深入解析HDFS：定义、架构、原理、应用场景及常用命令
HDFS是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，旨在在集群的廉价硬件上可靠地存储大数据集。HDFS设计为高容错，并为高吞吐量数据访问而优化，适用于在商用硬件上运行的大数据应用。
基于Hadoop搭建HDFS文件管理系统（大数据）
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------如果各位看官老爷都可以配置到最后一步了，那么
Hadoop中HDFS、Hive 和 HBase三者之间的关系
Hive 类似于一个数据仓库，它建立在 HDFS 之上，提供了 SQL-like 的查询语言（HiveQL），让数据分析师和开发者可以用类似 SQL 的方式来查询和管理 HDFS 上的大数据。Hive 把复杂的 MapReduce 编程抽象掉了，让用户更专注于数据的业务逻辑，而不是底层的技术细节。：
Hadoop 中的大数据技术：HDFS（2）
Fsimage不记录块位置信息的设计增强了NameNode的灵活性，使得它能够在不影响整体系统的情况下调整块的位置和副本数量。
Hadoop、HDFS 相关面试题
Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，最初由 Apache 软件基金会开发。它允许大规模数据处理和存储，具有高度可靠性和可扩展性。分布式文件系统HDFS—— 用于数据存储计算框架YARN—— 用于资源管理和作业调度HDFS 是 Hadoop 生态系统的核心组件之一，用于存储大规模数据，并提
一篇搞定，Hadoop高可用集群搭建及API调用，超详细
在Hadoop1中NameNode存在一个单点故障问题，如果NameNode所在的机器发生故障，整个集群就将不可用(Hadoop1中虽然有个SecorndaryNameNode，但是它并不是NameNode的备份，它只是NameNode的一个助理，协助NameNode工作，SecorndaryNam
云存储技术：HBase & HDFS 无感知迁移方案
在大数据生态系统中，HBase 和 HDFS 是两个关键组件。HBase 是一个分布式列式数据库，常用于实时读写大规模数据；HDFS 是一个高可靠的分布式文件系统，用于存储海量数据。 1、背景随着业务的发展和技术的进步，可能需要对现有的HBase/Hadoop集群进行迁移，或是因为各种原因（如成本控
Hadoop_hdfs介绍
Hadoop 是一个开源框架，由 Apache Software Foundation 开发和维护，用于分布式存储和处理大规模数据集。Hadoop 允许用户通过简单的编程模型跨大型集群分布式处理大量数据。它特别适用于大数据应用，可以处理数千台服务器上的 PB 级数据。
Hadoop3.3.4 + HDFS Router-Based Federation配置
HDFS Router-based Federation 3.34
Hive表使用ORC格式和SNAPPY压缩建表语句示例
在选择压缩算法时，一般可以考虑以下几个因素： 1. 压缩比：不同的压缩算法具有不同的压缩比，一般来说，压缩比越高，存储空间占用越小，但可能会影响查询性能。 2. 压缩速度：有些压缩算法压缩速度较快，适合对数据进行频繁压缩，而有些压缩算法压缩速度较慢，但压缩比较高。 3. 解压速度：压缩算法解压速度也
hadoop-hdfs配置 + HA(高可用)配置(学习)
需要编写hadoop目录下的配置文件配置文件在hadoop安装目录下面的etc/hadoop/下。成功会出现namenode,datanode,secondarynamenode。在浏览器中打开namenode所在id: 192.168.72.88:9870。core-site.xml h
大数据HDFS概述【长期更新】
Hadoop基本介绍和设计原理
【大数据·hadoop】在hdfs上运行shell基本常用命令
在Hadoop生态系统中，supergroup 是一个默认的用户组，通常与HDFS的超级用户（即 Hadoop 的管理员账户，类似于 Unix 系统中的 root 用户）关联。超级用户和属于 supergroup 组的用户通常有着对HDFS上所有文件和目录的全权限，这包括读取、写入和执行权限。
关于HDFS 和HBase
总结来说，Apache HBase 就像是一个超级智能的图书管理系统，它建在巨大的图书馆（HDFS）之上，能够让你快速找到需要的信息，不管数据量有多大，都可以通过添加更多的电脑来轻松应对。想象一下，你有一个巨大的图书馆，这个图书馆就像 HDFS，它的架子上堆满了各种各样的书籍，每本书都非常厚，而且有
Hadoop之HDFS重点架构原理简介
Hadoop之HDFS（Hadoop Distributed File System）的重点架构原理主要涉及其分布式文件系统的核心组件、数据存储机制、以及关键的数据读写流程。
Hadoop入门—HDFS、MR、Yarn【看这一篇就够了！】
hadoop生态及架构，HDFS存储方式、Yarn资源调度、MR并行计算
大数据基础：Hadoop之HDFS重点架构原理
Hadoop Distributed File System - 分布式文件存储系统，解决海量数据存储问题。
大数据—数据采集DataX
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCom
