第10章 分布式文件系统HDFS

Hadoop分布式⽂件系统（HDFS）详解HDFS简介：当数据集的⼤⼩超过⼀台独⽴物理计算机的存储能⼒时，就有必要对它进⾏分区 (partition)并存储到若⼲台单独的计算机上。

管理⽹络中跨多台计算机存储的⽂件系统成为分布式⽂件系统 (Distributed filesystem)。

该系统架构于⽹络之上，势必会引⼊⽹络编程的复杂性，因此分布式⽂件系统⽐普通磁盘⽂件系统更为复杂。

HDFS是基于流数据模式访问和处理超⼤⽂件的需求⽽开发的，它可以运⾏于廉价的商⽤服务器上。

总的来说，可以将 HDFS的主要特点概括为以下⼏点：（1 ）处理超⼤⽂件这⾥的超⼤⽂件通常是指数百 MB、甚⾄数百TB ⼤⼩的⽂件。

⽬前在实际应⽤中， HDFS已经能⽤来存储管理PB(PeteBytes)级的数据了。

在 Yahoo！，Hadoop 集群也已经扩展到了 4000个节点。

（2 ）流式地访问数据HDFS的设计建⽴在更多地响应“⼀次写⼊，多次读取”任务的基础之上。

这意味着⼀个数据集⼀旦由数据源⽣成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。

在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的⼤部分数据，也就是说，对HDFS 来说，请求读取整个数据集要⽐读取⼀条记录更加⾼效。

