Ⅰ 下面哪個程序負責hdfs數據存儲
存放到HDFS 一般都是要分析的數據。分析完成的數據直接存儲到MYSQL 或者ORACLE 中。這種處理方式是離線處理。如日誌文件存儲到hdfs 分析出網站的流量 UV PV 等等。一般都是用pig hive 和mr 等進行分析的。 存放到HBASE 一般都是數據拿過來直接用...
Ⅱ 分布式文件系統hdfs主要由哪些功能模塊構成
Hadoop分布式文件系統(HDFS)被設計成適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統。它和現有的分布式文件系統有很多共同點。但同時，它和其他的分布式文件系統的區別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用。HDFS放寬了一部分POSIX約束，來實現流式讀取文件系統數據的目的。HDFS在最開始是作為Apache Nutch搜索引擎項目的基礎架構而開發的。HDFS是Apache Hadoop Core項目的一部分。
Hadoop分布式文件系統架構
1 NameNode（名稱節點）
HDFS命名空間採用層次化（樹狀——譯者注）的結構存放文件和目錄。
2 映像和日誌
Inode和定義metadata的系統文件塊列表統稱為Image(映像).NameNode將整個命名空間映像保存在RAM中。而映像的持久化記錄則保存在NameNode的本地文件系統中，該持久化記錄被稱為Checkpoint(檢查點)。NameNode還會記錄HDFS中寫入的操作，並將其存入一個記錄文件，存放在本地文件系統中，這個記錄文件被叫做Journal(日誌)。
3 數據節點
DataNode上的每一個塊(block)副本都由兩個本地文件系統上的文件共同表示。其中一個文件包含了塊（block）本身所需包含的數據，另一個文件則記錄了該塊的元數據，包括塊所含數據大小和文件生成時間戳。數據文件的大小等於該塊（block）的真實大小，而不是像傳統的文件系統一樣，需要用額外的存儲空間湊成完整的塊。因此，如果一個塊里只需要一半的空間存儲數據，那麼就只需要在本地系統上分配半塊的存儲空間即可。
4 HDFS客戶端
用戶應用程序通過HDFS客戶端連接到HDFS文件系統，通過庫文件可導出HDFS文件系統的介面。像很多傳統的文件系統一樣，HDFS支持文件的讀、寫和刪除操作，還支持對目錄的創建和刪除操作。與傳統的文件系統不同的是，HDFS提供一個API用以暴露文件塊的位置。這個功能允許應用程序。
5 檢查點節點
HDFS中的NameNode節點，除了其主要職責是相應客戶端請求以外，還能夠有選擇地扮演一到兩個其他的角色，例如做檢查點節點或者備份節點。該角色是在節點啟動的時候特有的。
6 備份節點
HDFS的備份節點是最近在加入系統的一項特色功能。就像CheckpintNode一樣，備份節點能夠定期創建檢查點，但是不同的是，備份節點一直保存在內存中，隨著文件系統命名空間的映像更新和不斷更新，並與NameNode的狀態隨時保持同步。
7 系統更新和文件系統快照
在軟體更新的過程中，由於軟體的bug或者人為操作的失誤，文件系統損壞的幾率會隨之提升。在HDFS中創建系統快照的目的，就在於把系統升級過程中可能對數據造成的隱患降到最低。快照機制讓系統管理員將當前系統狀態持久化到文件系統中，這樣以來，如果系統升級後出現了數據丟失或者損壞，便有機會進行回滾操作，將HDFS的命名空間和存儲狀態恢復到系統快照進行的時刻。
Ⅲ HDFS的文件存儲過程
在正式介紹HDFS小文件存儲方案之前，我們先介紹一下當前HDFS上文件存取的基本流程。
(1) 讀文件流程
1）client端發送讀文件請求給namenode，如果文件不存在，返回錯誤信息，否則，將該文件對應的block及其所在datanode位置發送給client
2） client收到文件位置信息後，與不同datanode建立socket連接並行獲取數據。
(2) 寫文件流程
1） client端發送寫文件請求，namenode檢查文件是否存在，如果已存在，直接返回錯誤信息，否則，發送給client一些可用namenode節點
