HDFS深度解析:从基础到Shell操作与API
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更新于2024-07-20
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本资源主要介绍了Hadoop Shell操作手册,特别是关于分布式存储系统Hadoop Distributed File System (HDFS)的详细内容。HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件,它设计用于处理大规模数据,适合一次写入多次读取(Write Once, Read Many, WORM)的场景,但并不支持并发写入,对于小文件存储效率不高。
第4章的核心知识点包括:
1. **分布式文件系统与HDFS**:随着数据量的爆炸式增长,单一操作系统的存储限制催生了分布式文件系统的需求。HDFS作为一个分布式文件管理系统,其目的是提供一个高效的、可靠的文件共享平台,允许多台主机上的用户共享文件和存储空间。HDFS可以被理解为一个分布式版本的Windows文件系统,但具有更强大的扩展性和容错性。
2. **HDFS体系结构与基本概念**:这部分介绍了HDFS的架构,包括NameNode(元数据节点)和DataNode(数据存储节点),以及Block(数据块)的概念。NameNode负责存储元数据,DataNode负责实际的数据存储,数据被分割成多个Block并分布在不同的DataNode上。
3. **HDFS的shell操作**:这部分介绍了如何使用HDFS shell命令进行文件系统操作,如ls(列出目录内容)、mkdir(创建目录)、rm(删除文件或目录)等。这些命令的使用需要确认Hadoop集群已启动,并可通过jps命令检查相关进程是否运行。
4. **搭建eclipse开发环境**:虽然这部分没有详细说明,但可能涉及如何配置开发工具以支持HDFS编程,例如设置classpath和环境变量,以便于编写Java程序操作HDFS。
5. **Java接口及常用API**:HDFS提供了Java API,如FileSystem、Path等,用于编写与HDFS交互的程序。这部分将介绍如何通过这些API进行文件读写、文件系统操作等。
6. **Hadoop的RPC机制**:远程过程调用(RPC)是Hadoop内部通信的关键,HDFS通过RPC实现NameNode和DataNode之间的交互,确保数据的一致性和可靠性。
7. **Hadoop读写数据的过程分析**:这部分深入解析了数据在HDFS中如何被创建、存储、读取和删除,包括数据块的复制策略,以及如何保证数据的冗余和容错性。
综上,该资源主要针对HDFS的原理、操作和开发实践,对于理解和使用Hadoop技术栈中的分布式存储系统有很高的价值。
2019-08-17 上传
2023-12-18 上传
2023-06-05 上传
2024-05-23 上传
2024-09-04 上传
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tangrui1996
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