
Hadoop技术已经无处不在。不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词。短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准。看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇。
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,Hadoop旗下有很多经典子项目,比如HBase、Hive等,这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop,就必须知道HDFS和MapReduce是什么。
HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。
HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。
⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。
1、存储文件的时候需要指定存储的路径,这个路径是HDFS的路径。而不是哪个节点的某个目录。比如./hadoop fs -put localfile hdfspat
一般操作的当前路径是/user/hadoop比如执行./hadoop fs -ls .实际上就相当于./hadoop fs -ls /user/hadoop
2、HDFS本身就是一个文件系统,在使用的时候其实不用关心具体的文件是存储在哪个节点上的。如果需要查询可以通过页面来查看,也可以通过API来实现查询。
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