前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
名词解释
作为当前文章的名词解释,仅对当前文章有效。
Hadoop Distributed File System (HDFS):HDFS是一种分布式文件系统,专为在大规模集群环境中存储和处理海量数据而设计。在本文语境中,HDFS的主要特点是支持一次写入多次读取且不支持文件修改,每个文件被划分为固定大小的块(如文中提到的128M),并分布在多台计算机节点上以实现高效的数据存储与访问。用户可以通过Hadoop提供的shell命令或客户端API进行文件上传、下载、复制、移动、删除等操作,并可以对文件权限、所有者、组以及其他元数据进行管理。
NameNode (NN):在HDFS架构中,NameNode是主控节点,负责整个文件系统的元数据管理。它维护着文件系统的目录树结构、文件到数据块的映射关系以及每个数据块所在的DataNode列表。当客户端发起文件操作请求时,首先会与NameNode交互获取必要的元数据信息,确保数据操作能够在正确的DataNode上执行。为了提高系统的可靠性和可用性,实际生产环境中通常会部署Secondary NameNode或启用HA高可用方案来辅助或替代NameNode工作。
Secondary NameNode (2NN):Secondary NameNode是Hadoop早期版本中提供的一种辅助服务角色,用于减轻NameNode的工作负担,尤其是在定期合并FsImage(文件系统镜像)和EditLog(编辑日志)方面。虽然名为“Secondary”,但它并不是NameNode的实时备份节点,不能直接接管NameNode的工作。其主要职责是在预定的时间间隔内,从NameNode获取FsImage和EditLog,将它们合并成新的FsImage,然后将其推送给NameNode,这样NameNode就可以用新合并的FsImage替换旧的FsImage,从而释放一部分资源并减少系统恢复时间。随着Hadoop的发展,更先进的高可用(High Availability, HA)解决方案逐渐取代了Secondary NameNode的角色,例如使用多个Active/Standby NameNode节点。
延伸阅读
作为当前文章的延伸阅读,仅对当前文章有效。
在深入理解了Hadoop Distributed File System (HDFS) 的基础操作、特性及Windows环境下的配置后,读者可能对大数据存储与处理领域的最新进展和相关技术动态产生兴趣。实际上,随着数据量的持续增长和技术迭代,HDFS也在不断发展以适应更复杂的应用场景。
近期,Apache Hadoop 3.3.0版本发布,引入了一系列新功能和改进。例如,HDFS现在支持EC(Erasure Coding)策略的进一步优化,能够在保证数据可靠性的同时,显著降低存储开销。此外,NameNode的高可用性和故障切换机制得到增强,确保了大规模集群的稳定运行。
另一方面,为应对云原生时代的挑战,Hadoop社区正积极将HDFS与Kubernetes等容器编排平台进行整合。如Open Data Hub项目就提供了在Kubernetes上部署HDFS及整个Hadoop生态系统的解决方案,使企业能够更加灵活高效地构建和管理基于云的大数据服务。
同时,对于那些寻求超越HDFS局限性的用户,可以关注到像Apache Hudi、Iceberg这样的开源项目,它们在HDFS之上构建了事务性数据湖存储层,支持ACID事务、时间旅行查询等功能,极大地丰富了大数据处理的可能性。
总之,掌握HDFS是理解和使用大数据技术的基础,而关注其演进路径以及相关的创新技术和解决方案,则有助于我们在实际应用中更好地利用HDFS及其生态系统的力量,解决日益复杂的数据管理和分析需求。
近期,Apache Hadoop 3.3.0版本发布,引入了一系列新功能和改进。例如,HDFS现在支持EC(Erasure Coding)策略的进一步优化,能够在保证数据可靠性的同时,显著降低存储开销。此外,NameNode的高可用性和故障切换机制得到增强,确保了大规模集群的稳定运行。
另一方面,为应对云原生时代的挑战,Hadoop社区正积极将HDFS与Kubernetes等容器编排平台进行整合。如Open Data Hub项目就提供了在Kubernetes上部署HDFS及整个Hadoop生态系统的解决方案,使企业能够更加灵活高效地构建和管理基于云的大数据服务。
同时,对于那些寻求超越HDFS局限性的用户,可以关注到像Apache Hudi、Iceberg这样的开源项目,它们在HDFS之上构建了事务性数据湖存储层,支持ACID事务、时间旅行查询等功能,极大地丰富了大数据处理的可能性。
总之,掌握HDFS是理解和使用大数据技术的基础,而关注其演进路径以及相关的创新技术和解决方案,则有助于我们在实际应用中更好地利用HDFS及其生态系统的力量,解决日益复杂的数据管理和分析需求。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
cat <(command1) <(command2) > output.txt
- 将两个命令的输出合并到一个文件中。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-02-18
2023-08-07
2023-09-10
2024-01-12
2023-01-11
2023-10-22
2023-01-13
2023-10-29
2024-01-09
2023-08-26
2023-01-02
2023-05-10
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"