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

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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

即Hive的表按天进行分区。指定到相应目录。这样，只要文件生成，就能直接通过操作Hive的mytable表来对文件进行统计了。HDFS中所有文件都是由块BLOCK组成，默认块大小为64MB。只有数据量大于1个BLOCK时，第一个BLOCK的数据才会被看到，

超大文件----在这里指具有几百MB几百GB甚至几百TB大小的文件。目前已经存储PB级数据的hadoop集群了；每次分析都会涉及该数据集的大部分数据甚至全部，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要；HDFS遇到上述故障时，被设计成能够

分布式文件系统很多，包括GFS，HDFS，淘宝开源的TFS，Tencent用于相册存储的TFS，以及FacebookHaystack。其中，TFS，QFS以及Haystack需要解决的问题以及架构都很类似，这三个文件系统称为BlobFS。本文从分布式架构的

小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给Hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文

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DataNode节点退役得等该节点上的所有数据块Blocks被复制完成之后，才能允许退役。这就需要Monitor负责定时地检测这些节点中Blocks的状态，当这些Blocks都满足副本因子之后，才能将该DataNode节点置为退役状态。DataNode多并

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2012年4月13日，由IT168主办的2012中国数据库技术大会在北京隆重召开。大会第三天，百度基础架构部高级工程师孙桂林发表了主题为“百度HDFS集群的数据压缩”的演讲。　　当前，数字信息急剧膨胀。面对海量数据处理的需求，“大数据”这一新的概念应运而生

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当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力的时候,就有必要对其进行分区.并存储到若干台单独的计算机上.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统.该系统架构于网络之上,,基于网络的复杂性,该系统势必比普通磁盘文件系统更为复杂.例如能够容忍单

最近需要把hadoop的HDFS替换成KFS。其实具体性能的差异我还没有测试过。不过理论上说，C+写的KFS应该在性能上比HDFS更胜一筹。关于底层的FS的支持。hadoop的扩展性着实不错。那么如何配置呢？首先KFS必须先部署起来。修改core-site

前面一篇《Hadoop初体验：快速搭建Hadoop伪分布式环境》搭建了一个Hadoop的环境，现在就使用Hadoop自带的wordcount程序来做单词统计的案例。就是这个hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar程序。创建HD

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搭建了一个Hadoop的环境，Hadoop集群环境部署在几个Linux服务器上，现在想使用windows上的Java客户端来操作集群中的HDFS文件，但是在客户端运行时出现了如下的认证错误，被折磨了几天，问题终得以解决。以此文记录问题的解决过程。其实这个错