1.HDFS基础及操作（上）--Shell命令篇
2.使用Java API操作HDFS时,文件_方法用于获取文件列表？
3.怎么使用java代码直接将从外部拿到的数据存入hdfs
4.hdfs工作原理
5.HDFS 原理简述
6.Hadoop HDFS 简介

HDFS基础及操作（上）--Shell命令篇

       HDFS即Hadoop分布式文件系统，是系统Hadoop的关键组成部分，支持流数据读取和处理超大规模文件，源码源码运行在普通机器集群上。文件

       核心概念包括：块，系统降低节点寻址开销；名称节点，源码源码热敏打印 驱动源码数据目录管家，文件维护文件系统树、系统操作记录；FsImage与EditLog，源码源码FsImage保存文件属性，文件EditLog记录操作，系统通过EditLog更新FsImage提高速度；数据节点，源码源码实际存储数据。文件

       存储原理：数据冗余保存，系统加快传输，源码源码检查错误，保证可靠性。存储过程：第一副本当前节点，第二副本不同机架，第三副本同一机架不同节点，其他副本随机。数据读取：就近读取。

       HDFS常用命令：hadoop fs、hadoop dfs和hdfs dfs，适用于不同文件系统，我常用hdfs dfs。面试真正的源码使用hdfs dfs -ls进行操作，查看帮助如ls用法。创建用户目录使用命令，注意-p创建多级目录。ls列出目录内容，mkdir创建目录，rm删除目录。

       创建文件使用命令，编辑文件在终端，保存文件使用:wq。上传文件到目录使用命令，查看文件使用ls。下载文件使用get命令，复制文件使用cp命令。

       实战操作包括：上传文件，覆盖或追加到原有文件；下载文件自动重命名；输出文件信息，包括权限、大小、时间、路径；显示目录下文件信息，递归输出；创建和删除文件、目录；在文件中追加内容，覆盖到原有文件开头；删除文件；移动文件。

       总结：HDFS操作中目录管理关键，使用cd调整位置，源码资本经典案例区分相对路径和绝对路径。目录确定后，按照命令进行操作，操作流程简单明了。

使用Java API操作HDFS时,_方法用于获取文件列表？

       当使用 Java API 操作 HDFS 时，可以使用 FileSystem.listFiles() 方法来获取文件列表。该方法接受一个 Path 对象，表示要列举文件的目录，并返回一个 RemoteIterator<LocatedFileStatus> 对象，该对象可用于迭代目录中的文件。

       例如，下面的代码演示了如何使用 listFiles() 方法来获取 HDFS 上的文件列表：

       // 定义 HDFS 连接配置

       Configuration conf = new Configuration();

       // 获取 HDFS FileSystem 对象

       FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

       // 定义要列举文件的目录

       Path dirPath = new Path("/user/hadoop");

       // 获取文件列表

       RemoteIterator<LocatedFileStatus> fileIter = fs.listFiles(dirPath, true);

       // 遍历文件列表

       while (fileIter.hasNext()) {

       // 获取当前文件信息

       LocatedFileStatus fileStatus = fileIter.next();

       // 输出文件名称和大小

       System.out.println(fileStatus.getPath().getName() + " : " + fileStatus.getLen());

       }

怎么使用java代码直接将从外部拿到的数据存入hdfs

       ```java

       import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

       import org.apache.hadoop.fs.Path;

       import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

       import org.apache.hadoop.io.Text;

       import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;

       import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer;

       import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

       public class SeqWrite {

        private static final String[] data = {

        "a,b,c,d,e,f,g",

        "h,i,j,k,l,m,n",

        "o,p,q,r,s,t",

        "u,v,w,x,y,z",

        "0,1,2,3,4",

        "5,6,7,8,9"

        };

        public static void main(String[] args) throws IOException {

        Configuration configuration = new Configuration();

        // 设置HDFS的默认文件系统地址

        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://your-hadoop-namenode:");

        // 设置要存储的路径

        Path path = new Path("/your/path/to/file/test1.seq");

        // 创建SequenceFile.Writer的选项

        Option option = SequenceFile.Writer.file(path);

        Option optKey = SequenceFile.Writer.keyClass(IntWritable.class);

        Option optValue = SequenceFile.Writer.valueClass(Text.class);

        // 创建SequenceFile.Writer

        Writer writer = SequenceFile.createWriter(configuration, option, optKey, optValue);

        // 初始化键和值

        IntWritable key = new IntWritable();

        Text value = new Text();

        // 写入数据

        for (int i = 0; i < data.length; i++) {

        key.set(i);

        value.set(data[i]);

        writer.append(key, value);

        writer.hsync(); // 确保数据同步到磁盘

        try {

        Thread.sleep(L); // 等待秒

        } catch (InterruptedException e) {

        Thread.currentThread().interrupt();

