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Hadoop-HDFS

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罗祥 2019-05-31 16:15:21 +08:00
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notes/Hadoop-HDFS.md
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@ -29,7 +29,7 @@
## 一、介绍
**HDFS** （**Hadoop Distributed File System**）是Hadoop下的分布式文件系统，具有**高容错**、**高吞吐量**等特性，可以部署在**低成本**的硬件上。
**HDFS** （**Hadoop Distributed File System**）是Hadoop下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。
@ -41,14 +41,14 @@
HDFS 遵循主/从架构，由单个NameNode(NN)和多个DataNode(DN)组成：
- **NameNode** : 负责执行有关**文件系统命名空间**的操作，例如打开，关闭、重命名文件和目录等。它同时还负责集群元数据的存储，记录着文件中各个数据块的位置信息。
- **NameNode** : 负责执行有关`文件系统命名空间`的操作，例如打开，关闭、重命名文件和目录等。它同时还负责集群元数据的存储，记录着文件中各个数据块的位置信息。
- **DataNode**：负责提供来自文件系统客户端的读写请求，执行块的创建，删除等操作。
### 2.2 文件系统命名空间
`HDFS`系统命名空间的层次结构与大多数文件系统类似（如Linux）, 支持目录和文件的创建、移动、删除和重命名等操作，支持配置用户和访问权限，但不支持硬链接和软连接。`NameNode`负责维护文件系统名称空间，记录对名称空间或其属性的任何更改。
HDFS的`文件系统命名空间`的层次结构与大多数文件系统类似(如Linux)， 支持目录和文件的创建、移动、删除和重命名等操作，支持配置用户和访问权限，但不支持硬链接和软连接。`NameNode`负责维护文件系统名称空间，记录对名称空间或其属性的任何更改。
@ -102,7 +102,7 @@ HDFS 遵循主/从架构，由单个NameNode(NN)和多个DataNode(DN)组成：
### 3.1 高容错
由于HDFS 采用数据的多副本方案、所以部分硬件的损坏不会导致全部数据的丢失。
由于HDFS 采用数据的多副本方案，所以部分硬件的损坏不会导致全部数据的丢失。
### 3.2 高吞吐量
@ -110,7 +110,7 @@ HDFS设计的重点是支持高吞吐量的数据访问，而不是低延迟的
### 3.3 大文件支持
HDFS适合于大文件的存储。文档的大小应该是是GB到TB级别的。
HDFS适合于大文件的存储，文档的大小应该是是GB到TB级别的。
### 3.3 简单一致性模型