一、hdfs 數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？

數(shù)據(jù)存儲技術(shù)HDFS

一、概述

1.1 分布式文件系統(tǒng)（DFS）的概念和作用

1.2 HDFS概述

二、HDFS的相關(guān)概念

2.1 塊

2.2 NameNode

2.3 Secondary NameNode

2.4 DataNode

三、HDFS體系架構(gòu)與原理

3.1 HDFS體系結(jié)構(gòu)

3.2 HDFS高可用機制

二、hdfs是數(shù)據(jù)存儲組件嗎？

hdfs是數(shù)據(jù)存儲組件。HDFS 全稱是 Hadoop Distribute File System，是Hadoop進行數(shù)據(jù)存儲的核心組件，作為最底層的分布式存儲服務(wù)存在。分布式文件系統(tǒng)解決的問題就是大數(shù)據(jù)存儲。它們是橫跨在多臺計算機上的存儲系統(tǒng)。HDFS 支持傳統(tǒng)的層次型文件組織結(jié)構(gòu)。用戶或者應(yīng)用程序可以創(chuàng)建目錄，然后將文件保存在這些目錄里。文件系統(tǒng)名字空間的層次結(jié)構(gòu)和大多數(shù)現(xiàn)有的文件系統(tǒng)類似：用戶可以創(chuàng)建、刪除、移動或重命名文件。

三、hdfs中誰負責(zé)數(shù)據(jù)存儲？

負責(zé)“hdfs”和“數(shù)據(jù)存儲”的程序是HDFS。

Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)被設(shè)計成適合運行在通用硬件(commodityhardware)上的分布式文件系統(tǒng)。

它和現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點。但同時，它和其他的分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上。

運行在HDFS之上的程序有很大量的數(shù)據(jù)集。典型的HDFS文件大小是GB到TB的級別。所以，HDFS被調(diào)整成支持大文件。它應(yīng)該提供很高的聚合數(shù)據(jù)帶寬，一個集群中支持?jǐn)?shù)百個節(jié)點，一個集群中還應(yīng)該支持千萬級別的文件。

大部分的HDFS程序?qū)ξ募僮餍枰氖且淮螌懚啻巫x取的操作模式。一個文件一旦創(chuàng)建、寫入、關(guān)閉之后就不需要修改了。

這個假定簡單化了數(shù)據(jù)一致的問題和并使高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問變得可能。一個Map-Reduce程序或者網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序都可以完美地適合這個模型。

四、hdfs是數(shù)據(jù)存儲技術(shù)嗎？

hdfs是數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。

Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）是一種分布式文件系統(tǒng)，設(shè)計用于在商用硬件上運行。它與現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有許多相似之處。但是，與其他分布式文件系統(tǒng)的差異很大。HDFS具有高度容錯能力，旨在部署在低成本硬件上。HDFS提供對應(yīng)用程序數(shù)據(jù)的高吞吐量訪問，適用于具有大型數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。

五、hdfs與hbase數(shù)據(jù)存儲區(qū)別？

區(qū)別：作用不一樣

HDFS是分布式文件系統(tǒng)，管理的是存放在多個硬盤上的數(shù)據(jù)文件，而Hbase管理的是類似于key—value映射的表。

Hbase底層仍然依賴HDFS來作為其物理存儲，并且還需要Zookeeper協(xié)助提供部分配置服務(wù)，包括維護元信息和命名空間等

六、hdfs集群的元數(shù)據(jù)存儲格式？

hdfs元數(shù)據(jù)存儲格式有如下幾種：

1.sequencefile，key—value格式

2.textfile，行式文本文件

3.rcfile，行列混合存儲

4.orc，列式存儲

5.parquet，列式存儲

七、哪個程序負責(zé)“hdfs”和“數(shù)據(jù)存儲”？

負責(zé)“hdfs”和“數(shù)據(jù)存儲”的程序是HDFS。

Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)被設(shè)計成適合運行在通用硬件(commodityhardware)上的分布式文件系統(tǒng)。它和現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點。但同時，它和其他的分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上。運行在HDFS之上的程序有很大量的數(shù)據(jù)集。典型的HDFS文件大小是GB到TB的級別。所以，HDFS被調(diào)整成支持大文件。它應(yīng)該提供很高的聚合數(shù)據(jù)帶寬，一個集群中支持?jǐn)?shù)百個節(jié)點，一個集群中還應(yīng)該支持千萬級別的文件。大部分的HDFS程序?qū)ξ募僮餍枰氖且淮螌懚啻巫x取的操作模式。一個文件一旦創(chuàng)建、寫入、關(guān)閉之后就不需要修改了。這個假定簡單化了數(shù)據(jù)一致的問題和并使高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問變得可能。一個Map-Reduce程序或者網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序都可以完美地適合這個模型。

八、hdfs存儲機制？

HDFS（Hadoop Distributed File

System），它是一個文件系統(tǒng)，用于存儲文件，通過目錄樹來定位文件；其次，它是分布式的，由很多服務(wù)器聯(lián)合起來實現(xiàn)其功能，集群中的服務(wù)器有各自的角色。集群不一定是分布式的，但是分布式一定是集群。

HDFS 的設(shè)計適合一次寫入，多次讀出的場景，且不支持文件的修改。適合用來做數(shù)據(jù) 分析，并不適合用來做網(wǎng)盤應(yīng)用。

九、hadoop中哪個模塊負責(zé)HDFS數(shù)據(jù)存儲？

Hadoop中負責(zé)HDFS數(shù)據(jù)存儲的模塊是NameNode。因為在HDFS中，所有的數(shù)據(jù)被拆分成多個數(shù)據(jù)塊進行存儲，在存儲之前需要對數(shù)據(jù)進行劃分和管理。NameNode作為HDFS的主節(jié)點，負責(zé)管理和控制數(shù)據(jù)塊的劃分、存儲、復(fù)制和恢復(fù)等操作，通過對數(shù)據(jù)塊的元數(shù)據(jù)進行管理來保證數(shù)據(jù)的可用性和可靠性。值得一提的是，在HDFS中還有一個次要節(jié)點SecondaryNameNode，它的作用不是存儲數(shù)據(jù)塊，而是定期備份NameNode的元數(shù)據(jù)，防止元數(shù)據(jù)的損壞或丟失。

十、hdfs存儲和對象存儲區(qū)別？

hdfs存儲是用數(shù)據(jù)塊的方式存儲。對象存儲是對象的方式進行數(shù)據(jù)存儲，通過k—v方式，存儲的形式是key—object形式