（3 ）运⾏于廉价的商⽤机器集群上Hadoop设计对硬件需求⽐较低，只须运⾏在廉价的商⽤硬件集群上，⽽⽆须昂贵的⾼可⽤性机器上。

廉价的商⽤机也就意味着⼤型集群中出现节点故障情况的概率⾮常⾼。

这就要求在设计 HDFS时要充分考虑数据的可靠性、安全性及⾼可⽤性。

正是由于以上的种种考虑，我们会发现现在的 HDFS在处理⼀些特定问题时不但没有优势，⽽且有⼀定的局限性，主要表现在以下⼏个⽅⾯。

（1 ）不适合低延迟数据访问如果要处理⼀些⽤户要求时间⽐较短的低延迟应⽤请求，则 HDFS不适合。

HDFS 是为了处理⼤型数据集分析任务的，主要是为达到⾼的数据吞吐量⽽设计的，这就可能要求以⾼延迟作为代价。

大数据技术原理与应用第1章大数据概述1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是：A.个人电脑的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.虚拟现实技术的普及D.互联网的普及正确答案：B你选对了2单选(2分)就数据的量级而言，1PB数据是多少TB？A.2048B.1000C.512D.1024正确答案：D你选对了3单选(2分)以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：A.云计算侧重于数据分析B.物联网可借助于云计算实现海量数据的存储C.物联网可借助于大数据实现海量数据的分析D.云计算、大数据和物联网三者紧密相关，相辅相成正确答案：A你选对了4单选(2分)以下哪个不是大数据时代新兴的技术：A.SparkB.HadoopC.HBaseD.MySQL正确答案：D你选对了5单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于批处理的：A.MapReduceB.DremelC.StormD.Pregel正确答案：A你选对了6单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于流计算的：A.GraphXB.S4C.ImpalaD.Hive正确答案：B你选对了7单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于图计算的：A.PregelB.StormC.CassandraD.Flume正确答案：A你选对了8单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于查询分析计算的：A.HDFSB.S4C.DremelD.MapReduce正确答案：C你选对了9多选(3分)数据产生方式大致经历三个阶段，包括：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.移动互联网数据阶段D.用户原创内容阶段正确答案：ABD你选对了10多选(3分)大数据发展三个阶段是：A.低谷期B.成熟期C.大规模应用期D.萌芽期正确答案：BCD你选对了11多选(3分)大数据的特性包括：A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据量大正确答案：ABCD你选对了12多选(3分)图领奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士认为，人类自古以来在科学研究上先后经历哪几种范式：A.计算科学B.数据密集型科学C.实验科学D.理论科学正确答案：ABCD你选对了13多选(3分)大数据带来思维方式的三个转变是：A.效率而非精确B.相关而非因果C.精确而非全面D.全样而非抽样正确答案：ABD你选对了14多选(3分)大数据主要有哪几种计算模式：B.图计算C.查询分析计算D.批处理计算正确答案：ABCD你选对了15多选(3分)云计算的典型服务模式包括三种：A.SaaSB.IaaSC.MaaSD.PaaS正确答案：ABD你选对了第2章大数据处理架构Hadoop1单选(2分)启动hadoop所有进程的命令是:A.start-dfs.shB.start-all.shC.start-hadoop.shD.start-hdfs.sh正确答案：B你选对了2单选(2分)以下对Hadoop的说法错误的是：A.Hadoop是基于Java语言开发的，只支持Java语言编程B.Hadoop2.0增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性C.Hadoop MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现，通常用于大规模数据集的并行计算D.Hadoop的核心是HDFS和MapReduce正确答案：A你选对了3单选(2分)以下哪个不是Hadoop的特性:A.成本高B.支持多种编程语言C.高容错性正确答案：A你选对了4单选(2分)以下名词解释不正确的是:A.Zookeeper：针对谷歌Chubby的一个开源实现，是高效可靠的协同工作系统B.HBase：提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库，是谷歌BigTable的开源实现C.Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储D.HDFS：分布式文件系统，是Hadoop项目的两大核心之一，是谷歌GFS的开源实现正确答案：B你选对了5多选(3分)以下哪些组件是Hadoop的生态系统的组件：A.HBaseB.OracleC.HDFSD.MapReduce正确答案：ACD你选对了6多选(3分)以下哪个命令可用来操作HDFS文件:A.hadoop fsB.hadoop dfsC.hdfs fsD.hdfs dfs正确答案：ABD你选对了第3章分布式文件系统HDFS1单选(2分)HDFS的命名空间不包含:A.字节B.文件C.块D.目录正确答案：A你选对了2单选(2分)对HDFS通信协议的理解错误的是:A.客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的B.客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连接，并使用客户端协议与名称节点进行交互C.名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互D.HDFS通信协议都是构建在IoT协议基础之上的正确答案：D你选对了3单选(2分)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.保证数据可靠性B.容易检查数据错误C.加快数据传输速度D.节约存储空间正确答案：D你选对了4单选(2分)假设已经配置好环境变量，启动Hadoop和关闭Hadoop的命令分别是:A.start-dfs.sh，stop-hdfs.shB.start-hdfs.sh，stop-hdfs.shC.start-dfs.sh，stop-dfs.shD.start-hdfs.sh，stop-dfs.sh正确答案：C你选对了5单选(2分)分布式文件系统HDFS采用主从结构模型，由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类存储元数据叫，另一类存储具体数据叫 :A.名称节点，主节点B.从节点，主节点C.名称节点，数据节点D.数据节点，名称节点正确答案：C你选对了6单选(2分)下面关于分布式文件系统HDFS的描述正确的是：A.分布式文件系统HDFS是Google Bigtable的一种开源实现B.分布式文件系统HDFS是谷歌分布式文件系统GFS（Google File System）的一种开源实现C.分布式文件系统HDFS比较适合存储大量零碎的小文件D.分布式文件系统HDFS是一种关系型数据库正确答案：B你选对了7多选(3分)以下对名称节点理解正确的是:A.名称节点作为中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问B.名称节点用来负责具体用户数据的存储C.名称节点通常用来保存元数据D.名称节点的数据保存在内存中正确答案：ACD你选对了8多选(3分)以下对数据节点理解正确的是:A.数据节点通常只有一个B.数据节点用来存储具体的文件内容C.数据节点的数据保存在磁盘中D.数据节点在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作正确答案：BCD你选对了9多选(3分)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.集群的可用性B.性能的瓶颈C.命名空间的限制D.隔离问题正确答案：ABCD你选对了10多选(3分)以下HDFS相关的shell命令不正确的是:A.hadoop dfs mkdir <path>：创建<path>指定的文件夹B.hdfs dfs -rm <path>：删除路径<path>指定的文件C.hadoop fs -copyFromLocal <path1> <path2>：将路径<path2>指定的文件或文件夹复制到路径<path1>指定的文件夹中D.hadoop fs -ls <path>：显示<path>指定的文件的详细信息正确答案：AC你选对了第4章分布式数据库HBase1单选(2分)HBase是一种数据库A.行式数据库B.关系数据库C.文档数据库D.列式数据库正确答案：D你选对了2单选(2分)下列对HBase数据模型的描述错误的是:A.每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识B.HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳C.HBase中执行更新操作时，会删除数据旧的版本，并生成一个新的版本D.HBase列族支持动态扩展，可很轻松地添加一个列族或列正确答案：C你选对了3单选(2分)下列说法正确的是:A.如果不启动Hadoop，则HBase完全无法使用B.HBase的实现包括的主要功能组件是库函数，一个Master主服务器和一个Region服务器C.如果通过HBase Shell插入表数据，可以插入一行数据或一个单元格数据D.Zookeeper是一个集群管理工具，常用于分布式计算，提供配置维护、域名服务、分布式同步等正确答案：D你选对了4单选(2分)在HBase数据库中，每个Region的建议最佳大小是：A.2GB-4GBB.100MB-200MBC.500MB-1000MBD.1GB-2GB正确答案：D你选对了5单选(2分)HBase三层结构的顺序是:A.Zookeeper文件，.MEATA.表，-ROOT-表B.-ROOT-表，Zookeeper文件，.MEATA.表C.Zookeeper文件，-ROOT-表，.MEATA.表D..MEATA.表，Zookeeper文件，-ROOT-表正确答案：C你选对了6单选(2分)客户端是通过级寻址来定位Region:A.三B.二C.一D.四正确答案：A你选对了7单选(2分)关于HBase Shell命令解释错误的是:A.create：创建表B.put：向表、行、列指定的单元格添加数据C.list：显示表的所有数据D.get：通过表名、行、列、时间戳、时间范围和版本号来获得相应单元格的值正确答案：C你选对了8多选(3分)下列对HBase的理解正确的是：A.