Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模

之前有人问我，"我放了一个*.avi在linux服务器上，你肯定找不到嘻嘻"。登上去发现etc文件夹大了好几个G。。。。你4不4撒，你为什么不把avi切成多块，放到不同服务器上，这谁能发现呢？？上面开个玩笑，hdfs实际上不是让我们当作

DataNode上数据块的接受、发送并没有采用RPC机制,因为RPC是一个命令式的接口,而DataNode的数据处理是一种流式机制。其中,DataXceiver依赖于两个辅助：BlockSender和 BlockReceiver。监听块传输连接请求，同时控

使用hadoop的shell命令进行hdfs的操作十分不方便,最好的办法当然是将hdfs映射为本地文件系统. 而通过实现WebDav Http协议,结合WebDav的众多客户端,可以将hdfs映射为windows或是linux的本地文件系统.而使用api存

前几天看到篇文章，是用java的API操作HDFS的文件系统。那篇文章单独介绍了每个api的使用，为了以后方便使用，我写成了一个类，现分享给大家。比较简单，大家也可以自己完善。

DN向NN发送心跳报告的时候，NN将editlog上的数据操作发送给DN实现。如果active NN挂掉了，ZKFC会监控到，向zk集群发送心跳报告时会将这一消息报告上去，zk集群会进行选举，被选举到的standby NN所在节点的ZKFC进程收到通知，这

·BigTable 的开源实现：HBaseGoogle File System的开源实现：HDFS1.HDFS 是在一个大规模分布式服务器集群上，对数据分片后进行并行读写及冗余存储。HBase 的伸缩性主要依赖其可分裂的 HRegion 及可伸缩的分布式文

Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。商业版主要是提供了专业的技术支持，这对一些大型企业尤其重要。TaskTracker负责执行JobTracker进程分配给的任务，其必须运行于DataNode上，即DataNode既是数据存储结

HBase 深入浅出HBase 在大数据生态圈中的位置提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，

Apache的Hadoop的软件库是一个框架，允许对大量数据，使用简单的编程模型的计算机集群上的分布式处理。它的设计规模从单一服务器到数千台计算机，每个提供本地计算和存储。而不是依靠硬件上提供高avaiability，库本身的目的是在应用层故障检测和处理，

1）所谓HA，即高可用。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障。4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群：NameNode机器发生意外，

hadoop fs -ls /test1 查看hdfs跟几点下的test1文件夹下的所有文件三、创建目录。将hdfs中的两个MinghanSui.txt文件合并生成成a.txt到本地dadoop文件夹中九、查看文件

主节点能够生成新的块key，并导出块key到从节点。从节点只能导入并且使用从主节点接收的块key。主机和从机都可以生成和验证块令牌。HdfsConstants.java----接口类：一些HDFS内部的常数；Hdfs常量字段及取值的定义；StorageIn

HDFS，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS有自己的管理单位，称为数据块。当一个文件在HDFS上进行存储时，它会按照数据块大小被分成多个块，而且一个文件的每个块会尽

看了好长时间的hdfs，感觉真不是一个简单明了的，多了一些配置性的东西，缺少一些合理的固定约束，或许是赶着云计算的风潮，去把它当作一个分布式文件系统使用。Hdfs的连接感觉不算很简单，在mapreduce上跑了多次程序后，发现其conf在本机上走的那么像是