Apache Hadoop: Building a Big Data Distributed Environm

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Hadoop (以下简称HDFS)是一个开源的分布式文件系统，用来存储大量的数据集并进行计算处理。它可以处理超大数据集、实时数据分析、日志聚类等应用场景。HDFS被广泛应用于企业数据仓库、电子商务网站、搜索引擎、Hadoop生态系统中的大多数服务等。本文将详细阐述HDFS是如何工作的，并分享一些使用案例。

2. HDFS概览

HDFS由两层结构组成：NameNode和DataNodes。

1. NameNode: 负责管理文件系统的名字空间(namespace)和客户端对文件的访问，主要职责如下：
   • 文件系统的名称空间：维护一个树状的目录结构，记录着所有的文件和目录以及它们之间的关系；
   • 文件数据的备份：在多个DataNodes上存储相同的文件副本，防止单点故障影响可用性；
   • 数据块（Block）映射：决定将新创建的文件划分为固定大小的数据块，并保存它们在各个DataNode上的位置信息；
   • 权限控制：提供针对不同用户或组的读、写、执行等权限控制；
   • 文件元数据管理：记录每个文件的相关属性信息，例如文件创建时间、修改时间、访问次数、所有者信息等；
   • 安全认证及授权管理：支持访问控制列表（ACLs）和主体验证机制，提升集群的安全性；
2. DataNodes: 分布在集群中存储文件的节点，主要职责如下：
   • 存储实际的数据块；
   • 执行数据块内的数据读写请求；
   • 通过底层的网络接口与

代码007普通

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