Hadoop HDFS

这份文档整理了 Hadoop 分布式文件系统 HDFS 的学习笔记，并附带简单的代码示例，助您理解 HDFS 的核心概念和运作机制。

这份Hadoop Java API指南深入浅出地解析了各个API的功能和使用方法，非常适合刚开始学习Hadoop的开发者查阅。指南涵盖了HDFS的核心操作，并提供了清晰的代码示例，帮助您快速上手。需要注意的是，您需要自行搭建Hadoop集群环境。

Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，它能够可靠、高效、可伸缩地处理海量数据。 Hadoop特性： 高可靠性 高效性 高可扩展性 高容错性 成本低 运行在Linux平台上 支持多种编程语言 Hadoop生态系统： 除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包含其他组件，例如Hive和HBase： Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言，方便数据分析。 HBase: 构建在HDFS之上的分布式、可伸缩、高可靠性的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。

此代码示范了 Hadoop 3.x 中 HDFS 的 API 操作。

Hadoop环境构建及HDFS Shell命令的详细介绍，演示内容生动丰富。

Hadoop Shell与HDFS操作详解####一、分布式文件系统与HDFS概述分布式文件系统是一种允许多台计算机通过网络共享文件的文件系统。随着数据量的不断增长，单个操作系统管理的数据已经无法满足需求。在这种背景下，分布式文件系统应运而生，它能够将数据分布在多台计算机的文件系统中，并提供统一的访问接口，方便数据的存储和管理。 HDFS(Hadoop Distributed File System)作为Hadoop项目的核心组件之一，是一种专为大数据处理设计的分布式文件系统。HDFS的设计目标是提供高吞吐量的数据访问能力，适合大规模数据集的应用场景。它具有良好的容错性，能够自动将数据复制到其他节点，从而保证数据的可靠性和可用性。 ####二、HDFS体系结构与基本概念HDFS采用主从(Master-Slave)架构。主要包括NameNode（主节点）和DataNode（从节点）两大部分： - NameNode:存储元数据信息，包括文件系统的目录结构、文件和目录的元数据、文件块的位置信息等。 - DataNode:存储实际的数据块。每个文件会被切分成固定大小的数据块，这些数据块会被分散存储在不同的DataNode上。 HDFS还支持多种重要的功能特性，如： - 数据冗余:为了提高数据的可靠性和可用性，HDFS会自动将数据块复制到多个DataNode上，默认的复制因子为3。 - 流式数据访问:适合大文件的高效读写操作，但不适合低延迟数据访问。 - 简单的一致性模型:为每个文件保存一个写指针，支持写入操作的一致性，但不支持并发写操作。 ####三、HDFS的Shell操作HDFS提供了丰富的命令行工具用于管理和操作文件系统，类似于Linux的Shell命令。下面列举了一些常用的HDFS命令及其用法： - hadoop fs -ls:查看指定路径下的文件和目录列表。 - hadoop fs -lsr:递归查看指定路径下的所有子目录和文件。 - hadoop fs -du:显示指定路径下文件的大小。 - hadoop fs -dus:统计指定路径下文件(夹)的总大小。 - hadoop fs -count:统计指定路径

Hadoop 3 HDFS 分布式搭建指南

该指南为 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 提供基础知识，涵盖数据存储原理、写入和读取操作等内容。

在Windows平台上，使用Hadoop HDFS处理大数据已成常态。本示例演示如何在Eclipse集成环境中运行Hadoop插件，执行基于HDFS的中文分词任务，并分析《唐诗三百首》中的常见词语。涉及技术包括Hadoop MapReduce、中文分词库和数据统计排序。安装Eclipse和配置Hadoop环境后，下载安装Hadoop HDFS客户端，利用Winutils工具包与HDFS交互。创建MapReduce项目，添加相关依赖，编写Mapper和Reducer类实现中文分词和词频统计。

Hadoop技术的核心之一，HDFS体系结构，包括NameNode作为主控节点和DataNode作为数据块服务器。