大数据课程-Hadoop集群程序设计与开发-3.HDFS分布式文件系统_lk_edit.pptx

大数据课程——Hadoop集群程序设计与开发，教师版，提供教学大纲、教案、教学设计、实训文档等，课程内容包含教学准备环境、软件安装、作业、教学文档、演示视频，花费巨额时间亲自制作，下载后可私信提供上述所有教学资料，可按照ppt以及教学文档直接教授 【HDFS概述】 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Google在2003年发表的GFS（Google File System）论文的开源实现，旨在处理和存储海量数据。HDFS是一个高容错性的分布式文件系统，它能够在由普通商用硬件构建的集群上运行。HDFS的主要目标是解决大规模数据集的存储问题，支持TB乃至PB级别的文件。 【HDFS的基本概念】 1. **NameNode（名称节点）**：作为HDFS集群的核心，NameNode负责管理文件系统的命名空间和文件的元数据，如文件路径、文件的所有者、权限信息、文件的块列表以及块所在的DataNode位置等。当NameNode关闭时，整个Hadoop集群将无法访问。 2. **DataNode（数据节点）**：DataNode是HDFS的从属服务器，它们存储文件的实际数据块。每个DataNode会根据NameNode的指令执行数据的读写操作，并定期向NameNode报告其存储的数据块信息。 3. **Block（数据块）**：HDFS将文件分割为固定大小的块进行存储，默认大小为128MB。文件的每个块都会被复制到多个DataNode上以提供容错性，通常默认备份3份。块的复制策略确保了数据的可靠性和可用性，即使部分DataNode故障，也能从其他节点恢复数据。 4. **Rack（机架）**：在Hadoop集群中，服务器通常部署在多个机架上。通过机架感知策略，HDFS可以优化数据的冗余分布，使得副本尽可能地分散在不同机架的DataNode上，提高数据的可用性和网络效率。 【HDFS的架构和原理】 HDFS采用主从结构，NameNode作为主节点管理全局文件系统视图，DataNode则作为从节点执行实际的数据存储。文件系统命名空间是树形结构，NameNode维护这个结构，并处理客户端的文件操作请求。DataNode之间的通信用于数据块的复制和恢复。 【HDFS的操作】 1. **Shell操作**：用户可以通过HDFS的命令行接口（Shell）执行各种操作，如创建、删除文件和目录，查看文件内容，移动或重命名文件等。 2. **Java API操作**：对于开发人员，HDFS提供了丰富的Java API，允许应用程序直接与HDFS交互，进行文件的读写、打开、关闭、追加等操作。这使得HDFS可以无缝集成到各种大数据处理框架中，如MapReduce。 【学习目标】 学习HDFS，需要理解其演变历史、基本概念、架构原理，以及如何通过Shell和Java API进行操作。熟悉这些内容后，开发者和管理员能够有效地在Hadoop集群上存储和处理大数据，为大数据分析和挖掘奠定坚实的基础。