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【大数据存储与管理】分布式文件系统HDFS：05 HDFS存储原理【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈大数据技术原理与应用 ⌋ ⌋ ⌋专栏系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。【GitCode

分布式存储的战争（一）大数据的基石-HDFS的崛起本系列文章分为五篇本文为第一篇在HDFS的诞生之前，大容量存储通常都是以一种称为“硬件定义存储”的方式来实现，比如通过构建 SAN（存储区域网络）等复杂的硬件互联架构来实现。而2003 Google GFS的论文则给了另外一种思路，使用”软件定义存储“，即利用普通商用服务器和通用网络，通过软件层的设计来构建高可靠、高扩展的分布式存储系统。

【大数据存储与管理】分布式文件系统HDFS：03 HDFS的相关概念【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈大数据技术原理与应用 ⌋ ⌋ ⌋专栏系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。【GitCode

小邓睡不饱耶

Hadoop 3.x实战：基于HDFS+Spark+Flink的实时用户行为分析平台（含Kerberos安全配置+冷热数据分层）在大数据实时化、安全合规要求升级的当下，传统Hadoop集群面临“实时处理弱、安全防护不足、存储成本高”三大痛点。本文基于 Hadoop 3.3.6（最新稳定版），设计一套“离线批处理+实时流计算”一体化的用户行为分析平台，整合HDFS 3.x、Spark 3.4.1、Flink 1.17.0核心组件，融入Kerberos身份认证、HDFS冷热数据分层、列式存储优化等企业级特性，全程拆解从集群部署到业务落地的完整流程，附关键配置与代码实现，可直接适配电商、短视频等场景的用户行为分析需求。

【大数据存储与管理】分布式文件系统HDFS：01 分布式文件系统【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈大数据技术原理与应用 ⌋ ⌋ ⌋专栏系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。【GitCode

Hadoop基础认知——HDFS、YARN、MapReduce在现代体系中的位置与价值写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加：lpshiyue 感谢。HDFS 是海量数据的基座，MapReduce 是批量计算的引擎，而 YARN 是集群资源的调度者——它们共同构成了大数据处理的“古典三位一体”。

Hadoop2-HDFS文件系统目录一、概述1、定义2、特点3、核心架构（主从架构）4、特性5、优缺点6、架构7、文件快大小二、shell操作

【大数据基础】实验1：熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈大数据技术原理与应用 ⌋ ⌋ ⌋专栏系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。【GitCode

【KNOX 】服务启动后，日志中出现与 Ranger 插件资源文件相关的告警 policymgr-ssl 启动告警Knox 服务启动后，日志中出现与 Ranger 插件资源文件相关的告警，典型特征是：观察点 /etc/ranger/abc_knox/ 目录下的文件通常是成对出现的（同一语义两份：默认名 + 带 repo_name 的变体），这为后续“缺哪一个”提供了非常直观的对照基线。

Hadoop 架构高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。

【大数据基础】大数据处理架构Hadoop：02 Hadoop生态系统【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈大数据技术原理与应用 ⌋ ⌋ ⌋专栏系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。【GitCode

德彪稳坐倒骑驴

DataX将数据在MySQL和HDFS之间互相迁移1. 解压（[root@master install]# tar -zxvf datax.tar.gz）

查士丁尼·绵

hadoop集群存算分离管理 node1：Active NameNode + Active ResourceManager备用管理 node2：Standby NameNode + Standby ResourceManager

roman_日积跬步-终至千里

【Hadoop】HDFS Router-based Federation：解决 NameNode 扩展性问题的联邦方案NameNode 因元数据开销、DataNode 心跳管理和 HDFS RPC 请求数量限制，存在扩展性瓶颈。传统 HDFS Federation 方案需要用户手动管理多个子集群，Router-based Federation（RBF）通过引入 Router 和 State Store 组件，实现了透明的联邦访问和自动化的子集群管理。

java.io.IOException: Previous writer likely failed to write hdfs报错解决方案本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！这错误表明 Hive 无法在 HDFS 上写入临时文件，通常权限或 HDFS 存储空间问题，与 Hive 的临时目录权限和 Tez 会话相关。

CDH 6.3.2 异构集群优化实施文档目录1. 集群硬件现状与优化策略2. 操作系统级优化 (Linux Base)2.1 基础监控工具安装

Hadoop分布式文件系统【HDFS】目录1.系统架构2.存储机制2.1 文件存储2.2 元数据存储3.读写操作3.1 写操作3.2 读操作

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深入浅出HDFS：分布式文件系统核心原理与实践解析在大数据时代，海量数据的存储与管理成为核心挑战。HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）作为Hadoop生态的核心组件之一，专为处理大规模数据集的分布式存储而设计，具备高容错性、高吞吐量、可扩展性等特性，广泛应用于大数据分析、机器学习训练、日志存储等场景。本文将从HDFS的设计理念出发，详细拆解其核心架构与组件功能，深入讲解读写流程、容错机制等关键原理，同时梳理实际应用中的部署与优化要点，帮助读者全面掌握HDFS的核心知识。

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大数据的“数字金库”：HDFS 核心原理与操作指令全解简单来说，HDFS 就是一个超级硬盘。你买一台顶配的服务器，硬盘撑死也就几十 TB。但互联网大厂每天产生的数据可能有 PB 级（1PB = 1024TB）。物理上没有这么大的单块硬盘，怎么办？

Hadoop HDFS 核心机制与设计理念浅析文档目录第一部分：HDFS 块大小（Block Size）机制解析1. 默认值设定2. 为什么是 128MB？（核心原理）