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96SEO 2026-02-20 07:22 10
Hadoop允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。
特点扩容能力Scalable成本低Economical高效率Efficient可靠性Rellable
有可能出故障。
因此故障检测和自动快速恢复是HDFS的核心架构目标相较于数据访问的反应时间更注重数据访问的高吞吐量HDFS被调整成支持大文件对文件的要求是write-one-read-many访问模式即一个文件一旦创建-写入-关闭后就不需要修改了这一假设简化了数据一致性问题使高吞吐量的数据访问成为可能移动计算的代价比之移动数据的代价低在异构的硬件和软件平台上的可移植性
一般一个HDFS集群有一个Namenode和一定数目的Datanode组成
Namenode是HDFS的集群主节点Datanode是HDFS集群从节点
是设计成适应一次写入多次读出的场景且不支持文件的修改。
正因为如此HDFS
适合用来做大数据分析的底层存储服务并不适合用来做.网盘等应用因为修改不方便延迟大网络开销大成本太高。
hdfs://namenode:host/parent/child
namenode不存储实际数据或数据集。
数据本身实际存储在DataNodes中。
namenode并不持久化存储每个文件中各个块所在的Datanode的位置信息
Datanode发布时它将自己发布到namenode上并汇报自己负责持有的块列表
所在机器通常配置有大量的硬盘空间。
因为实际数据存储在DataNode
dfs.blockreport.intervalMsec,参数未配置的话默认为
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