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hdfs数据存储
哪个程序负责“
hdfs
”和“
数据存储
”?
答:
负责“
hdfs
”和“
数据存储
”的程序是
HDFS
。Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodityhardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。运行在HDFS之上的...
hadoop三大核心组件
答:
Hadoop三大核心组件分别是
HDFS
、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统,用于
存储
大规模
数据
集。HDFS将数据分布在多个节点上,支持数据冗余备份,确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础,可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架...
简述
hdfs
体系结构
答:
简单来说,NameNode就像是整个
HDFS
的大脑,掌控着整个系统的文件结构和
数据存储
的元数据。其次,DataNode是文件系统的工作节点,它们根据需要存储并检索数据块,并定期向NameNode发送它们所存储的块的列表。在HDFS中,文件被分割成一个或多个大小相等的数据块,并分散存储在不同的DataNode上。这种分布式存储...
HDFS
上每个
数据
节点最多能存多少,多大的数据
答:
hadoop的datanode上
存储
多少数据就是由该datanode的磁盘空间决定的,配置文件中dfs.data.dir参数指定了
hdfs数据
存放目录(多个目录由逗号分隔),设置好该参数后,这个datanode节点的最大存储空间就由设定目录的空间决定。hadoop各个datanode节点的数据量基本是一致的,可以通过balancer.sh来平衡各个节点的空间利用...
HDFS
是不是能
存储
结构化
数据
也能存储非结构化数据?
答:
hdfs
就是个文件系统,可以存任何东西,可以理解为一块硬盘
hdfs
的副本个数
答:
hdfs
的应用领域 互联网搜索引擎需要处理和存储海量的网络数据,
HDFS
作为底层存储系统,提供了高容量、高可靠性的存储能力。搜索引擎可以将爬取的网页
数据存储
在HDFS中,然后通过MapReduce等计算框架进行数据处理和索引构建,从而实现高效的搜索和查询。在网络服务和系统运维中,日志分析是一个重要的任务。HDFS...
2.
HDFS
是否属于NoSQL
数据
库?请分析一下HDFS作为数据库的不足之处_百 ...
答:
5.
数据
一致性的挑战:由于
HDFS
是分布式的,数据的一致性可能面临挑战。在复制模式下,HDFS会将数据复制到多个节点上,但由于数据复制的异步性质,数据的读取一致性可能受到影响。综上所述,尽管HDFS具有
存储
和处理大规模数据的优势,但作为数据库,它仍然存在一些不足之处。对于需要事务支持、强一致性和...
大
数据
处理的技术栈共有多少层
答:
1、数据采集和传输层:这一层主要负责从各种数据源收集数据,并将数据传输到数据中心。常用的技术包括Flume、Logstash、Sqoop等。Flume和Logstash主要用于日志数据的采集,Sqoop则用于从关系型数据库中导入导出数据。2、
数据存储
层:这一层主要负责数据的持久化存储。常用的技术包括
HDFS
、HBase、Cassandra等。
hdfs
的特点有哪些
答:
二、
HDFS
缺点(局限性)1、不能做到低延迟数据访问:由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化,牺牲了获取数据的延迟,所以对于低延迟数据访问,不适合hadoop。对于低延迟的访问需求,HBase是更好的选择。2、不适合大量的小文件存储 :由于namenode将文件系统的元
数据存储
在内存中,因此该文件系统所能存储的...
大
数据
的核心技术有哪些
答:
HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是
hdfs
的封装,本质是
数据存储
、NoSQL数据库。3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算。4、数据查询分析:Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(HiveSQL)查询...
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