        }

        }

        // 关闭流

        IOUtils.closeStream(writer);

        }

       }

       ```

       注意：

       1. 将 `"..."` 替换为你的HDFS主节点的地址。

       2. 将 `"/tmp/test1.seq"` 替换为你希望存储在HDFS上的文件路径。

       3. 添加了数据同步到磁盘的调用 `writer.hsync()`。

       4. 在写入数据后添加了 `Thread.sleep(L)` 调用，以模拟长时间的写入操作。在实际应用中，你可能不需要这个。

       5. 添加了异常处理，以确保在发生中断时能够正确关闭流。

hdfs工作原理

       hdfs工作原理如下：

       1、客户端通过调用FileSystem对象的open括号来读取希望打开的文件。对于HDFS来说，这个对象是分布式文件系统的一个实例。

       2、DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode，以确定文件的开头部分的块位置。对于每一块，namenode返回具有该块副本的datanode地址。此外，这些datanode根据他们与client的距离来排序（根据网络集群的拓扑）。如果该client本身就是一个datanode，便从本地datanode中读取。DistributedFileSystem返回一个FSDataInputStream对象给client读取数据，FSDataInputStream转而包装了一个DFSInputStream对象。

       3、接着client对这个输入流调用read()。存储着文件开头部分的块的数据节点的地址DFSInputStream随即与这些块最近的datanode相连接。

       4、通过在数据流中反复调用read()，数据会从datanode返回client。

       5、到达块的末端时，DFSInputStream会关闭与datanode间的联系，然后为下一个块找到最佳的datanode。client端只需要读取一个连续的流，这些对于client来说都是透明的。

       6、在读取的时候，如果client与datanode通信时遇到一个错误，那么它就会去尝试对这个块来说下一个最近的块。它也会记住那个故障节点的datanode，以保证不会再对之后的块进行徒劳无益的尝试。client也会确认datanode发来的数据的校验和。如果发现一个损坏的块，它就会在client试图从别的datanode中读取一个块的副本之前报告给namenode。

       7、这个设计的一个重点是，client直接联系datanode去检索数据，并被namenode指引到块中最好的datanode。因为数据流在此集群中是在所有datanode分散进行的。

HDFS 原理简述

       Apache软件基金会开发的Hadoop是一款并行计算框架和分布式文件管理系统，其中HDFS（Hadoop Distributed File System）是其核心模块之一。本文将简要介绍HDFS系统，分析其基本架构和原理。

       在数据存储需求不断增长的有钱还源码裙今天，单机容量已经无法满足需求。Hadoop正是为了解决这一问题而诞生的，它能够实现跨机器的存储。HDFS是Hadoop的一个子项目，提供了分布式文件系统服务，通过Hadoop集群管理分布在各个机器上的文件系统。HDFS通过引入网络，提高了数据传输的复杂度，但同时也保证了数据在节点不可用时的安全性。

       HDFS的设计目标主要是针对具有大量数据集的应用，如GB甚至TB级别的文件。HDFS需要提供高数据传输带宽，能够扩展到数百个节点，并且对延时没有过高要求。HDFS采用流式访问数据集，更注重数据批处理而非用户交互处理，其假设是最有效的数据处理模式是一次写入、多次读取。这种模式使得高吞吐量的数据访问成为可能。

       HDFS采用主从体系结构，包括HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。NameNode作为中心服务器，负责构建命名空间和管理文件的通化宜阳源码出售元数据，而DataNode则管理所在节点的存储。HDFS的文件被拆分成Block块，这些块存储在一组DataNode上。Namenode执行文件系统的名字空间操作，确定数据块到具体Datanode节点的映射，并处理客户端的读写请求。

       Block是HDFS存储数据的基本单位，默认大小为M。这种设置是为了最小化查找时间，控制定位文件与传输文件所用的时间比例。Block的拆分使得单个文件大小可以大于整个磁盘的容量，并且简化了存储系统的复杂度。Namenode可能成为集群的单点故障，因此HDFS提供了备份持久化元数据和Secondary NameNode两种解决机制。

       HDFS的副本机制和机架感知是为了提高数据可靠性和读写效率。副本机制通过在多个节点上保存多个副本，提高了数据的可靠性。机架感知则是通过网络拓扑结构，将网络看成一棵树，将两个节点间的距离定义为二者到最近的共同祖先的距离的总和，从而优化副本存放策略。

Hadoop HDFS 简介

       Hadoop HDFS 简介

       1. 概述

       Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是设计用于大规模数据存储的可靠系统。它提供分布式存储、高可用性、可靠性、块存储等功能。通过 HDFS，用户可以操作文件的写入和读取。

       2. HDFS 的核心功能

       HDFS 的核心优势在于存储海量文件，而非大量小文件。其容错机制通过数据复制确保存储的可靠性，即使硬件故障，数据也不会丢失。HDFS 提供高吞吐量数据访问能力，支持并行数据访问。

