Hadoop 分布式文件系统（HDFS）简介.pdf
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英特尔Hadoop
大数据解决方案
英特尔Hadoop 发行版
分布式文件系统HDFS 简介
英特尔Hadoop 发行版提供下列核心
优势： Hadoop 分布式文件系统 （HDFS ）是运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS 提供了一个
高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。HDFS 已经在各种大型在线服务和大型存
1. 经过客户验证的企业级Hadoop 版本，
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大数据hadoop分布式文件系统HDFS..pptx
大数据hadoop分布式文件系统HDFS.
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分布式文件系统HDFS讲解.ppt
3.6 HDFS数据读写过程 FileSystem是一个通用文件系统的抽象基类，可以被分布式文件系统继承，所有可能使用Hadoop文件系统的代码，都要使用这个类； Hadoop为FileSystem这个抽象类提供了多种具体实现； DistributedFileSystem就是FileSystem在HDFS文件系统中的具体实现； FileSystem的open()方法返回的是一个输入流FSDataInputStream对象，在HDFS文件系统中，具体的输入流就是DFSInputStream；FileSystem中的create()方法返回的是一个输出流FSDataOutputStream对象，在
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第10章分布式文件系统HDFS详解.ppt
10.6.1 读数据的过程 FSDataInputStream封装了DFSInputStream FileSystem fs = FileSystem.get(conf); FSDataInputStream in = fs.open(new Path(uri)); Configuration conf = new Configuration(); import org.apache.hadoop.fs.FileSystem 通过ClientProtocal.getBlockLocations() 远程调用名称节点，获得文件开始部分数据块的位置 对于该数据块，名称节点返回保存该数据块 的所有
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HHaaddoooopp分布式文件系统：结构与设计
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1.
1.
11.. 介绍
Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)是一个设计为用在普通硬件设备上的分布式文件
系统。它与现有的分布式文件系统有很多近似的地方，但又和这些文件系统有很明显的不
同。HDFS是高容错的，设计为部署在廉价硬件上的。HDFS对应用程序的数据提供高吞吐
量，而且适用于那些大数据集应用程序。HDFS开放了一些POSIX的必须接口，容许流式
访问文件系统的数据。HDFS最初是为了Apache 的Nutch网络搜索引擎项目的下层构件而
设计的。是Had
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Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点.pdf
Hadoop 分布式文件系统：架构和设计要点
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Hadoop 分布式文件系统：架构和设计要点1
一、前提和设计目标1
二、Namenode 和Datanode2
三、文件系统的namespace 3
四、数据复制3
五、文件系统元数据的持久化5
六、通讯协议6
七、健壮性6
八、数据组织7
九、可访问性8
一、前提和设计目标
1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS 可能是有成百上千的server 组成，任何
一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS 的核心架构目标。
2、跑在HDFS
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Hadoop分布式文件系统使用指南.pdf
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大数据平台与编程第3章 Hadoop分布式文件系统.pptx
第3章Hadoop分布式文件系统;;?HDFS的基本特征和架构;;;;;HDFS架构;HDFS是一个分布式文件系统，具有高容错的特点。它可以部署在廉价的通用硬件上，提供高吞吐率的数据访问，适合需要处理海量数据集的应用程序。
HDFS1.0的架构总体采用了master/slave架构，主要由以下几个组件组成?：
Client、NameNode、SecondaryNameNode和DataNode?;NameNode:
整个Hadoop集群中只有一个NameNode。它是整个系统的“总管”，负责管理HDFS的目录树和相关的文件元数据信息。
这些信息是以“fsimage”（HDFS元数据镜像文件）和
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Hadoop分布式文件系统的性能优化
第PAGE1页
TOC\o1-3\h\z\uHadoop分布式文件系统的性能优化 2
一、绪论 2
1.Hadoop分布式文件系统简介 2
2.性能优化的重要性 3
3.性能优化的基本目标和挑战 4
二、Hadoop文件系统的基本原理 6
1.HDFS的架构和组件 6
2.数据存储和读取机制 7
3.数据副本和容错处理 8
4.分布式文件系统的工作流程 10
三、性能优化策略 11
1.优化HDFS集群规模 11
2.合理配置参数设置 13
3.数据存储和读取优化 15
4.网络带宽和延迟优化 16
5.使用缓存策略提高读写性能 18
四、数据存储与副本策
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2013年12月
广州亦云信息技术有限公司
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Fastdfs简介7
Fastdfs系统结构图7
FastDFS和mogileFS的对比8
MogileFS10
Mogilefs简介10
Mogilefs组成部分10
0）数据库（MySQL）部分10
1）存储节点11
2）trackers（星艮踪器）11
3）工11
）Client11
Mogilefs的特点12
1.应用层——没有特殊的组件要求12
2.无单点失败12
3.自动的文件复制12
.“比RAID好多了”12
5.传输中立，无特殊协议13
6.简单的命名空间13
7.不用共享任何东西13
8.不需要RAID13
9.不会碰到文件系统本身的不可知情况13
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Chapter3-林子雨-大数据技术原理与应用-分布式文件系统HDFS(2016年1月26日版本)3.ppt
3.5.3 数据错误与恢复 3. 数据出错 网络传输和磁盘错误等因素，都会造成数据错误 客户端在读取到数据后，会采用md5和sha1对数据块进行校验，以确定读取到正确的数据 在文件被创建时，客户端就会对每一个文件块进行信息摘录，并把这些信息写入到同一个路径的隐藏文件里面 当客户端读取文件的时候，会先读取该信息文件，然后，利用该信息文件对每个读取的数据块进行校验，如果校验出错，客户端就会请求到另外一个数据节点读取该文件块，并且向名称节点报告这个文件块有错误，名称节点会定期检查并且重新复制这个块 3.6 HDFS数据读写过程 3.6.1 读数据的过程 3.6.2 写数据的过程 3.6.1 读数据的
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大数据技术原理与应用 第三章 分布式文件系统HDFS.ppt
3.7.3 HDFS常用Java API及应用实例 利用Java API与HDFS进行交互 实例：利用hadoop 的java api检测伪分布式文件系统HDFS上是否存在某个文件？ 准备工作：在Ubuntu系统中安装和配置Eclipse 第一步:放置配置文件到当前工程下面（ eclipse工作目录的bin文件夹下面） 第二步：编写实现代码 3.7.3 HDFS常用Java API及应用实例 利用Java API进行交互，可以使用软件Eclipse编写Java程序。 （1）在Ubuntu中安装Eclipse 利用Ubuntu左侧边栏自带的软件中心安装软件，在Ubuntu左侧边栏打开软件中心 3