Hadoop HDFS

Hadoop 的 HDFS 命令算是大数据圈里用得挺频繁的一块了，尤其做文件操作的你，估计没少和这些打交道。像hadoop fs -ls、-put、-get这类基本命令，熟练掌握真的能省不少事儿。文章讲得挺细的，每个命令都配了示例，基本复制粘贴就能用，蛮实用的。 HDFS 的目录和文件管理命令也挺丰富的，比如-mv移动文件、-rm -skipTrash直接删除、-du查看文件大小等，都有明确的使用场景。你要是经常清理任务历史日志或者迁移数据，这部分内容你会有共鸣。 比较贴心的是，它还讲了像-setrep设置副本数、-chmod/-chown权限操作这些细节命令，不只是做日常操作，部署上线、权限

这份文档整理了 Hadoop 分布式文件系统 HDFS 的学习笔记，并附带简单的代码示例，助您理解 HDFS 的核心概念和运作机制。

Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，它能够可靠、高效、可伸缩地处理海量数据。 Hadoop特性： 高可靠性 高效性 高可扩展性 高容错性 成本低 运行在Linux平台上 支持多种编程语言 Hadoop生态系统： 除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包含其他组件，例如Hive和HBase： Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言，方便数据分析。 HBase: 构建在HDFS之上的分布式、可伸缩、高可靠性的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。

Hadoop 的大数据方式还挺有意思的，尤其是它的文件系统 HDFS，设计得蛮硬核。你可以把 PB 级别的大文件丢进去，照样跑得挺稳。HDFS 有点像一套聪明的仓库系统，用 NameNode 管账，用 DataNode 搬货，配合起来效率还挺高。 HDFS 的块存储机制比较适合超大文件。像视频、日志、数据备份这类动辄几十 GB 的文件，拆成 128MB 一块分给不同的DataNode去存，读取的时候还能自动挑离你最近的节点，响应也快。 数据块的多副本机制香，默认每块会复制 3 份。万一哪台机器挂了，系统还能自救补块，不容易丢数据。你要做高可用存储，这机制还挺关键的。 要说能力，MapReduc

这份Hadoop Java API指南深入浅出地解析了各个API的功能和使用方法，非常适合刚开始学习Hadoop的开发者查阅。指南涵盖了HDFS的核心操作，并提供了清晰的代码示例，帮助您快速上手。需要注意的是，您需要自行搭建Hadoop集群环境。

CentOS 7下Hadoop 3.1.2 HDFS配置详解。档详细介绍CentOS 7下Hadoop 3.1.2 HDFS的配置过程，包括安装JDK、Hadoop、HDFS的配置文件修改、HDFS的单机版配置等。 一、安装JDK 在CentOS 7中安装JDK是Hadoop运行的必要条件。从Oracle官网下载JDK，上传到Linux上，并将其解压缩到/usr/local/目录下。然后，修改/etc/profile文件，添加JDK的环境变量设置。 二、安装Hadoop 下载Hadoop的最新版本，并上传到Linux上。将Hadoop安装文件拷贝到Hadoop用户的主目录下，并更改其所属权

Hadoop环境构建及HDFS Shell命令的详细介绍，演示内容生动丰富。

HDFS是Hadoop分布式计算的存储基础。HDFS具有高容错性，可以部署在通用硬件设备上，适合数据密集型应用，并且提供对数据读写的高吞吐量。HDFS能够提供对数据的可扩展访问，通过简单地往集群里添加节点就可以解决大量客户端同时访问的问题。HDFS支持传统的层次文件组织结构，同现有的一些文件系统类似，如可以对文件进行创建、删除、重命名等操作。

此代码示范了 Hadoop 3.x 中 HDFS 的 API 操作。

Hadoop Shell与HDFS操作详解####一、分布式文件系统与HDFS概述分布式文件系统是一种允许多台计算机通过网络共享文件的文件系统。随着数据量的不断增长，单个操作系统管理的数据已经无法满足需求。在这种背景下，分布式文件系统应运而生，它能够将数据分布在多台计算机的文件系统中，并提供统一的访问接口，方便数据的存储和管理。 HDFS(Hadoop Distributed File System)作为Hadoop项目的核心组件之一，是一种专为大数据处理设计的分布式文件系统。HDFS的设计目标是提供高吞吐量的数据访问能力，适合大规模数据集的应用场景。它具有良好的容错性，能够自动将数据复制到其