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现B.HBase是一种关系型数据库，现成功应用于互联网服务领域C.HBase是一个行式分布式数据库，是Hadoop生态系统中的一个组件D.HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据正确答案：AD你选对了9多选(3分)HBase和传统关系型数据库的区别在于哪些方面:A.数据操作B.数据索引C.数据模型D.存储模式正确答案：ABCD你选对了10多选(3分)访问HBase表中的行，有哪些方式:A.通过某列的值区间B.全表扫描C.通过一个行健的区间来访问D.通过单个行健访问正确答案：BCD你选对了第5章 NoSQL数据库1单选(2分)下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是：A.NoSQL数据库很容易实现数据完整性，关系型数据库很难实现数据完整性B.NoSQL数据库缺乏统一的查询语言，而关系型数据库有标准化查询语言C.NoSQL数据库的可扩展性比传统的关系型数据库更好D.NoSQL数据库具有弱一致性，关系型数据库具有强一致性正确答案：A你选对了2单选(2分)以下对各类数据库的理解错误的是:A.键值数据库的键是一个字符串对象，值可以是任意类型的数据，比如整型和字符型等B.文档数据库的数据是松散的，XML和JSON 文档等都可作为数据存储在文档数据库中C.图数据库灵活性高，支持复杂的图算法，可用于构建复杂的关系图谱D.HBase数据库是列族数据库，可扩展性强，支持事务一致性正确答案：D你选对了3单选(2分)下列数据库属于文档数据库的是:A.MySQLB.RedisC.MongoDBD.HBase正确答案：C你选对了4单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.最终一致性B.BASEC.ACIDD.CAP正确答案：C你选对了5多选(3分)关于NoSQL数据库和关系数据库，下列说法正确的是：A.NoSQL数据库可支持超大规模数据存储，具有强大的横向扩展能力B.NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点，但随着NoSQL的发展，终将取代关系数据库C.大多数NoSQL数据库很难实现数据完整性D.关系数据库有关系代数理论作为基础，NoSQL数据库没有统一的理论基础正确答案：ACD你选对了6多选(3分)NoSQL数据库的类型包括：A.键值数据库B.列族数据库C.文档数据库D.图数据库正确答案：ABCD你选对了7多选(3分)CAP是指:A.一致性B.可用性C.持久性D.分区容忍性正确答案：ABD你选对了8多选(3分)NoSQL数据库的BASE特性是指:A.软状态B.持续性C.最终一致性D.基本可用正确答案：ACD你选对了第6章云数据库1单选(2分)下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是：A.Amazon SimpleDBB.Amazon DynamoDBC.Amazon RDSD.Amazon Redshift正确答案：C你选对了2单选(2分)下列关于UMP系统的说法不正确的是:A.Controller服务器向UMP集群提供各种管理服务，实现集群成员管理、元数据存储等功能B.Agent服务器部署在运行MySQL进程的机器上，用来管理每台物理机上的MySQL实例C.UMP系统是低成本和高性能的MySQL云数据库方案D.Mnesia是UMP系统的一个组件，是一个分布式数据库管理系统，且不支持事务正确答案：D你选对了3多选(3分)UMP依赖的开源组件包括A.LVSB.ZooKeeperC.MnesiaD.RabbitMQ正确答案：ABCD你选对了4多选(3分)在UMP系统中，Zookeeper主要发挥的作用包括:A.监控所有MySQL实例B.负责集群负载均衡C.提供分布式锁，选出一个集群的“总管”D.作为全局的配置服务器正确答案：ACD你选对了5多选(3分)UMP系统设计了哪些机制来保证数据安全:A.记录用户操作日志B.数据访问IP白名单C.SSL数据库连接D.SQL拦截正确答案：ABCD你选对了第7章 MapReduce1单选(2分)下列说法错误的是:A.Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对B.Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个SlaveD.不同的Map任务之间不能互相通信正确答案：B你选对了2单选(2分)在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时，对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果，应是下面哪种形式：A.<"hello",1,1>、<"hadoop",1>和<"world",1>B.<"hello",2>、<"hadoop",1>和<"world",1>C.<"hello",<1,1>>、<"hadoop",1>和<"world",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"hadoop",1>和<"world",1>正确答案：D你选对了3单选(2分)对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount的Reduce函数处理后的结果是:A.<"hello",<1,1>><"hadoop",1><"world",1>B.<"hello",1><"hello",1><"hadoop",1><"world",1>C.<"hello",1,1><"hadoop",1><"world",1>D.<"hello",2><"hadoop",1><"world",1>正确答案：B你选对了4多选(3分)下列关于传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架比较正确的是：A.前者所需硬件价格贵，可扩展性差，后者硬件便宜，扩展性好B.前者相比后者学习起来更难C.前者是共享式(共享内存/共享存储)，容错性差，后者是非共享式的，容错性好D.前者适用于实时、细粒度计算、计算密集型，后者适用于批处理、非实时、数据密集型正确答案：ABCD你选对了5多选(3分)MapReduce1.0的体系结构主要由哪几个部分组成:A.JobTrackerB.TaskTrackerC.ClientD.Task正确答案：ABCD你选对了第8章 Hadoop再探讨1单选(2分)下列说法正确的是:A.HDFS HA可用性不好B.第二名称节点是热备份C.HDFS HA提供高可用性，可实现可扩展性、系统性能和隔离性D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案：D你选对了2单选(2分)HDFS Federation设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题:A.单点故障问题B.HDFS集群扩展性C.性能更高效D.良好的隔离性正确答案：A你选对了3多选(3分)下列哪些是Hadoop1.0存在的问题：A.抽象层次低B.表达能力有限C.开发者自己管理作业之间的依赖关系D.执行迭代操作效率低正确答案：ABCD你选对了下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Oozie:工作流和协作服务引擎B.Pig：处理大规模数据的脚本语言C.Kafka：分布式发布订阅消息系统D.Tez：支持DAG作业的计算框架正确答案：ABCD你选对了5多选(3分)对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是:A.YARN既是资源管理调度框架，也是一个计算框架B.MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架，由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务C.YARN可以实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架D.YARN的体系结构包含三个组件：ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster正确答案：BCD你选对了第9章数据仓库Hive1单选(2分)下列有关Hive和Impala的对比错误的是:A.Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划B.Hive与Impala使用相同的元数据C.Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询D.Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此正确答案：D你选对了2单选(2分)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A.create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);//如usr表不存在，创建表usr，含三个属性id,name,ageB.load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr; //把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表C.create database userdb;//创建数据库userdbD.insert overwrite table student select * from user where age>10; //向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案：B你选对了下列说法正确的是：A.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可统一部署在一个Hadoop平台上B.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可完成数据的存储C.Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据D.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似正确答案：ACD你选对了4多选(3分)Impala主要由哪几个部分组成:A.HiveB.ImpaladC.State StoreD.CLI正确答案：BCD你选对了5多选(3分)以下属于Hive的基本数据类型是:A.BINARYB.STRINGC.FLOATD.TINYINT正确答案：ABCD你选对了第10章 Spark1单选(2分)Spark SQL目前暂时不支持下列哪种语言:A.PythonB.JavaC.ScalaD.Lisp正确答案：D你选对了2单选(2分)RDD操作分为转换（Transformation）和动作（Action）两种类型，下列属于动作（Action）类型的操作的是:A.groupByB.filterC.countD.map正确答案：C你选对了3单选(2分)下列说法错误的是：A.