Hadoop HDFS

Hadoop 的 HDFS 命令算是大数据圈里用得挺频繁的一块了，尤其做文件操作的你，估计没少和这些打交道。像hadoop fs -ls、-put、-get这类基本命令，熟练掌握真的能省不少事儿。文章讲得挺细的，每个命令都配了示例，基本复制粘贴就能用，蛮实用的。 HDFS 的目录和文件管理命令也挺丰富的，比如-mv移动文件、-rm -skipTrash直接删除、-du查看文件大小等，都有明确的使用场景。你要是经常清理任务历史日志或者迁移数据，这部分内容你会有共鸣。 比较贴心的是，它还讲了像-setrep设置副本数、-chmod/-chown权限操作这些细节命令，不只是做日常操作，部署上线、权限

hadoop 的老版本hadoop-hdfs-2.7.2.jar里头，其实藏着不少有用的东西。比如你想看看HDFS的默认配置，不用专门去翻官网文档，直接从这个jar里扒hadoop-default.xml就行，挺方便的。 多时候调HDFS性能或者排查问题，都得了解配置参数到底怎么写的，尤其是那些默认值。把jar解压一下，就能看到完整的xml，像dfs.replication、dfs.blocksize这些都有，蛮全的。 哦对了，如果你是做Spring集成Hadoop的，或者研究底层怎么交互的，也建议看下这些配置，思路更清晰。还可以顺手看看这几个文档： Hadoop 2.9.0 core-

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。

本地文件上传到 HDFS 这事儿，其实不复杂。用的是 Hadoop 的FileSystem API，逻辑清晰，代码也比较好上手。你只要准备好本地文件路径，再指定好 HDFS 目标路径，几行代码就能搞定上传。而且配置方式也挺直观，Configuration对象管配置信息，FileSystem对象负责操作文件系统，用着还蛮顺。整个过程基本上就是：拿到文件系统 → 检查目录 → 上传 → 关闭连接，清晰明了。 HDFS 的URI 写法类似hdfs://192.168.xxx.xxx:9000，要跟你的集群配置一致，不然连不上。路径这块，也挺灵活，比如你可以用Path对象快速拼接目录，自动创建也方便。

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。

Hadoop 的大数据方式还挺有意思的，尤其是它的文件系统 HDFS，设计得蛮硬核。你可以把 PB 级别的大文件丢进去，照样跑得挺稳。HDFS 有点像一套聪明的仓库系统，用 NameNode 管账，用 DataNode 搬货，配合起来效率还挺高。 HDFS 的块存储机制比较适合超大文件。像视频、日志、数据备份这类动辄几十 GB 的文件，拆成 128MB 一块分给不同的DataNode去存，读取的时候还能自动挑离你最近的节点，响应也快。 数据块的多副本机制香，默认每块会复制 3 份。万一哪台机器挂了，系统还能自救补块，不容易丢数据。你要做高可用存储，这机制还挺关键的。 要说能力，MapReduc

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。

CentOS 7下Hadoop 3.1.2 HDFS配置详解。档详细介绍CentOS 7下Hadoop 3.1.2 HDFS的配置过程，包括安装JDK、Hadoop、HDFS的配置文件修改、HDFS的单机版配置等。 一、安装JDK 在CentOS 7中安装JDK是Hadoop运行的必要条件。从Oracle官网下载JDK，上传到Linux上，并将其解压缩到/usr/local/目录下。然后，修改/etc/profile文件，添加JDK的环境变量设置。 二、安装Hadoop 下载Hadoop的最新版本，并上传到Linux上。将Hadoop安装文件拷贝到Hadoop用户的主目录下，并更改其所属权

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

HDFS是Hadoop分布式计算的存储基础。HDFS具有高容错性，可以部署在通用硬件设备上，适合数据密集型应用，并且提供对数据读写的高吞吐量。HDFS能够提供对数据的可扩展访问，通过简单地往集群里添加节点就可以解决大量客户端同时访问的问题。HDFS支持传统的层次文件组织结构，同现有的一些文件系统类似，如可以对文件进行创建、删除、重命名等操作。