2） client將文件分塊，並行存儲到不同節點上datanode上，發送完成後，client同時發送信息給namenode和datanode
3） namenode收到的client信息後，發送確信信息給datanode
4） datanode同時收到namenode和datanode的確認信息後，提交寫操作。
Ⅳ 下面哪個程序負責 hdfs 數據存儲
負責「hdfs」和「數據存儲」的程序是HDFS。
Ⅳ hdfs中負責把文件分成塊的客戶端還是名稱節點
hdfs中負責把文件分成塊的客戶端。
單一節點（簡化系統的設計和實現），負責管理文件系統的名字空間(namespace)以及客戶端對文件的訪問。
一個管理文件命名空間和調節客戶端訪問文件的主伺服器，當然還有一些數據節點，通常是一個節點一個機器，它來管理對應節點的存儲。HDFS對外開放文件命名空間並允許用戶數據以文件形式存儲。
移動計算比移動數據更經濟：
在靠近計算數據所存儲的位置來進行計算是最理想的狀態，尤其是在數據集特別巨大的時候。這樣消除了網路的擁堵，提高了系統的整體吞吐量。
一個假定就是遷移計算到離數據更近的位置比將數據移動到程序運行更近的位置要更好。HDFS提供了介面，來讓程序將自己移動到離數據存儲更近的位置。
異構軟硬體平台間的可移植性HDFS被設計成可以簡便地實現平台間的遷移，這將推動需要大數據集的應用更廣泛地採用HDFS作為平台。
Ⅵ hdfs有哪些進程並說明其作用
Hadoop分布式文件系統(HDFS)被設計成適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統。它和現有的分布式文件系統有很多共同點。但同時，它和其他的分布式文件系統的區別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用。HDFS放寬了一部分POSIX約束，來實現流式讀取文件系統數據的目的。HDFS在最開始是作為Apache Nutch搜索引擎項目的基礎架構而開發的。HDFS是Apache Hadoop Core項目的一部分。 Hadoop分布式文件系統架構 1 NameNode（名稱節點） HDFS命名空間採用層次化（樹狀——譯者注）的結構存放文件和目錄。 2 映像和日誌 Inode和定義metadata的系統文件塊列表統稱為Image(映像).NameNode將整個命名空間映像保存在RAM中。而映像的持久化記錄則保存在NameNode的本地文件系統中，該持久化記錄被稱為Checkpoint(檢查點)。NameNode還會記錄HDFS中寫入的操作，並將其存入一個記錄文件，存放在本地文件系統中，這個記錄文件被叫做Journal(日誌)。 3 數據節點 DataNode上的每一個塊(block)副本都由兩個本地文件系統上的文件共同表示。其中一個文件包含了塊（block）本身所需包含的數據，另一個文件則記錄了該塊的元數據，包括塊所含數據大小和文件生成時間戳。數據文件的大小等於該塊（block）的真實大小，而不是像傳統的文件系統一樣，需要用額外的存儲空間湊成完整的塊。因此，如果一個塊里只需要一半的空間存儲數據，那麼就只需要在本地系統上分配半塊的存儲空間即可。 4 HDFS客戶端 用戶應用程序通過HDFS客戶端連接到HDFS文件系統，通過庫文件可導出HDFS文件系統的介面。像很多傳統的文件系統一樣，HDFS支持文件的讀、寫和刪除操作，還支持對目錄的創建和刪除操作。與傳統的文件系統不同的是，HDFS提供一個API用以暴露文件塊的位置。這個功能允許應用程序。 5 檢查點節點 HDFS中的NameNode節點，除了其主要職責是相應客戶端請求以外，還能夠有選擇地扮演一到兩個其他的角色，例如做檢查點節點或者備份節點。該角色是在節點啟動的時候特有的。 6 備份節點 HDFS的備份節點是最近在加入系統的一項特色功能。就像CheckpintNode一樣，備份節點能夠定期創建檢查點，但是不同的是，備份節點一直保存在內存中，隨著文件系統命名空間的映像更新和不斷更新，並與NameNode的狀態隨時保持同步。 7 系統更新和文件系統快照 在軟體更新的過程中，由於軟體的bug或者人為操作的失誤，文件系統損壞的幾率會隨之提升。在HDFS中創建系統快照的目的，就在於把系統升級過程中可能對數據造成的隱患降到最低。快照機制讓系統管理員將當前系統狀態持久化到文件系統中，這樣以來，如果系統升級後出現了數據丟失或者損壞，便有機會進行回滾操作，將HDFS的命名空間和存儲狀態恢復到系統快照進行的時刻。
