-
Hadoop优缺点:适合大量文件TB、PB级的文件存储有副本出策略，适合一次写入多次读取；
不适合小规模数据以及随机读取这种场景
查看全部 -
Hadoop 是大数据存储与计算的分布式解决方案，其中HDFS大叔模具存储而MapReduce是大数据计算的解决方案
NameNode 存储文件元数据、维护文件系统的所有文件和目录以及文件与数据块的映射。记录每个文件中各个块所在数据节点的信息。
查看全部 -
下载，更改权限
查看全部 -
实验步骤1 将本地文件上传到hdfs中
查看全部 -
常用的hdfs shell命令
查看全部 -
HDFS缺点
查看全部 -
HDFS优点
查看全部 -
DataNode的定义
查看全部 -
NameNode的概念
查看全部 -
Hadoop=HDFS+MapReduce
查看全部 -
shell 命令操作HDFS
常用HDFS shell 命令：
类Linux系统：
ls, cat, mkdir, rm, chmod. chown 等
2. HDFS 文件交互：
1.copyFromLocal ：从本地文件拷贝到hdfs系统
2. copyToLocal ： 从hdfs系统拷贝到本地文件
3. get ： 下载文件
4. put： 上传文件
查看 hdfs 帮助文档： hdfs dfs -help
查看 hdfs 根目录下的文件 ： hdfs dfs -ls /
拷贝文件到hdfs ： hdfs dfs -copyFormLocal （文件所在路径） （目标路径）
更改文件访问权限： hdfs dfs -chmod 权限 文件路径
查看全部 -
hdfs 写流程：
客户端向NameNode 发起写数据请求
分块写入DataNode节点，DataNode自动完成副本备份
DataNode向NameNode汇报存储完成，NameNode通知客户端
hdfs 读流程：
客户端向NameNode发起读流程
NameNode找出距离最近的DataNode节点信息
客户端从DataNode分块下载文件
查看全部 -
hadoop 是一个开源的大数据框架，是一个分布式计算的解决方案。hadoop是由HDFS（分布式文件系统）+ MapReduce（分布式计算）组成。
HDFS ：存储是大数据技术的基础；
MapReduce编程模型： 分布式计算是大数据应用的解决方案
查看全部 -
Spark优点
查看全部 -
HBase简介
查看全部
举报