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简述HDFS的存储机制
简述hdfs
体系结构
答:
然后,Client会根据这些信息直接从相应的DataNode上读取或写入数据。这种机制使得HDFS能够高效地处理大规模数据集,并支持高并发访问。总的来说,HDFS的体系结构通过NameNode、DataNode和Client三个组件的协同工作,
实现了分布式文件系统的核心功能
:数据的存储、管理和访问。这种体系结构不仅具有高可靠性、高可扩...
简述hdfs
体系结构
答:
HDFS的这种体系结构使得它能够高效地处理大规模数据集,具有高容错性和高吞吐量的特点
。通过分布式存储和冗余副本机制,HDFS能够确保数据的安全性和可靠性。
HDFS
组成架构及四大
机制
答:
HDFS:分布式文件系统。用于存储文件,通过目录树来定位文件
。由多台服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件修改。适合做数据分析,不适合做网盘应用。NameNode :DataNode :Client :Secondary NameNode HDFS中的文件在物理上是分块存储(Block)...
hadoop
中存储
文件系统
hdfs的
冗余
机制
是怎么进行的?有什么特点?
答:
4.HDFS:保存作业数据、配置信息等,保存作业结果
。 Map/Reduce 作业总体执行流程: 代码编写 ---> 作业配置 ---> 作业提交 ---> Map任务分配和执行 ---> 处理中间结果 ---> Reduce任务分配与执行 ---> 输出结果 而对于每个作业的执行,又包含: 输入准备 ---> 任务执行 ---> 输出结果 作业提交JobClient...
hdfs不支持并发
写入
答:
1.
HDFS的文件写入机制
:HDFS采用了主从架构,
其中NameNode是主服务器,负责管理文件系统的元数据;而DataNode是从服务器,负责实际数据的存储
。当客户端想要向HDFS写入文件时,它首先会与NameNode通信,获取写入文件的权限和指定的DataNode。然后,客户端将数据块写入这些DataNode。在这种架构中,同一时间只能...
以下哪一项不属于
hdfs的存储机制
答:
数据容错与恢复机制不属于
hdfs的存储机制
。根据查询相关资料信息,HDFS用来为大数据提供可靠存储,不属于HDFS高可靠性与可用性机制的是数据容错与恢复机制。
什么是hadoop
答:
1. HDFS:
分布式文件系统
,是Hadoop的存储组件。它提供了一个高度可靠、可扩展的文件存储机制,能够存储大量的数据。HDFS设计的主要目标是支持大数据集的访问,提供容错性和可扩展性,确保数据在分布式环境中的安全性。通过将文件分割成块并分布在集群中的多个节点上,HDFS可以有效地管理和维护大数据集。2. ...
hdfs
工作流程
答:
2.
hdfs的
工作
机制
hdfs集群分为两大角色:NameNode,DataNode (Secondary NameNode)NameNode负责管理整个文件的元数据(命名空间信息,块信息) 相当于Master DataNode负责管理用户的
文件数据
块 相当于Salve 文件会按照固定的大小(block=128M)切成若干块后分布式
存储
在若干个datanode节点上 每一个文件块有多个...
关于
hdfs的
物理
存储
路径问题
答:
我没用过Hive,但
HDFS的存储机制
都是一样的。你所谓的物理位置指的是在操作系统中的磁盘路径?这个路径是在Hadoop配置的时候写在hdfs-site.xml
文件的
dfs.datanode.data.dir字段里的,在每个datanode的这个文件夹里存着该节点上存储的所有数据块block,以blk_打头。dfs.namenode.data.dir指定的文件夹在...
关于hadoop的描述正确的是
答:
关于hadoop的描述正确的是指:一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,它是一个存储系统和计算框架的软件框架。它主要解决海量
数据存储
与计算的问题,是大数据技术中的基石。
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