Spark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReducer快40倍左右。　　Spark是hadoop的升级版本，Hadoop作为第一代产品使用HDFS，第二代加入了Cache来保存中间计算结果，并能适时主动推Map/Reduce任

namenode的http访问页面中针对每个文件的内容显示大小，通常无需设置。NN所使用的元数据保存，一般建议在nfs上保留一份，作为1.0的HA方案使用，也可以在一台服务器的多块硬盘上使用。设置hdfs超级权限的组，默认是supergroup，启动had

serverTimezone=Asia/Shanghai \. .getOrCreate();Order order = new Order();String[] items = line.getString(0).split(",")

HDFS在考虑写入模型时做了一个简化，就是同一时刻只允许一个写入者或追加者。GFS使用租约机制来保障在跨多个副本的数据写入中保持顺序一致性。chunk租约机制的设计主要是为了减轻Master的负担，由主副本所在的chunkserver来承担流水线顺序的安排

HDFS将每个文件存储为一个数据块，默认为64MB，每个数据块都会存在多个副本。HDFS针对一个数据块写操作时只能有一个用户，DataNode使用本地文件系统存储HDFS数据。BlockReport：当DataNode启动时，它会遍历本地文件系统，会产生一

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，也就是Hadoop的一个分布式文件系统。

HDFS为hadoop的核心组件，为hadoop底层的文件存储系统。它通常运行在商用硬件集群上，用来存储超大文件、大规模文件。"超大文件"是指具有数百MB、数G甚至数T大小的文件；HDFS设计为了存储大量“超大文件”。HDFS的文件为“

常用命令

在此就不详细介绍HDFS是啥东西了，你只要问问google大神或度娘就一清二楚了。在此我主要用java代码实现对HDFS的增、删、查操作。* 在创建对象时，把fileSystem实例化。

NameNode两台：nn1、nn2JournalNode三台：JN1、JN2、JN3测试过程测试方法：使用hadoop put 命令上传一个2GB文件，中途使用kill -9 杀掉nn1，然后使用如下命令将nn2修改为active，查看上传文件是否完整。

对于任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode都会使用一种称为EditLog的事务日志记录下来。例如，在HDFS中创建一个文件，Namenode就会在Editlog中插入一条记录来表示；同样地，修改文件的副本系数也将往Editlog插入一条记录。

HDFS是高容错性的，可以部署在低成本的硬件之上，HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问，它适合大数据集的应用程序。[-finalizeUpgrade]终结HDFS的升级操作 [-upgradeProgress status | details | fo

如果只是NN参数有变化，DN是不需要重新启动的。

bin/hadoopfs-copyToLocalurls(hdfs文件)/opt/index(本地路径)

文件系统的元数据的持久化HDFS的命名空间是由名字节点来存储的。名字节点用事务日志叫做EditLog来持久化每一个对文件系统的元数据的改变，例如，在HDFS中创建一个新的文件，名字节点将会插入一吊记录到EditLog来标示这个改变。类似地，改变文件的复制因

在一次游泳的时候,想起一个问题,为什么hdfs的namenode没有存储块的对应节点信息,导致启动hdfs的时候,datanode需要扫描所有的数据块,再将该datanode上的块信息发送给namenode,namenode才能构建完整的元数据信息.根据文

本文较长，请大家耐心阅读，文末附有全套大数据自学视频教程和PDF学习书籍分享，小伙伴们可以在文末领取哦！熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；在大数据领域，使用最多的操作

缓存,英文单词译为Cache,缓存可以帮助我们干很多事,当然最直接的体会就是可以减少不必要的数据请求和操作.同样在HDFS中,也存在着一套完整的缓存机制,但可能使用了解此机制的人并不多,因为这个配置项平时大家比较少用而且HDFS中默认是关闭此功能的.至于是

在学习Hadoop的过程中，你可能会遇到Hadoop Hdfs配置问题，本节就接着上节和大家继续分享一下Hadoop Hdfs配置方法，相信通过本节的学习你一定会对Hadoop的配置有新的认识。下面是具体步骤接介绍。[master@hadoop]$bin/