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Hadoop優(yōu)缺點:適合大量文件TB、PB級的文件存儲有副本出策略，適合一次寫入多次讀取；
不適合小規(guī)模數(shù)據(jù)以及隨機讀取這種場景
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Hadoop 是大數(shù)據(jù)存儲與計算的分布式解決方案，其中HDFS大叔模具存儲而MapReduce是大數(shù)據(jù)計算的解決方案
NameNode 存儲文件元數(shù)據(jù)、維護文件系統(tǒng)的所有文件和目錄以及文件與數(shù)據(jù)塊的映射。記錄每個文件中各個塊所在數(shù)據(jù)節(jié)點的信息。
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下載，更改權(quán)限
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實驗步驟1 將本地文件上傳到hdfs中
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常用的hdfs shell命令
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HDFS缺點
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HDFS優(yōu)點
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DataNode的定義
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NameNode的概念
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Hadoop=HDFS+MapReduce
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???????????????????????????????????? shell 命令操作HDFS
常用HDFS shell 命令：
?類Linux系統(tǒng)：
ls, cat, mkdir, rm, chmod. chown 等
2. HDFS 文件交互：
????1.copyFromLocal ：從本地文件拷貝到hdfs系統(tǒng)
? ? 2. copyToLocal ： 從hdfs系統(tǒng)拷貝到本地文件
????3. get ： 下載文件
????4. put： 上傳文件
查看 hdfs 幫助文檔： hdfs dfs -help
查看 hdfs 根目錄下的文件 ： hdfs dfs -ls /
拷貝文件到hdfs ： hdfs dfs -copyFormLocal? （文件所在路徑） （目標路徑）
更改文件訪問權(quán)限： hdfs dfs -chmod 權(quán)限 文件路徑
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hdfs 寫流程：
客戶端向NameNode 發(fā)起寫數(shù)據(jù)請求
分塊寫入DataNode節(jié)點，DataNode自動完成副本備份
DataNode向NameNode匯報存儲完成，NameNode通知客戶端
hdfs 讀流程：
客戶端向NameNode發(fā)起讀流程
NameNode找出距離最近的DataNode節(jié)點信息
客戶端從DataNode分塊下載文件
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hadoop 是一個開源的大數(shù)據(jù)框架，是一個分布式計算的解決方案。hadoop是由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）+ MapReduce（分布式計算）組成。
HDFS ：存儲是大數(shù)據(jù)技術的基礎；
MapReduce編程模型： 分布式計算是大數(shù)據(jù)應用的解決方案?
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Spark優(yōu)點
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HBase簡介
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