Hadoop支持通过NFSv3挂载HDFS文件系统到本地目录，允许用户像访问本地文件系统一样访问HDFS，对于普通用户来说大大的简化了HDFS的使用。该功能通过引入NFS Gateway服务实现，将NFS协议转换为HDFS访问协议。本篇文章主要讲述如何将HDFS文件系统挂载到Linux本地。
一、HDFS分布式文件系统的shell操作 HDFS的shell操作基本和Linux的shell命令差不多，我这边重点介绍几个常用的文件操作的命令，其它更多的操作命令很少用到，当然你也可以通过“fs -help”查看所有命令。 重点在第二部分，介绍HDFS的基本工作机制。 1）–ls显示当前目录结构 -ls:该命令选项表示查看指定路径的当前目录结构，参数：-R递归显示目录结构，后面跟hdfs路径。 hadoop fs -ls / hadoop fs -ls hdfs://Hadoop1:9000/ha
在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
HDFS是什么 Hadoop Distributed File System(简称HDFS)是Hadoop分布式文件系统。 HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文
HDFS是hadoop实现的一个分布式文件系统。(Hadoop Distributed File System)来源于Google的GFS论文。它的设计目标有：
之前在进行对接存储项目的时候，对公司内部使用的文件系统进行了梳理，当前公司内部使用的文件系统有GlusterFS,FastDFS等，由于文件系统在海量小文件和高并发之下性能急剧下降，性能遭遇瓶颈，因此打算建设分布式对象存储平台。下面对市面上比较流行的非结构化文件存储产品进行相关整理和比较。
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 HDFS前言： 设计思想：（分而治之）将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 分布式文件系统： 问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解
Hadoop 3.2.2 版本命令：https://hadoop.apache.org/docs/r3.2.2/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html
前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。
导读：HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，可运行在廉价的硬件上，能够处理超大文件以及提供流式数据操作。HDFS具有易扩展、高度容错、高吞吐量、高可靠性等特征，是处理大型数据集的强有力的工具。
【一】HDFS简介 HDFS的基本概念1.1、数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 ----------------------------------------------------------------------------
在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
Apache HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多个机器上存储大文件的方法。 Hadoop和HDFS衍生自Google文件系统（GFS）这篇论文。在Hadoop 2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障（SPOF）。 使用Zookeeper，HDFS高可用性功能通过在具有热备份的主动/被动配置中提供在同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决此问题。
简介 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS
HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）。NameNode用于管理文件系统的命名空间以及调节客户访问文件。此外，还会有多个DataNode（简称DN），也就是数据节点，数据节点作为从节点存在（slave server）。通常每一个集群中的DataNode，都会被NameNode所管理，DataNode用于存储数据。
HDFS是一种分部式的文件系统，在他出现以前就已经存在了很多中分布式文件系统，但是他们都是部署在服务器上，需要高的POSIX接口，同时他们默认服务器是稳定的可以提供大量资源。
云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
HDFS 采用的是hostname01/slaves这种主从的结构模型来管理数据，这种结构模型主要由四个部分组成，分别是Client(客户端)、Namenode(名称节点)、Datanode(数据节点)和SecondaryNameNode。
“ 来，了解一下NFS Gateway组件，挺好用的”
一、背景 云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析，能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上，将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离，实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员，为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯，同时满
安装hbase 首先下载hbase的最新稳定版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 安装到本地目录中，我安装的是当前用户的hadoop/hbase中 tar -zxvf hbase-0.90.4.tar.gz 单机模式 修改配置文件 conf/hbase_env.sh 配置JDK的路径 修改conf/hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name>
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。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。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。
Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。设想一个场景，假如您需要grep一个100TB的大数据文件，按照传统的方式，会花费很长时间，而这正是Hadoop所需要考虑的效率问题。
hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现数据的存储，MapReduce实现数据的分析和处理。虽然Hadoop还有其他功能，但HDFS和MapReduce是核心价值。
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。
不难看出, 其中commodity hardware, massive storage和enormous processing power就是Hadoop的重要特点. 而The Hadoop Distributed File System(HDFS)作为Hadoop的核心子项目之一, 是Google File System(GFS)的实现, 为分布式计算提供数据存储和管理的功能.
伪分布式：作为学习使用，与完全分布式一样，只不过是通过java进程模拟出来的假的分布式
初次接触分布式文件系统，有很多迷惑。通过参考网络文章，这里进行对比一下Hadoop 分布式文件系统（HDFS）与 传统文件系统之间的关系：
Hadoop是一个开源框架，允许在分布式环境中使用简单的编程模型来存储和处理大数据，跨计算机集群。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。
文件是存储在磁盘上的，文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢？
HDFS是存取数据的分布式文件系统，那么对HDFS的操作，就是文件系统的基本操作，比如文件的创建、修改、删除、修改权限等，文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作，如ls、mkdir、rm等。
随着社会的进步，需要处理数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是却不方便管理和维护—>因此，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，于是就产生了分布式文件管理系统，英文名成为DFS（Distributed File System）。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
Hadoop是一个用Java编写的框架，它允许在大型商品硬件集群上以分布式方式处理大型数据集。
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HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
-copyToLocal [-ignoreCrc][-crc] [hdfs源路径][linux目的路径]
HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）.
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念，然后介绍HDFS中读写操作的过程，最后分析了HDFS的优缺点。
数据加密是安全级别要求较高企业所必须的，比如说金融行业，医疗行业或者政府。我们知道HDFS中的数据会以block的形式保存在各台数据节点的本地磁盘中，但这些block都是明文的，如果在操作系统下，直接访问block所在的目录，通过Linux的cat命令是可以直接查看里面的内容的，而且是明文。
在我们实际工作当中，极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群，或者将生产环境集群的数据拷贝到测试集群，那么就需要我们在多个集群之间进行数据的远程拷贝，hadoop自带也有命令可以帮我们实现这个功能。
HDFS在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从HDFS提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件。
今天趁着端午节的最后一天假期，把想看的视频看了下。也走了一遍Hadoop的安装步骤。总的来说流程也明白了很多。这次文章简单的介绍知识点。具体安装步骤大家可以先看网上的。后面有时间的时候在补一篇。 我们的文章是建立在Hadoop已经安装好的情况下。请大家注意再练习的时候首先把环境安装好。 HDFS 简介 在HDFS的学习中，我们首先应该明白他具体是什么，为什么会有这个系统。优点和缺点是什么。 HDFS是什么呢？HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesyste
1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注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。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。
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