大数据入门与实战-Hadoop核心HDFS

作者: 致Great | 来源:发表于2018-04-26 19:02 被阅读47次

    课程链接:https://www.imooc.com/video/16287

    Hadoop简介

    Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
    详情见:Hadoop基本介绍

    一、 HDFS概念及优缺点

    1. 应用场景与特点
      • 普通的成百上千的机器
      • 按TB甚至PB为单位的大量的数据
      • 简单便捷的文件获取
    2. HDFS概念
      数据块是抽象块而非整个文件作为存储单元,默认大小为64MB,一般设置为128M,备份x3

    NameNode 管理文件系统的命名空间,存放文件元数据,维护着文件系统的所有文件和目录,文件与数据快的反射,记录每个文件中各个块所在数据节点的信息

    DataNode存储检索数据块,向NameNode更新所存储块的列表

    1. HDFS优点
      • 适合大文件存储,支持TB,PB级的数据存储
      • 可以构建在廉价的机器上,并有一定的容错和恢复机制
      • 支持流式数据访问,一次写入、多次读取最高效
    2. HDFS缺点
      • 不适合大量小文件存储
      • 不适合并发写入,不支持文件随机修改
      • 不支持随机读等低延时的访问方式

    二、HDFS写流程与读流程


    HDFS写流程:(1)客户端向NameNode发起写数据请求(2)分块写入DateNode节点,DataNode自动完成副本备份(3)DataNode向NameNode汇报存储完成,NameNode通知客户端



    HDFS读流程:(1)客户端向NameNode发起读数据请求(2)NameNode找出距离最近的DataNode节点信息(3)客户端从DataNode分块下载文件

    三、Shell命令操作HDFS


    将home下的mk.txt上传到hdfs


    四 、Python程序操作HDFS

    hdfs3:http://hdfs3.readthedocs.io/en/latest/

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