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hdfs寫(xiě)入：
1、客戶端拆分文件
2、客戶端請(qǐng)求namenode，namenode返回可以用的datanode
3、寫(xiě)入數(shù)據(jù)塊到datanode
4、復(fù)制數(shù)據(jù)庫(kù)
5、更新元數(shù)據(jù)到namenode
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hdfs讀取數(shù)據(jù)流程：
讀?。?/p>
1、客戶端想namenode請(qǐng)求
2、namenode返回元數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)包含哪些塊，以及這些塊的位置等等）
3、讀數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)塊并組裝
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二級(jí)namenode定期從主namenode同步元數(shù)據(jù)映像文件盒修改日志，一旦主namenode宕機(jī)，二級(jí)namenode轉(zhuǎn)正成為主namenode
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datenode定期向namenode發(fā)送心跳檢測(cè)
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默認(rèn)每個(gè)數(shù)據(jù)塊有三個(gè)副本，其中兩個(gè)在同一個(gè)機(jī)架，一個(gè)在另一個(gè)機(jī)架來(lái)保證容錯(cuò)
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namenode:管理節(jié)點(diǎn)，存放文件元數(shù)據(jù)，即文件與數(shù)據(jù)塊映射表，數(shù)據(jù)塊與數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的映射表
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hive：把sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)化成hadoop任務(wù)執(zhí)行
zookeeper：監(jiān)控管理hadoop集群每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)
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google大數(shù)據(jù)技術(shù)（降低成本，容錯(cuò)，簡(jiǎn)化分布式計(jì)算）：
mapreduce bigtable gfs（沒(méi)有開(kāi)源）
而hadoop是基于google大數(shù)據(jù)技術(shù)的開(kāi)元實(shí)現(xiàn)查看全部 -
hdfs查看全部
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這四個(gè)啊??！
mapred-site.xml
hdfs-site.xml
core-site.xml
hadoop-env.sh查看全部 -
Hadoop可以用來(lái)搭建大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、分析、統(tǒng)計(jì)等業(yè)務(wù)
優(yōu)勢(shì)：
高擴(kuò)展（基于框架增加硬件實(shí)現(xiàn)）
低成本（不依賴于高端機(jī)，只需要PC機(jī)，利用軟件容錯(cuò)確?？煽啃裕?br />
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Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的分布式存儲(chǔ)+分布式計(jì)算平臺(tái)
包括兩個(gè)核心組成：
HDFS：分布式文件系統(tǒng)，存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)
MapReduce：并行處理框架，實(shí)現(xiàn)任務(wù)分解和調(diào)度
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Hadoop是一個(gè)模仿Google大數(shù)據(jù)技術(shù)的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)
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系統(tǒng)瓶經(jīng)：存儲(chǔ)容量、讀寫(xiě)速率、計(jì)算效率......
Google大數(shù)據(jù)技術(shù)：MapReduce、BigTable、GFS
革命性變化：
成本降低，能用PC機(jī)，就不用大型機(jī)和高端存儲(chǔ)。
軟件容錯(cuò)硬件故障視為常態(tài)，通過(guò)軟件保證可靠性
簡(jiǎn)化并行分布式計(jì)算，無(wú)須控制節(jié)點(diǎn)同步和數(shù)據(jù)交換
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