在选择Spark Streaming和Storm时，对实时性要求高（比如要求毫秒级响应）的企业更倾向于选择流计算框架StormB.RDD采用惰性调用，遇到“转换(Transformation)”类型的操作时，只会记录RDD生成的轨迹，只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算C.Spark支持三种类型的部署方式：Standalone，Spark on Mesos，Spark on YARND.RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换，也适合某一数据项的细粒度转换正确答案：D你选对了4单选(2分)下列关于常见的动作（Action）和转换（Transformation）操作的API解释错误的是:A.filter(func)：筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集B.map(func)：将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集C.count()：返回数据集中的元素个数D.take(n)：返回数据集中的第n个元素正确答案：D你选对了5单选(2分)下列大数据处理类型与其对应的软件框架不匹配的是:A.复杂的批量数据处理：MapReduceB.基于历史数据的交互式查询：ImpalaC.基于实时数据流的数据处理：StormD.图结构数据的计算：Hive正确答案：D你选对了6多选(3分)Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目包括：A.OracleB.HadoopC.StormD.Spark正确答案：ABC你选对了7多选(3分)Spark的主要特点包括:A.运行模式多样B.运行速度快C.通用性好D.容易使用正确答案：ABCD你选对了8多选(3分)下列关于Scala的说法正确的是:A.Scala运行于Java平台，兼容现有的Java程序B.Scala具备强大的并发性，支持函数式编程C.Scala是一种多范式编程语言D.Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言正确答案：ABCD你选对了9多选(3分)Spark的运行架构包括:A.运行作业任务的工作节点 Worker NodeB.每个工作节点上负责具体任务的执行进程 ExecutorC.每个应用的任务控制节点 DriverD.集群资源管理器 Cluster Manager正确答案：ABCD你选对了第11章流计算1单选(2分)流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而，如用户点击流：A.降低B.不确定C.不变D.升高正确答案：A你选对了2单选(2分)Hadoop运行的是MapReduce任务，类似地，Storm运行的任务叫做A.SpoutB.BoltC.TupleD.Topology正确答案：D你选对了3多选(3分)对于一个流计算系统来说，它应达到如下哪些需求:A.海量式B.高性能C.分布式D.实时性正确答案：A、B、C、D你选对了4多选(3分)数据采集系统的基本架构包括哪些部分:A.ControllerB.StoreC.AgentD.Collector正确答案：B、C、D你选对了5多选(3分)以下哪些是开源的流计算框架:A.Facebook PumaB.Yahoo! S4C.IBM InfoSphere StreamsD.Twitter Storm正确答案：B、D你选对了6多选(3分)下面哪几个属于Storm中的Stream Groupings的分组方式:A.按照字段分组B.广播发送C.随机分组D.全局分组正确答案：A、B、C、D你选对了第12章 Flink1单选(2分)以下哪个不是Flink的优势：A.同时支持高吞吐、低延迟、高性能B.不支持增量迭代C.同时支持流处理和批处理D.支持有状态计算正确答案：B你选对了2单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.FlinkMLC.GellyD.CEP正确答案：C你选对了3多选(3分)下面关于Flink的说法正确的是：A.Flink起源于Stratosphere 项目，该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的B.Flink可以同时支持实时计算和批量计算C.Flink不是Apache软件基金会的项目D.Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一正确答案：A、B、D你选对了4多选(3分)Flink的主要特性包括：A.精确一次的状态一致性保障B.批流一体化C.精密的状态管理D.事件时间支持正确答案：A、B、C、D你选对了5多选(3分)下面论述正确的是：A.Spark Streaming通过采用微批处理方法实现高吞吐和容错性，但是牺牲了低延迟和实时处理能力B.Storm虽然可以做到低延迟，但是无法实现高吞吐，也不能在故障发生时准确地处理计算状态C.流处理架构需要具备低延迟、高吞吐和高性能的特性，而目前从市场上已有的产品来看，只有Flink 可满足要求D.Flink实现了Google Dataflow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并且同时支持批处理和流处理正确答案：A、B、C、D你选对了6多选(3分)Flink常见的应用场景包括：A.数据流水线应用B.事件驱动型应用C.地图应用D.数据分析应用正确答案：A、B、D你选对了7多选(3分)Flink核心组件栈分为哪三层：A.物理部署层B.Runtime核心层C.Core层D.API&Libraries层正确答案：A、B、D你选对了8多选(3分)Flink有哪几种部署模式：A.运行在GCE（谷歌云服务）和EC2（亚马逊云服务）上B.YARN集群模式C.Standalone集群模式D.Local模式正确答案：A、B、C、D你选对了9多选(3分)Flink系统主要由两个组件组成，分别为:A.JobManagerB.JobSchedulerC.TaskSchedulerD.TaskManager正确答案：A、D你选对了10多选(3分)在编程模型方面，Flink 提供了不同级别的抽象，以开发流或批处理作业，主要包括哪几个级别的抽象：A.DataStream API（有界或无界流数据）以及 DataSet API（有界数据集）B.Table APIC.状态化的数据流接口D. SQL正确答案：A、B、C、D你选对了第13章图计算1单选(2分)Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统:A.TSPB.STPC.BSPD.SBP正确答案：C你选对了2单选(2分)谷歌在后Hadoop时代的新“三驾马车”不包括:A.CaffeineB.DremelC. PregelD.Hama正确答案：D你选对了3多选(3分)下列哪些是以图顶点为中心的，基于消息传递批处理的并行图计算框架：A.HamaB.GiraphC.PregelD.Neo4j正确答案：A、B、C你选对了4多选(3分)以下关于Pregel图计算框架说法正确的是:A.通常只对满足交换律和结合律的操作才会开启Combiner功能B.Pregel采用检查点机制来实现容错C.对于全局拓扑改变，Pregel采用了惰性协调机制D.Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制正确答案：A、B、C、D你选对了第14章大数据在不同领域的应用1单选(2分)下列说法错误的是：A.ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品B.基于用户的协同过滤算法（简称UserCF算法）是目前业界应用最多的算法erCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品erCF算法的推荐更偏向社会化，而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化正确答案：B你选对了2多选(3分)推荐方法包括哪些类型:A.专家推荐B.协同过滤推荐C.基于内容的推荐D.基于统计的推荐正确答案：A、B、C、D你选对了期末试卷1单选(2分)数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.数据流阶段D.用户原创内容阶段正确答案：C你选对了2单选(2分)第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及：A.互联网B.CPUC.物联网、云计算和大数据D.个人计算机正确答案：C你选对了3单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.CEPC. GellyD. FlinkML正确答案：C你选对了4单选(2分)Hadoop的两大核心是和A.MapReduce; HBaseB. HDFS; HBaseC.HDFS; MapReduceD.GFS; MapReduce正确答案：C你选对了5单选(2分)HDFS默认的一个块大小是A.64MBB.8KBC. 32KBD.16KB正确答案：A你选对了6单选(2分)在分布式文件系统HDFS中，负责数据的存储和读取:A.数据节点B.第二名称节点C.名称节点D.主节点正确答案：A你选对了7单选(2分)上传当前目录下的本地文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是：A.hdfs dfs -put /path file.txtB.hadoop dfs -put /path file.txtC.hdfs fs -put file.txt /pathD.hdfs dfs -put file.txt /path正确答案：D你选对了8单选(2分)在HDFS根目录下创建一个文件夹/test，且/test文件夹内还包含一个文件夹dir，正确的shell命令是:A.hadoop fs -mkdir -p /test/dirB.hdfs fs -mkdir -p /test/dirC.hadoop dfs -mkdir /test/dirD.hdfs dfs *mkdir -p /test/dir正确答案：A你选对了9单选(2分)下列有关HBase的说法正确的是：A.在向数据库中插入记录时，HBase和关系数据库一样，每次都是以“行”为单位把整条记录插入数据库B.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是高可靠、高性能的图数据库C.HBase是一种NoSQL数据库。

