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hdfs中可能保存大量小文件，这样会把namenode的namespace搞的很大。namespace保存着hdfs文件的inode信息，文件越多需要的namenode内存越大，但内存毕竟是有限的。下面图片展示了，har文档的结构。har文件是通过mapr
hive仓库表数据最终是存储在HDFS上，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。而且大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。但是在数据仓库中，越是上层的表汇总程度就越高，数据量也就越小，而且这些表通常会有日期分区，随着时间的
high availibility: 高可靠，有两个namenode节点在运行，一个是active状态 一个是standby状态，此两个namenode要保持内部数据一致性通过journalnode集群实现namenode内部数据一致性，active状态的
下面的大白话简单记录了hdfs在存储文件时都做了哪些个事情，问了将来集群问题的排查提供一些参考依据。输出流控制一个DFSoutPutstream，负责处理数据节点和名称节点之间的通信。这就是hadoop的容错的强大之处了；其次、当前块中取一个正常的数据节点
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