Ⅶ hdfs工作流程
1. hdfs基本工作流程
1. hdfs初始化目錄結構
hdfs namenode -format 只是初始化了namenode的工作目錄
而datanode的工作目錄是在datanode啟動後自己初始化的
namenode在format初始化的時候會形成兩個標識：
blockPoolId：
clusterId：
新的datanode加入時，會獲取這兩個標識作為自己工作目錄中的標識
一旦namenode重新format後，namenode的身份標識已變，而datanode如果依然
持有原來的id，就不會被namenode識別
2. hdfs的工作機制
hdfs集群分為兩大角色:NameNode,DataNode (Secondary NameNode)
NameNode負責管理整個文件的元數據(命名空間信息，塊信息) 相當於Master
DataNode負責管理用戶的文件數據塊 相當於Salve
文件會按照固定的大小（block=128M）切成若干塊後分布式存儲在若干個datanode節點上
每一個文件塊有多個副本（默認是三個），存在不同的datanode上
DataNode會定期向NameNode匯報自身所保存的文件block信息，而namenode則會負責保持文件副本數量
hdfs的內部工作機制會對客戶的保持透明，客戶端請求方法hdfs都是通過向namenode申請來進行訪問
SecondaryNameNode有兩個作用，一是鏡像備份，二是日誌與鏡像的定期合並
客戶端向namenode通信，請求上傳文件，namenode檢查目標文件是否已經存在，父目錄是否存在
namenode返回給客戶端，告知是否可以上傳
客戶端請求第一個block該傳輸到那些datanode伺服器上
namenode返回3個datanode伺服器abc
客戶端請求3台datanode的一台a上傳數據（本質上是一個rpc調用，建立pipeline），A收到請求後會繼續調用b，然後b調用c，將整個pipeline建立完成，逐級返回客戶端。
客戶端開始忘a上傳第一個block（先從磁碟讀取數據放入本地內存緩存），以packet為單位，a收到一個packet將會傳給b，b傳給c，a每傳一個packet會放入一個應答隊列等待應答
宕一個block傳輸完之後，客戶端再次請求namenode上傳第二個block的伺服器
3. hdfs寫入數據流程
1.客戶端要向hdfs寫入數據，首先要跟namenode通信以確認可以寫文件並獲得接收文件block的datanode，然後，客戶端按照順序將文件block逐個傳給相應datanode，並由接收到block的datanode負責向其他datanode復制block副本
4. 寫入數據步驟詳細解析
Ⅷ hadoop的核心是什麼
Hadoop是一個開源框架，用於以分布式方式存儲和處理大數據。Hadoop的核心組件是 -
HDFS（Hadoop分布式文件系統） - HDFS是Hadoop的基本存儲系統。在商用硬體集群上運行的大型數據文件存儲在HDFS中。即使硬體出現故障，它也能以可靠的方式存儲數據。
Hadoop MapRece - MapRece是負責數據處理的Hadoop層。它編寫了一個應用程序來處理存儲在HDFS中的非結構化和結構化數據。它負責通過將數據劃分為獨立任務來並行處理大量數據。處理分兩個階段完成Map和Rece。Map是指定復雜邏輯代碼的第一個處理階段，Rece是指定輕量級操作的第二階段處理。
YARN - Hadoop中的處理框架是YARN。它用於資源管理並提供多種數據處理引擎，即數據科學，實時流和批處理。