分布式存储系统及解决方案介绍分布式存储系统是指将数据分散存储在多个节点或服务器上，以实现高可靠性、高性能和可扩展性的存储解决方案。

分布式存储系统广泛应用于云计算、大数据分析和存储等领域。

本文将介绍几种常见的分布式存储系统及其解决方案。

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：Hadoop分布式文件系统是Apache Hadoop生态系统的一部分，用于存储大规模数据集。

该系统基于块存储模型，将文件划分为块，并将这些块分布式存储在多个节点上。

HDFS使用主从架构，其中NameNode负责管理文件系统的命名空间和协调数据块的存储位置，而DataNode负责实际的数据存储。

HDFS提供了高吞吐量和容错性，但对于小型文件存储效率较低。

2. Ceph分布式文件系统：Ceph是一个开源的分布式存储系统，能够提供可伸缩的冗余存储。

其架构包括一个Ceph存储集群，其中包含多个Ceph Monitor节点、Ceph Metadata Server节点和Ceph OSD（对象存储守护进程）节点。

Ceph仅需依赖于普通的网络和标准硬件即可构建高性能和高可靠性的存储系统。

Ceph分布式文件系统支持POSIX接口和对象存储接口，适用于各种应用场景。

3. GlusterFS分布式文件系统：GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，能够提供高可用性和可扩展性的存储解决方案。

它使用类似于HDFS的块存储模型，将文件划分为固定大小的存储单元，并将这些存储单元分布式存储在多个节点上。

GlusterFS采用主从架构，其中GlusterFS Server节点负责存储数据和文件系统元数据，而GlusterFS Client节点提供文件系统访问接口。

GlusterFS具有良好的可伸缩性和容错性，并可以支持海量数据存储。

4. Amazon S3分布式存储系统：Amazon S3（Simple Storage Service）是亚马逊云服务提供的分布式对象存储系统。

HDFS的工作原理HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统中的一部份，被设计用于存储和处理大规模数据集。

