欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

hdfs文件系统(hadoop的分布式文件系统操作)

程序员文章站 2023-11-17 23:11:52
大数据需要学习的框架有很多,而hadoop作为大数据开发的核心模块,就需要多加了解。hdfs是基于java的分布式文件系统,对于理解hadoop分布式文件系统很有帮助,今天我们就一起来深入解析大数据h...

大数据需要学习的框架有很多,而hadoop作为大数据开发的核心模块,就需要多加了解。hdfs是基于java的分布式文件系统,对于理解hadoop分布式文件系统很有帮助,今天我们就一起来深入解析大数据hadoop中的hdfs。

hdfs文件系统(hadoop的分布式文件系统操作)

一、什么是hdfs?

hdfs负责数据文件的存储,为整个hadoop生态圈提供了基础的存储服务。提供了一个低成本、高性能、高容错、高可靠的分布式文件系统。

hdfs是一个主/从(master/slave)体系架构,由于分布式存储的性质,集群拥有两类节点namenode和datanode。namenode(名字节点):系统中通常只有一个,中心服务器的角色,管理存储和检索多个datanode的实际数据所需的所有元数据。

二、hdfs的特点

1、低成本:搭建hdfs主要是通过横向扩展机器数量而非花高价钱购进昂贵的服务器。

2、高性能:处理大型任务上集群处理效率,多台机器分块并行处理要比单台机器串行处理要快很多

3、高容错:数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式,提高容错性。数据自动保存多个副本,副本丢失后,自动恢复。

4、高可靠:hdfs解决了单点问题,hdfs集群中心节点是非常重要的,如果中心节点宕机整个集群将无法使用,所以中心节点namenode会有主要节点(primary)和备份节点(stand by)。如果primary出现问题stand by可以自动接替primary工作。

三、hdfs如何存储数据?

hdfs 采用master/slave的架构来存储数据,这种架构主要由四个部分组成,分别为hdfs client(客户端)、namenode(主管、管理者)、datanode(slave)和secondary namenode。可以看看下面这张图:

以上就是关于hdfs的部份解析了,希望对大家能有多帮助。hdfs作为hadoop主要的核心,在数据存储方面为我们提供了保证,是非常优秀的分布式文件系统。如果想了解更多详情,请点击成都加米谷大数据官网吧!