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Apache Hadoop: Building a Big Data Distributed Environm

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Hadoop (以下简称HDFS)是一个开源的分布式文件系统,用来存储大量的数据集并进行计算处理。它可以处理超大数据集、实时数据分析、日志聚类等应用场景。HDFS被广泛应用于企业数据仓库、电子商务网站、搜索引擎、Hadoop生态系统中的大多数服务等。本文将详细阐述HDFS是如何工作的,并分享一些使用案例。

2. HDFS概览

HDFS由两层结构组成:NameNode和DataNodes。

  1. NameNode: 负责管理文件系统的名字空间(namespace)和客户端对文件的访问,主要职责如下: - 文件系统的名称空间:维护一个树状的目录结构,记录着所有的文件和目录以及它们之间的关系;- 文件数据的备份:在多个DataNodes上存储相同的文件副本,防止单点故障影响可用性;- 数据块(Block)映射:决定将新创建的文件划分为固定大小的数据块,并保存它们在各个DataNode上的位置信息;- 权限控制:提供针对不同用户或组的读、写、执行等权限控制;- 文件元数据管理:记录每个文件的相关属性信息,例如文件创建时间、修改时间、访问次数、所有者信息等;- 安全认证及授权管理:支持访问控制列表(ACLs)和主体验证机制,提升集群的安全性;
  2. DataNodes: 分布在集群中存储文件的节点,主要职责如下: - 存储实际的数据块;- 执行数据块内的数据读写请求;- 通过底层的网络接口与

本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132681567
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