❶ 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。
❷ 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。
❸ hdfs主要功能
(1)、Client其主要的職責如下
(a)、在上傳數據的時候對數據進行分塊，在進行數據的下載的時候對數據進行合並
(b)、與NameNode進行通信在進行數據上傳的時候獲取數據上傳時的數據節點，在數據下載的時候獲取存儲數據的節點
(c)、與DataNode進行通信進行數據的上傳和下載
(2)、NameNode主要的職責如下
(a)、負責數據塊映射信息的管理，在上傳數據的時候給Client返回可以上傳的數據節點，在需要獲取數據的時候返回數據所在的節點，其本身並不存儲數據。
(b)、副本數據的管理策略。
(c)、管理HDFS的名稱空間
(3)、DataNode的主要的職責如下
(a)、負責數據的存儲以及數據的讀寫。
(4)、SecondaryNameNode主要職責
(a)、是NM的一個備用。
(b)、減去NM的負擔，對NM中的日誌以及鏡像文件進行合並在把合並之後的數據發回到NM。
HDFS的寫過程及內部原理
1. 使用HDFS提供的客戶端開發庫，向遠程的Namenode發起RPC請求；
2. Namenode會檢查要創建的文件是否已經存在，創建者是否有許可權進行操作，成功則會為文件創建一個記錄，否則會讓客戶端拋出異常；
3. 當客戶端開始寫入文件的時候，開發庫會將文件切分成多個packets（信息包），並在內部以"data queue"的形式管理這些packets，並向Namenode申請新的blocks，獲取用來存儲replicas（復製品）的合適的datanodes列表，列表的大小根據在Namenode中對replication的設置而定。
4. 開始以pipeline（管道）的形式將packet寫入所有的replicas中。開發庫把packet以流的方式寫入第一個datanode，該datanode把該packet存儲之後，再將其傳遞給在此pipeline（管道）中的下一個datanode，直到最後一個datanode，這種寫數據的方式呈流水線的形式。
5. 最後一個datanode成功存儲之後會返回一個ack packet，在pipeline里傳遞至客戶端，在客戶端的開發庫內部維護著"ack queue"，成功收到datanode返回的ack packet後會從"ack queue"移除相應的packet。
6. 如果傳輸過程中，有某個datanode出現了故障，那麼當前的pipeline會被關閉，出現故障的datanode會從當前的pipeline中移除，剩餘的block會繼續剩下的datanode中繼續以pipeline的形式傳輸，同時Namenode會分配一個新的datanode，保持replicas設定的數量。
❹ 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。
❺ hadoop中主機有多少個進程是對的
概述：
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架，實現了Google的MapRece編程模型和框架，能夠把應用程序分割成許多的 小的工作單元，並把這些單元放到任何集群節點上執行。在MapRece中，一個准備提交執行的應用程序稱為「作業（job）」，而從一個作業劃分出 得、運行於各個計算節點的工作單元稱為「任務（task）」。此外，Hadoop提供的分布式文件系統（HDFS）主要負責各個節點的數據存儲，並實現了 高吞吐率的數據讀寫。
在分布式存儲和分布式計算方面，Hadoop都是用從/從（Master/Slave）架構。在一個配置完整的集群上，想讓Hadoop這頭大 象奔跑起來，需要在集群中運行一系列後台(deamon）程序。不同的後台程序扮演不用的角色，這些角色由NameNode、DataNode、 Secondary NameNode、JobTracker、TaskTracker組成。其中NameNode、SecondaryNameNode、JobTracker運行在Master節點上，而在每個Slave節點上，部署一個DataNode和TaskTracker，以便 這個Slave伺服器運行的數據處理程序能盡可能直接處理本機的數據。對Master節點需要特別說明的是，在小集群中，SecondaryNameNode可以屬於某個從節點；在大型集群中，NameNode和JobTracker被分別部署在兩台伺服器上。
我們已經很熟悉這個5個進程，但是在使用的過程中，我們經常遇到問題，那麼該如何入手解決這些問題。那麼首先我們需了解的他們的原理和作用。1.Namenode介紹
Namenode 管理者文件系統的Namespace。它維護著文件系統樹(filesystem tree)以及文件樹中所有的文件和文件夾的元數據(metadata)。管理這些信息的文件有兩個，分別是Namespace 鏡像文件(Namespace image)和操作日誌文件(edit log)，這些信息被Cache在RAM中，當然，這兩個文件也會被持久化存儲在本地硬碟。Namenode記錄著每個文件中各個塊所在的數據節點的位置信息，但是他並不持久化存儲這些信息，因為這些信息會在系統啟動時從數據節點重建。
Namenode結構圖課抽象為如圖：
下面來詳細的介紹這三類組件：
服務組件
TaskTracker節點內部的服務組件不僅用來為TaskTracker節點、客戶端提供服務，而且還負責向TaskTracker節點請求服務，這一類組件主要包括HttpServer、TaskReportServer、JobClient三大組件。
1.HttpServer
TaskTracker節點在其內部使用Jetty Web容器來開啟http服務，這個http服務一是用來為客戶端提供Task日誌查詢服務，二是用來提供數據傳輸服務，即在執行Rece任務時是通過TaskTracker節點提供的該http服務來獲取屬於自己的map輸出數據。這里需要詳細介紹的是與該服務相關的配置參數，集群管理者可以通過TaskTracker節點的配置文件來配置該服務地址和埠號，對應的配置項為：mapred.task.tracker.http.address。同時，為了能夠靈活的控制該該服務的吞吐量，管理者還可以設置該http服務的內部工作線程數量，對應的配置為：tasktracker.http.threads。
2.Task Reporter
TaskTracker節點在接收到JobTracker節點發送過來的Map/Rece任務之後，會把它們交給JVM實例來執行，而自己則需要收集這些任務的執行進度信息，這就使得Task在JVM實例中執行的時候需要不斷地向TaskTracker節點報告當前的執行情況。雖然TaskTracker節點和JVM實例在同一台機器上，但是它們之間的進程通信卻是通過網路I/O來完成的(此處並不討論這種通信方式的性能)，也就是TaskTracker節點在其內部開啟一個埠來專門為任務實例提供進度報告服務。該服務地址可以通過配置項mapred.task.tracker.report.address來設置，而服務內部的工作線程的數量取2倍於該TaskTracker節點上的Map/Rece Slot數量中的大者。
❻ hdfs數據存儲在集群什麼地方
1、存儲文件的時候需要指定存儲的路徑，這個路徑是HDFS的路徑。而不是哪個節點的某個目錄。比如./hadoopfs-putlocalfilehdfspat一般操作的當前路徑是/user/hadoop比如執行./hadoopfs-ls.實際上就相當於./hadoopfs-ls/user/hadoop2、HDFS本身就是一個文件系統，在使用的時候其實不用關心具體的文件是存儲在哪個節點上的。如果需要查詢可以通過頁面來查看，也可以通過API來實現查詢。
❼ 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。
❽ 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...