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分布式文件系统HDFS的简单使用方法

这篇文章主要介绍“分布式文件系统HDFS的简单使用方法”,在日常操作中,相信很多人在分布式文件系统HDFS的简单使用方法问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”分布式文件系统HDFS的简单使用方法”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

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在现代的企业环境中,单机容量往往无法存储大量数据,需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。

HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop  非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口。

HDFS是根据谷歌的论文:《The Google File System》进行设计的

分布式文件系统HDFS的简单使用方法

HDFS的四个基本组件:HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。

Client

Client是客户端。HDFS Client文件切分。文件上传 HDFS 的时候,Client 将文件切分成  一个一个的Block,然后进行存储。Client 提供一些命令来管理 和访问HDFS,比如启动或者关闭HDFS。

NameNode

NameNode就是 master,它是一个主管、管理者。管理 HDFS  元数据(文件路径,文件的大小,文件的名字,文件权限,文件的block切片信息)。

NameNode管理 Block 副本策略:默认 3 个副本,处理客户端读写请求。

DataNode

DataNode就是Slave。NameNode下达命令,DataNode 执行实际的操作。

DataNode存储实际的数据块,执行数据块的读/写操作。定时向namenode汇报block信息。

Secondary  NameNode

SecondaryNameNode不是NameNode的备份。当NameNode挂掉的时候,它并不能马上替换NameNode并提供服务。

辅助 NameNode,分担其工作量。在紧急情况下,可辅助恢复 NameNode。

副本机制

HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。它将每个文件存储成一系列的数据块,这个数据块被称为block,除了最后一个,所有的数据块都是同样大小的。

为了容错,文件的所有block都会有副本。每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。

在hadoop2 当中, 文件的 block 块大小默认是 「128M」(134217728字节)。

分布式文件系统HDFS的简单使用方法

如上图所示,一个大小为300M的a.txt上传到HDFS中,需要进行128M的切分,不足128M分为到另一block中。

HDFS基本命令

分布式文件系统HDFS的简单使用方法

HDFS 简单使用

根据部署的服务,我们的 HDFS 根目录是 hdfs://192.168.147.128:9820,下面我们尝试在根目录下面创建子目录  user,如下命令所示:

[hadoop@node01 ~]$ hadoop fs -mkdir /user

然后在Hadoop页面打开HDFS。

分布式文件系统HDFS的简单使用方法

此时的user文件夹将会看见。

分布式文件系统HDFS的简单使用方法

下面将一个大小为300M的文件上传到HDFS的user文件夹中

分布式文件系统HDFS的简单使用方法

然后在Hadoop页面看见刚刚上传的文件。

分布式文件系统HDFS的简单使用方法

此时被分开了三个block。

分布式文件系统HDFS的简单使用方法

点击download,即可下载。

到此,关于“分布式文件系统HDFS的简单使用方法”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


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