【资料图】

Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop生态系统中的一个关键组件，它是一个分布式文件系统，专为处理超大文件和大规模数据集而设计。以下是HDFS的入门介绍：

架构

HDFS由两个主要组件组成：NameNode和DataNode。

● NameNode：NameNode是HDFS的中央管理器。它维护文件系统的命名空间并控制文件的访问。它存储文件的元数据，如文件名、文件目录结构、文件的访问权限和块列表等。

● DataNode：DataNode是存储实际数据块的节点。每个DataNode都存储文件系统的一部分数据。它们向NameNode报告它们所存储的块信息，并接收来自客户端和其他DataNode的请求。

文件系统

在HDFS中，文件被分成块并分布在多个DataNode上。每个块通常为128MB（可以配置为不同的大小）。每个块都有多个副本（默认情况下是3个），这些副本分布在不同的DataNode上。如果一个副本丢失，HDFS可以使用另一个副本恢复文件。

数据读写

客户端可以通过HDFS API向HDFS写入和读取数据。当客户端要写入文件时，它首先将文件分成块并将每个块写入HDFS。当客户端要读取文件时，它从NameNode获取文件的元数据并从DataNode读取数据块。

HDFS的优点

● 可靠性：HDFS具有高度的可靠性，即使在节点故障的情况下，也可以通过副本来保证数据的完整性。

● 处理超大文件：HDFS可以处理大到数百GB甚至数TB大小的文件。

● 易于扩展：HDFS可以水平扩展，可以添加更多的节点以处理更多的数据。

● 成本效益：HDFS使用廉价的硬件，因此它是一种成本效益较高的解决方案。

这是关于HDFS的简单介绍。要深入了解HDFS的更多细节和配置，请参阅官方文档。

强烈推荐《Hadoop3.x大数据开发实战(视频教学版) 大数据入门初级》，希望对每一位开发者有所帮助！

标签：