Hadoop分布式文件系统探索器

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，处理大数据存储和处理需求。它通过在廉价硬件上分布数据和计算任务来提供高容错性和高可靠性。HDFS适用于需要处理大规模数据的应用场景，如数据分析和机器学习。

HDFS是大数据的核心组件之一，Hive的数据存储在HDFS中，Mapreduce和Spark的计算数据也存储在HDFS中，HBase的region也在HDFS中。在HDFS shell客户端，我们可以进行上传、删除等多种操作，并管理文件系统。熟练使用HDFS有助于更好地理解和掌握大数据技术。实验的主要目的是掌握HDFS的常用操作和文件系统管理。

《深入探索HDFS—Hadoop分布式文件系统的应用与实践》 。带书签，非扫描高清文字完整版。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一个便捷的Web界面，用于监控和管理集群的文件和目录。通过访问NameNode节点的Web UI，用户可以直观地查看HDFS的运行状态、节点信息、存储容量、文件操作等关键指标，以及执行文件上传、下载、删除等操作，方便用户进行集群管理和数据维护。

MooseFS支持FUSE，部署相对轻量级。存在单点依赖问题。国内应用较多。

此讲义讲解了分布式文件系统HDFS

MooseFS是一个采用C语言编写的高容错性分布式文件系统，能够将数据资源分布存储在多台不同的物理介质上，并为用户提供统一的访问接口。用户可以通过mfsmount与管理服务器交互，操作元数据文件并与数据服务器交换数据，这一机制基于FUSE（用户空间文件系统），使MooseFS能够在支持FUSE的操作系统上工作，如Linux、FreeBSD、OpenSolaris和MacOS等。

深入了解Hadoop分布式文件系统HDFS指南#### HDFS概述Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）是Hadoop项目的核心组成部分之一，专为在大规模集群环境中高效存储与处理海量数据而设计。它采用了主从架构模型，并通过一系列组件实现了高度可靠的数据管理和快速访问能力。 #### 1. HDFS架构详解HDFS的架构主要由以下几个关键组件构成： - NameNode:作为整个文件系统的中心节点，负责管理文件系统的命名空间和文件块的位置信息。具体来说，NameNode维护着文件系统树及其所有文件和目录的元数据。 - DataNo

分布式存储里的老牌选手 MooseFS，主打一个“轻量+易部署”。元数据服务端只有一个master，是它的中枢——客户端、数据节点都得跟它打交道。不过呢，也正因为目前还是单master，有点小瑕疵：单点故障风险存在，但好在架构挺清晰，部署起来不费劲。 MooseFS 的master负责文件系统的所有元数据，包括目录结构、权限啥的。你只要部署好master，剩下的就是加chunkserver（数据存储节点），就像堆积木那样，慢慢扩展容量也 OK。 客户端连接时直接跟master沟通，它分配数据块去哪个chunkserver读写，整个流程还是挺丝滑的。支持大部分Linux/Unix系统，兼容性也算