它是一个高度可靠、可扩展的分布式文件系统，能够在便宜的硬件上运行，并且能够容忍硬件故障。

HDFS的工作原理可以分为文件存储、数据复制和数据访问三个主要方面。

1. 文件存储：HDFS将大文件切分为多个块（默认大小为128MB），并将这些块分布式地存储在一组称为数据节点（DataNode）的服务器上。

每一个数据节点通常对应一个物理机器，其中的块以本地文件的形式存储在磁盘上。

文件的元数据信息（如文件名、块的位置等）存储在称为命名节点（NameNode）的主服务器上。

2. 数据复制：为了提高数据的可靠性和容错性，HDFS采用了数据复制机制。

默认情况下，每一个块会被复制到集群中的三个不同的数据节点上（即副本因子为3）。

这些副本通常分布在不同的机架上，以减少机架级别的故障对数据的影响。

数据节点之间通过心跳机制和块报告机制来与命名节点进行通信，以确保数据的一致性和可用性。

3. 数据访问：当应用程序需要读取或者写入HDFS中的文件时，它首先与命名节点进行通信，获取文件的元数据信息。

然后，应用程序直接与存储有所需块的数据节点进行通信，以实现数据的读取和写入。

数据节点之间可以通过管道传输数据，以提高数据的传输效率。

HDFS还具有一些其他的特性，如数据本地性优化、容错性和自动故障恢复等。

数据本地性优化指的是HDFS会尽量将计算任务分配给存储有所需数据块的节点，以减少网络传输开消。

容错性是指HDFS能够自动检测和恢复数据节点和命名节点的故障，以保证数据的可用性。

自动故障恢复机制能够在数据节点或者命名节点发生故障时，自动将副本复制到其他节点上，以保证数据的完整性。

总结：HDFS是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。

它将大文件切分为多个块，并分布式地存储在数据节点上。

HDFS的工作原理HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，被广泛应用于大数据处理和存储。

它的设计目标是在便宜的硬件上存储大规模数据，并提供高容错性、高吞吐量的数据访问。

HDFS的工作原理可以简单概括为以下几个方面：文件切块、分布式存储、容错机制和数据访问。

1. 文件切块：HDFS将要存储的文件切分成固定大小的块（默认大小为128MB），每一个块都会被复制多个副本存储在集群中的不同节点上。

文件切块的目的是为了方便并行处理和数据的分布式存储。

2. 分布式存储：HDFS将切分的文件块分散存储在集群中的不同节点上，这些节点被称为DataNode。

每一个DataNode负责存储和管理一部份文件块的副本。

这种分布式存储方式可以提高数据的可靠性和可扩展性。

3. 容错机制：HDFS通过复制机制提供容错性。

每一个文件块的副本会被存储在不同的DataNode上，通常默认情况下会存储3个副本。

这样即使某个节点发生故障，其他节点上的副本仍然可以提供数据访问。

当某个副本损坏或者丢失时，HDFS会自动从其他副本中恢复数据。

4. 数据访问：HDFS采用了主从架构，其中有一个NameNode和多个DataNode。

NameNode 负责管理文件系统的元数据，包括文件的目录结构、文件和块的映射关系等。

DataNode负责存储实际的数据块。

当用户需要读取或者写入文件时，首先会向NameNode发送请求，NameNode 会返回相应的文件块的位置信息，然后用户直接与DataNode进行数据的读取或者写入操作。

由于数据块在集群中的分布式存储，可以并行读取多个数据块，从而提高了数据的访问速度。

总结起来，HDFS的工作原理包括文件切块、分布式存储、容错机制和数据访问。

通过这些机制，HDFS实现了大规模数据的高效存储和处理。

它的设计目标是为了满足大数据处理的需求，提供高可靠性、高可扩展性和高吞吐量的数据访问。

大数据存储方式概述在当今信息时代，大数据已经成为各行各业的重要组成部分。

随着数据量的不断增长，如何高效地存储大数据成为了一个重要课题。

本文将从不同的角度对大数据存储方式进行概述，帮助读者更好地了解大数据存储的基本原理和方法。

一、分布式文件系统存储方式1.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Apache Hadoop项目的核心组件，采用分布式存储的方式，将大文件切分成多个块存储在不同的节点上，保证数据的可靠性和高可用性。

1.2 Google文件系统（GFS）GFS是Google开发的分布式文件系统，具有高容错性和高扩展性的特点，适用于大规模的数据存储和处理。

1.3 Amazon S3Amazon S3是亚马逊提供的对象存储服务，通过简单的API接口可以实现大规模数据的存储和访问，适用于云计算环境下的大数据存储。

二、分布式数据库存储方式2.1 HBaseHBase是基于Hadoop的分布式数据库，采用列式存储的方式，适用于实时读写大规模数据的场景，具有高性能和可伸缩性。

2.2 CassandraCassandra是一个高可用的分布式数据库系统，采用分区存储和副本复制的方式，适用于分布式数据存储和处理。

2.3 MongoDBMongoDB是一个NoSQL数据库，采用文档存储的方式，适用于存储半结构化和非结构化数据，具有灵活的数据模型和高性能的特点。

三、内存数据库存储方式3.1 RedisRedis是一个高性能的内存数据库，采用键值对存储的方式，适用于缓存和实时数据处理的场景，具有快速的读写速度和持久化功能。

3.2 MemcachedMemcached是一个分布式内存对象缓存系统，适用于存储热点数据和加速数据访问，具有简单的设计和高性能的特点。

3.3 AerospikeAerospike是一个高性能的NoSQL数据库，采用内存和闪存混合存储的方式，适用于实时数据处理和高并发访问的场景，具有可扩展性和可靠性。

HDFS简介作为Hadoop的核心技术之一，HDFS（Hadoop distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是分布式计算中数据存储管理的基础。

它所具有的高容错高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。

HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。

HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。

HDFS 是Apache Hadoop Core项目的一部分。

前提和设计目标硬件错误硬件错误是常态而不是异常。

HDFS可能由成百上千的服务器所构成，每个服务器上存储着文件系统的部分数据。

我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的，而且任一组件都有可能失效，这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。

因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。

流式数据访问HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。

比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。

POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。

为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。

大规模数据集HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。

因此，HDFS被调节以支持大文件存储。

它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。

一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

简单的一致性模型HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。

一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。

Map/Reduce应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。

“移动计算比移动数据更划算”一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，在数据达到海量级别的时候更是如此。

hdfs的原理HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的基本组件之一，它是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。

HDFS的原理主要有以下几个方面：1. 数据切块：HDFS将要存储的文件切分成固定大小的数据块（默认为128MB），并将这些数据块分散存储在集群中的多个节点上。

2. 冗余复制：HDFS会将每个数据块复制多次，并保存在不同的节点上。

默认情况下，每个数据块会复制三次，分别存储在不同的机架上的不同节点上。

这样做的目的是增加数据的可靠性和容错性。

3. Master/Slave架构：HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成。

NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间、数据块的存储位置等元数据信息；DataNode是HDFS的工作节点，负责实际的数据存储和读写操作。

NameNode维护了一个全局的文件系统命名空间和每个数据块所在的DataNode的信息。

4. 分布式读写：客户端可以通过与NameNode交互获取文件的块的位置信息，并直接与DataNode进行数据的读写操作。

如果要读取一个文件，客户端首先询问NameNode该文件各个数据块所在的DataNode位置信息，然后直接从这些DataNode上读取数据；如果要写入一个文件，客户端首先向NameNode发送写请求，NameNode返回可供写入的DataNode 列表，客户端将数据块分割成与DataNode对应的大小，并将数据块分别发送给各个DataNode进行存储。

5. 容错恢复：HDFS通过定期向NameNode发送心跳信号来检测和监控每个DataNode的健康状态。

如果发现某个DataNode 失效，NameNode会将存储在该节点上的数据块复制到其他正常的DataNode上，以保证数据的冗余备份。

通过以上的原理，HDFS实现了数据的高可靠性、高容错性和高扩展性，适用于大规模的数据存储和处理场景。

《云计算与大数据》课程教学大纲开课单位：计算机科学与技术教研室课程类别：专业基础课总学时：48 讲授学时：40 实验学时：8 学分：2.5开课学期：第五学期先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计教学方式：理论讲授加实验考核方式：考试使用教材及主要参考书：建议使用教材：陶皖主编，《云计算与大数据》西安电子科技大学出版社2017.1推荐参考资料：（1）《云计算（第三版）》刘鹏主编，电子工业出版社，2015.8（2）《大数据搜索与挖掘》张华平著，科学出版社，2014.5（3）《云计算与大数据技术》王鹏等编著.人民邮电出版社.2014.5月一、课程的性质和任务云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革，已经成为IT行业主流技术。