       3. HDFS 节点架构

       HDFS 采用主从架构，包括 NameNode（Master）和 DataNode（Slave）。

       3.1 NameNode

       NameNode 负责管理文件系统命名空间，执行如打开、关闭、重命名文件和目录等操作。它应部署在可靠的硬件上。

       3.2 DataNode

       DataNode 执行存储数据的任务，管理集群中存储的数据块，并响应 NameNode 的指令。DataNode 节点可以部署在成本较低的硬件上。

       4. HDFS 进程

       HDFS 运行在 NameNode 和 DataNode 节点上，提供分布式存储服务。

       5. HDFS 数据存储机制

       文件被拆分为小块存储，每个块默认大小为 MB。数据块以分布式方式存储于集群的不同节点，提供并行数据处理能力。

       6. 数据复制与容错机制

       HDFS 复制数据块以实现容错，每个块默认有 3 个副本，分布于集群中的不同节点，确保数据可靠性。

       7. 机架感知设计

       通过在多个机架上分布数据块副本，HDFS 提高容错能力和网络带宽利用率，确保系统高可用性。

       8. HDFS 架构与交互

       HDFS 架构包括 NameNode 和 DataNode。客户端与 NameNode 交互执行读写操作，遵循 write-once-read-many 模型。

       9. HDFS 特性

       9.1 分布式存储

       HDFS 以分布式方式存储数据块，提供映射（MapReduce）处理大数据子集的能力。

       9.2 数据块管理

       数据块是文件系统的基本单元，每个块的副本分布于不同节点，提供容错性。

       9.3 复制策略

       默认每个块有 3 个副本，可通过配置文件调整副本数量。HDFS 确保数据至少存在于 3 个节点上。

       9.4 高可用性与数据可靠性

       通过数据复制和分布存储，HDFS 提供高可用性和数据可靠性，即使某些节点故障，数据仍可访问。

       9.5 容错与数据恢复

       HDFS 的容错机制确保数据即使在硬件故障情况下也能恢复，提高数据安全性。

       9.6 可扩展性

       HDFS 支持水平扩展，通过添加更多节点或磁盘实现集群的动态扩展。

       9.7 高吞吐量程序访问

       HDFS 提供对应用程序数据的高吞吐量访问，支持高效的数据读写操作。

       9.8 HDFS 操作

       通过命令行或编程接口与 HDFS 交互，支持文件操作如创建、复制、权限设置等。

       9.9 文件读写流程

       读取时，客户端与 NameNode 交互获取数据节点地址，读取数据；写入时，同样通过 NameNode 获取地址，并在多个数据节点上并行写入数据块。

       总结，HDFS 是一个高效、可靠、可扩展的分布式文件系统，提供大规模数据存储与访问能力，适用于大数据处理场景。

GFS 谷歌文件系统论文笔记（GFS 即 HDFS 原型）

       在大数据处理的世界里，Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为开源的GFS实现，专为非结构化数据的存储而设计。它的上层结构是HBase，用于结构化数据的管理，而MapReduce则负责复杂的计算任务。

       背景需求揭示了HDFS的挑战：高硬件故障率、超大文件和少量数据的存储，以及以读为主但要求原子性的追加写入。系统对带宽需求高，而延迟敏感性相对较低。HDFS采用分层组织，包括目录管理、文件操作（如增删、打开、关闭和读写）以及快照功能，秒级创建文件副本并支持原子追加。

关键组件：Master与元数据管理

       Master作为单节点的控制中心，负责存储和维护所有文件系统的元数据，如名称空间（路径和指向数据的指针）和目录锁管理。元数据信息被组织为固定大小的M chunk，每个chunk都有唯一的块句柄。Master通过内存优化来提高访问速度，并通过心跳机制与chunk服务器通信，确保在节点故障时迅速恢复。

操作日志与一致性保障

       元数据的操作日志是持久化的，记录所有变更，只有经过持久化后变化才对客户端可见。Master定期做检查点，并通过客户端的租约机制减少与Master的交互，保持数据一致性。写入操作首先写入主chunk，然后同步到其他副本，利用IP邻近和链式复制提高吞吐量。

副本管理与容错性

       HDFS默认每个chunk有三个副本，分散在不同chunk服务器上，以实现高可用性和容错性。通过垃圾收集策略和惰性删除，系统在保证可靠性的同时简化了数据清理。Master记录所有操作，包括删除，确保数据恢复时的完整性。

诊断与恢复

       运行时，HDFS通过心跳机制检查chunk服务器状态，确保数据的完整性和一致性。在系统崩溃后，通过检查点快速重启机制，仅恢复检查点后的日志，大大提高恢复速度。通过详尽的RPC日志，诊断工具帮助监控和解决问题。