前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop,也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 HDFS前言: 设计思想:(分而治之)将大文件、大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark
5. Non DFS Used不是一个原生指标,它是通过capacity - dfsUsed - remaining计算出来。当Hadoop中可用空间越多,那么NonDfsUsed就越低;反之越高: public long getNonDfsUsed() { long nonDFSUsed = capacity - dfsUsed - remaining; return nonDFSUsed < 0 ? 0 : nonDFSUsed; } 1. 2. 3. 4. 3. ...
HDFS(Hadoop Distributed File System)和FastDFS是两种不同的分布式文件系统,它们各自有不同的设计目标和应用场景。以下是对两者区别的详细分析: 一、概述 HDFS HDFS是Apache Hadoop项目的一部分,主要用于存储和管理大数据集。 它基于Java编写,适用于处理大规模数据的应用场景,如大数据分析、机器学习等。 FastDFS FastDF...
FastDFS(最快的分布式文件系统)是淘宝开发的一款轻量级分布式文件系统,采用C语言开发,目前只提供了C、java、PHP等语言的API。 主要用它来对文件进行管理,功能包括文件同步、文件访问(上传和下载),解决了大容量存储和负载均衡的问题。 类似的分布式文件系统还有谷歌的GFS、HDFS(Hadoop)、TFS(淘宝)等。 二、整体架构 F...
HDFS是一个分布式文件系统,具有良好的扩展性、容错性以及易用的API。核心思想是将文件切分成等大的数据块,以多副本的形式存储到多个节点上。HDFS采用了经典的主从软件架构,其中主服务被称为NameNode,管理文件系统的元信息,而从服务被称为DataNode,存储实际的数据块,DataNode与NameNode维护了周期性的心跳,为了防止Name...
FastDFS与HDFS在定位和应用场景上存在显著差异。HDFS主要致力于解决并行计算中分布式存储数据的问题，其设计初衷是为了支持大规模数据的存储需求。HDFS中的数据文件通常非常庞大，因此采用了分块存储的方式，这有助于提高数据处理的效率和可靠性。相比之下，FastDFS则更适合于大中型网站，为文件的上传和下载...
FastDFS是一个轻量级的分布式文件系统，专注于文件存储和访问速度的优化。它通过将文件切分成小块并分散...
一个HDFS集群通常由一个Active的NameNode和若干DataNode组成,为了避免NameNode单点问题,通常会做一个NameNode的standby作为备份。在整个hdfs涉及到许多的核心概念,下面做一个简单介绍 NameNode: NameNode是一个中心服务器,负责管理文件系统的名字空间以及客户端的访问,比如文件的打卡、关闭、重命名文件或者目录。它负责...
商用硬件。HDFS集群的设备不需要多么昂贵和特殊,只要是一些日常使用的普通硬件即可,正因为如此,hdfs节点故障的可能性还是很高的,所以必须要有机制来处理这种单点故障,保证数据的可靠。 不支持低时间延迟的数据访问。hdfs关心的是高数据吞吐量,不适合那些要求低时间延迟数据访问的应用。
HDFS采用了主从 (Master/Slave) 体系模型,一个 HDFS 集群包括一个名称节点 (NameNode) 和若干个数据节点 (DataNode)。 其中,名称节点作为中心服务器,。从内部 名称节点(NameNode) 是一个主服务器,负责管理文件系统的命名空间 (namespace) 、数据块到具体数据节点的映射以及客户端对文件的访问。此外,还有许多数据...