云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。

本课程为物联网工程专业开设的一门专业基础课，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核、医应用，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算和大数据分析与应用平台。

二、教学基本要求本课程采取研讨式教学模式，教师主讲技术体系和结构原理，技术细节分为理论、实践、应用等专题，由学生自主选择专题进行自主钻研，阅读文献，搭建软件平台并实际运行，上台讲解，提交论文和实验报告，充分培养学生的自主学习和动手能力。

通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和Map Reduct术。

了解HBase Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。

教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。

分布式存储系统及解决方案介绍分布式存储系统是指通过将数据分布在多个存储节点上实现数据存储和访问的系统。

它通过数据的冗余备份和分布，提高了系统的可靠性和可扩展性，并能通过并行读写提升系统的性能。

下面将介绍几种常见的分布式存储系统及其解决方案。

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Apache Hadoop项目的核心组件之一，它使用大规模计算集群存储和处理大规模数据集。

HDFS采用了冗余备份机制，将数据分布在多个存储节点上，以提供高可靠性和容错性。

同时，HDFS采用了多副本机制，将数据复制到不同的节点上，以提供高可用性和读取性能。

解决方案：-均衡数据负载：HDFS通过将数据分布在多个节点上，实现均衡的数据负载，提高整个系统的读写性能。

-自动故障检测与恢复：HDFS具有自动检测节点故障并重新复制数据的功能，从而提高数据的可靠性。

-大规模并行处理：HDFS支持将数据划分成多个数据块，并行处理多个数据块，提升系统的处理能力。

2. GlusterFSGlusterFS是一个开源的分布式文件系统，它允许将多个存储节点组合成一个存储池，并提供统一的文件系统接口。

GlusterFS采用分布式哈希表作为元数据管理机制，将数据分布在多个节点上，并提供冗余备份和数据恢复机制。

解决方案：- 弹性伸缩：GlusterFS支持动态添加和移除存储节点，以适应不断变化的存储需求，提供弹性伸缩的能力。

- 均衡负载：GlusterFS使用分布式哈希表进行数据分布，实现均衡的数据负载，提高系统的读写性能。

- 数据冗余和恢复：GlusterFS提供冗余备份和故障恢复机制，以保证数据的可靠性和可用性。

3. CephCeph是一个分布式存储系统，它将数据划分成多个对象，并将对象存储在多个存储节点上。

Ceph通过分布式哈希算法将对象映射到存储节点上，实现均衡的数据负载。

解决方案：- 弹性伸缩：Ceph支持动态添加和移除存储节点，以适应存储需求的变化，并能自动平衡数据分布，提供弹性伸缩的能力。

hadoop之分布式⽂件管理系统HDFS0.什么是HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System），它是⼀个⽂件系统，⽤于存储⽂件，通过⽬录树来定位⽂件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各⾃的⾓⾊。

HDFS的使⽤场景：适合⼀次写⼊，多次读出的场景，且不⽀持⽂件的修改。

适合⽤来做数据分析，并不适合⽤来做⽹盘应⽤1.HDFS 的优缺点优点：⾼容错性（1）数据⾃动保存多个副本。

它通过增加副本的形式，提⾼容错性。

（2）某⼀个副本丢失以后，它可以⾃动恢复。

适合处理⼤数据，1）数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚⾄PB级别的数据；2）⽂件规模：能够处理百万规模以上的⽂件数量，数量相当之⼤。

可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提⾼可靠性缺点：不适合低延时数据访问，⽐如毫秒级的存储数据，是做不到的⽆法⾼效的对⼤量⼩⽂件进⾏存储。

不⽀持并发写⼊、⽂件随机修改。

⼀个⽂件只能有⼀个写，不允许多个线程同时写；仅⽀持数据append（追加），不⽀持⽂件的随机修改2.HDFS的架构（1）NameNode：就是master他是⼀个主管，管理者。

管理HDFS的命名空间，配置副本信息，管理数据块映射信息，处理客户端读写请求。

（2）DataName：就是Slave，NameNode下达命令，DataNode执⾏实际的操作。

存储实际的数据块，执⾏数据块的读写操作（3）Client：就是客户端。

⽂件切分。

⽂件上传HDFS的时候，Client将⽂件切分成⼀个⼀个的Block，然后进⾏上传；与NameNode交互，获取⽂件的位置信息；与DataNode交互，读取或者写⼊数据；Client提供⼀些命令来管理HDFS，⽐如NameNode格式化；Client可以通过⼀些命令来访问HDFS，⽐如对HDFS增删查改操作；（4）Secondary NameNode，并⾮NameNode的热备。

hadoop介绍讲解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式系统。

它的目标是处理大规模数据集。

Hadoop可以更好地利用一组连接的计算机和硬件来存储和处理海量数据集。

Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两部分组成。

以下是hadoop的详细介绍。

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop的分布式文件系统。

HDFS将大量数据分成小块并在多个机器上进行存储，从而使数据更容易地管理和处理。

HDFS适合在大规模集群上存储和处理数据。

它被设计为高可靠性，高可用性，并且容错性强。

2. MapReduceMapReduce是Hadoop中的计算框架。

它分为两个阶段：Map和Reduce。

Map阶段将数据分为不同的片段，并将这些片段映射到不同的机器上进行并行处理，Reduce阶段将结果从Map阶段中得到，并将其组合在一起生成最终的结果。

MapReduce框架根据数据的并行处理进行拆分，而输出结果则由Reduce阶段组装而成。

3. Hadoop生态系统Hadoop是一个开放的生态系统，其包含了许多与其相关的项目。

这些项目包括Hive，Pig，Spark等等。

Hive是一个SQL on Hadoop工具，用于将SQL语句转换为MapReduce作业。

Pig是另一个SQL on Hadoop工具，它是一个基于Pig Latin脚本语言的高级并行运算系统，可以用于处理大量数据。

Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它减少了MapReduce 的延迟并提供了更高的数据处理效率。

