hadoop数据块（hdfs数据块）

本篇目录：

1、hdfs副本默认可以保存几份2、hadoop多余数据块删除很慢3、Hadoop是什么4、HDFS架构5、hadoop设计时的几点假设是什么

hdfs副本默认可以保存几份

1、个。Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份。负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都可以在多个上存储多个副本，默认为3个。

2、HDFS默认的副本数是3个。HDFS副本数是指每个数据块在HDFS上存储的副本数，在HDFS中，为了确保数据的可靠性和高可用性，会对每个数据块存储多个副本。HDFS默认的副本数是3个，但是这个数值可以根据需要进行修改。

3、hdfs的副本个数为3个。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的简称，它的设计目标是把超大数据集存储到网络中的多台普通计算机上，并提供高可靠性和高吞吐率的服务。

4、默认为副本数为3 第一个副本：放置在上传文件的数据节点；如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满. CPU不太忙的节点。第二个副本：放置在与第一个副本不同的机架的节点上。

5、出于成本考虑（也是HDFS优势），HDFS常架构在廉价机器上——经常出故障。所以必须有冗余机制。

hadoop多余数据块删除很慢

1、整个过程是很慢的，远逊于直接在关系型数据库中运行SQL查询。其次，与关系型数据库相比，Hadoop目前还是一个只读的系统。数据一旦写入Hadoop分布式文件系统(HDFS)，用户很难插入、删除或修改存储的数据。

2、受不了，直接kill掉，看日志，没有问题啊，5个fetch都正常，就是网络好慢。以为是数据量太大了，Reduce数太小了，最后取了一个月的数据，1000个reduce，还是一样。

3、原因（1）namespaceid不相同（2）没有足够的硬盘 解决（1）停止datanode（2）删除datadir下所有数据。

4、解决办法 ：hdfs在启动开始时会进入安全模式，这时文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。

5、Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。

6、换了台机器，问题解决，hadoop-0.2-test.jar TestDFSIO 和 hadoop-0.2-examples.jar sort测试通过，期间又遇到了2个问题。

Hadoop是什么

1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

2、Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。

3、Hadoop是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架。Hadoop为应用程序透明的提供了一组稳定/可靠的接口和数据运动。

4、hadoop是一款开源软件，主要用于分布式存储和计算，他由HDFS和MapReduce计算框架组成的，他们分别是Google的GFS和MapReduce的开源实现。由于hadoop的易用性和可扩展性，因此成为最近流行的海量数据处理框架。

HDFS架构

HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

Hadoop系列之HDFS架构HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

HDFS 具有以下 优点 ：当然 HDFS 也有它的 劣势 ，并不适合以下场合：HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。

hadoop设计时的几点假设是什么

1、运行模式不同：单机模式是Hadoop的默认模式。这种模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。伪分布模式这种模式也是在一台单机上运行，但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点。

2、另外还有一个假设，即相比不同机架间的机器，同一个机架的机器之间有着更大的带宽和更小的延时。这是因为，机架交换机的上行带宽一般都小于下行带宽。

3、综合考虑这两点的基础上Hadoop设计了机架感知功能。机架感知设计思想 首先，一个重要的假设前提是HDFS运行于一个具有树状网络拓扑结构的集群上。

4、是因为hadoop默认把hdfs相关信息放在/tmp下，重启过后，/tmp被系统自动清空，所以就丢了，你只要再次格式化一下namenode，就可以正常工作了，也就是bin/hadoop namenode -format。但是你下次重启后，问题会再次出现。

5、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。

到此，以上就是小编对于hdfs数据块的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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