NameNode的压力。 3. HDFS文件块大小 - 文件块是HDFS的基本存储单位，通常设置为128MB或256MB，可根据具体需求调整。 - 大文件块设计有利于并行处理，减少数据传输次数。 4. HDFS的shell操作 - 基本语法包括ls、mkdir、put、get、rm等命令，用于目录管理、文件上传下载和删除。 - 参数大全提供了各种高级选项，如-p创建目录树，-f强制删除等。 - 常用命令实操演示了如何在命令行环境下与HDFS交互。 5. 通过Java实现HDFS操作及访问 - 使用IntelliJ IDEA和Maven搭建Java开发环境，集成Hadoop的SDK。 - Maven的配置和插件关联，确保项目能正确引用Hadoop库。 - 编写Java代码，例如创建文件夹、上传文件、删除文件、重命名和遍历文件夹。 6. HDFS写数据流程 - 数据首先写入DataNode，然后NameNode更新元数据信息。 - 数据复制到多个DataNode，实现冗余，保证数据可靠性。 7. HDFS读数据流程 - 从最近或最健康的DataNode开始读取，NameNode提供文件位置信息。 - 如果需要，数据在DataNode之间进行内部通信，进行数据分块的合并。 8. NameNode&Secondary NameNode工作机制 - NameNode管理文件系统状态，Secondary NameNode协助保持其稳定性。 - Secondary NameNode不是热备份，而是辅助恢复过程。 9. 错误问题解决 - 如遇到“Unable to load native-hadoop library for your platform”错误，通常是因为缺少本地库或版本不兼容，需要检查系统环境和配置。 总结，本章内容详尽地介绍了HDFS的各个方面，不仅涵盖基本概念和架构，还包括实际操作和编程接口，旨在帮助开发者和管理员有效地管理和利用HDFS进行大数据处理。