4. Hadoop的优点Hadoop是一个灵活的、可扩展的与成本优势的平台，它可以高效地处理大规模的数据集。

同时，它的开放式和Modular的体系结构使得其在大数据环境下无论是对数据的处理还是与其他开发者的协作都非常便利。

5. 总结Hadoop是一个很好的大数据处理工具，并且在行业中得到了广泛的应用。

hdfs基本知识的总结HDFS是Hadoop Distributed File System的简称。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop集群体系结构的一部分，它是一个由Apache Hadoop项目管理的文件存储系统。

HDFS是运行在普通硬件上的，具有高容错性、高吞吐量和可扩展性的分布式文件系统。

HDFS可以跨平台支持，包括Linux、Windows等系统。

HDFS是面向海量数据集的，支持上千个节点和文件规模的超长尺寸的文件存储和处理。

对于大规模数据的处理，HDFS是理想的选择，它可以处理Petrabytes、Yottabytes的数据量。

这个存储能力对于基础设施的开发者的重要性不言而喻，这样可以储存所有数据并免去数据丢失的风险。

HDFS的核心思想：将数据（文件）分片，将分片的数据分散存储在不同的分布式节点，提高数据处理速度和存储能力。

这种分布式存储的方式，使得HDFS具有以下优势：1.高容错性一个节点的损坏并不会导致数据的单点故障或数据丢失。

如果一个节点崩溃，HDFS可以自动将数据从失败节点迁移到可用节点。

2.高可靠性HDFS存储文件和其它数据是采用分布式复制的机制。

与普通的文件存储系统不同的是，HDFS可以多次复制同一份数据到不同的节点，可以在部分节点发生故障时保证数据的可用性。

3.高吞吐量与传统存储系统相比，HDFS具有更高的数据处理效率。

一方面，因为HDFS是为处理大文件设计的，因此其读写操作的效率高；另一方面，HDFS支持多个数据流同步传输，从而进一步提高了其处理效率。

4.易于管理HDFS是一个自我管理的系统，可以自动处理数据冗余、容错和数据转移等问题。

HDFS 可以自动将数据复制到多个节点上以实现容错，避免因单个节点故障而造成数据损失或系统瘫痪。

此外，HDFS提供了简单而强大的Shell命令和图形用户界面，使得对文件系统进行管理变得更加容易。

HDFS的架构由NameNode和DataNode两种节点构成。

1.HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。

它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。

Hadoop整合了众多文件系统，在其中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口，HDFS只是这个抽象文件系统的一个实例。

提供了一个高层的文件系统抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem，这个抽象类展示了一个分布式文件系统，并有几个具体实现，如下表1-1所示。

表1-1 Hadoop的文件系统文件系统URI方案Java实现（org.apache.hadoop）定义Local file fs.LocalFileSystem 支持有客户端校验和本地文件系统。

带有校验和的本地系统文件在fs.RawLocalFileSystem中实现。

HDFS hdfs hdfs.DistributionFileSystem Hadoop的分布式文件系统。

HFTP hftp hdfs.HftpFileSystem 支持通过HTTP方式以只读的方式访问HDFS，distcp经常用在不同的HDFS集群间复制数据。

HSFTP hsftp hdfs.HsftpFileSystem 支持通过HTTPS方式以只读的方式访问HDFS。

HAR har fs.HarFileSystem 构建在Hadoop文件系统之上，对文件进行归档。

Hadoop归档文件主要用来减少NameNode 的内存使用。

KFS kfs fs.kfs.KosmosFileSystem Cloudstore（其前身是Kosmos 文件系统）文件系统是类似于HDFS和Google的GFS文件系统，使用C++编写。

hdfs教学大纲HDFS教学大纲一、引言Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop生态系统的核心组件之一，它被广泛应用于大数据处理和存储领域。

本文将介绍HDFS的教学大纲，旨在帮助读者全面了解HDFS的原理、架构和使用方法。

二、HDFS概述1. HDFS的定义和作用HDFS是一个分布式文件系统，旨在存储和处理大规模数据集。

它能够提供高容错性、高可靠性和高吞吐量的数据存储解决方案。

2. HDFS的特点HDFS采用了主从架构，其中包括一个NameNode和多个DataNode。

它具有数据冗余、高可用性、数据块划分和数据本地性等特点。

三、HDFS架构1. NameNodeNameNode是HDFS的关键组件，负责管理文件系统的命名空间、权限控制和数据块的元数据等。

它维护一个文件系统树，并将文件划分为数据块进行存储。

2. DataNodeDataNode是HDFS中存储实际数据的节点。

它负责存储数据块，并向NameNode报告存储状态。

DataNode之间可以进行数据复制和数据传输，以提高数据的可靠性和性能。

3. Secondary NameNodeSecondary NameNode是NameNode的辅助节点，用于定期合并和压缩NameNode的编辑日志，以减小NameNode的压力并提高系统的可靠性。

四、HDFS的数据读写过程1. 文件写入过程当用户向HDFS写入数据时，数据首先被划分为固定大小的数据块，并由客户端发送给NameNode。

NameNode记录数据块的位置信息，并返回给客户端。

客户端将数据块发送给DataNode进行存储。

2. 文件读取过程当用户从HDFS读取数据时，客户端向NameNode请求数据块的位置信息。

NameNode返回数据块的位置，并由客户端直接从DataNode获取数据块进行读取。

五、HDFS的数据冗余和容错机制1. 数据冗余HDFS通过数据复制的方式实现数据冗余。