1.Hadoop--HDFS的源码API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作
2.GFS 谷歌文件系统论文笔记（GFS 即 HDFS 原型）
3.Hadoop 2.10.1 HDFS 透明加密原理 + 实战 + 验证
4.hadoop入门之hdfs的源码重要配置项的说明
5.Hadoop开源实现
6.hadoop的核心配置文件有哪些
Hadoop--HDFS的API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作
Hadoop HDFS API环境搭建与IDEA操作指南
在Windows系统中，源码首先安装Hadoop。源码安装完成后，源码可以利用Maven将其与Hadoop集成，源码房产系统管理易语言源码便于管理和操作。源码在项目的源码resources目录中，创建一个名为"log4j.properties"的源码配置文件，以配置日志相关设置。源码
接着，源码在Java项目中，源码创建一个名为"hdfs"的源码包，然后在其中创建一个类。源码这个类将用于执行对HDFS的源码基本操作，例如创建目录。
在程序执行过程中，我们首先通过API在HDFS上创建了一个新的目录，并成功实现了。然而，注意到代码中存在大量重复的防红源码开源客户端连接获取和资源关闭操作。为了解决这个问题，我们可以对这些操作进行封装。
通过在初始化连接的方法前添加@Before注解，确保它会在每个@Test方法执行前自动执行。同时，将关闭连接的方法前加上@After注解，使之在每个@Test方法执行完毕后自动执行。这样，我们实现了代码的复用和资源管理的简洁性。
经过封装后，程序的执行结果保持不变，成功创建了目录。这种优化使得代码更加模块化和易于维护。
GFS 谷歌文件系统论文笔记（GFS 即 HDFS 原型）
在大数据处理的世界里，Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为开源的GFS实现，专为非结构化数据的存储而设计。它的上层结构是HBase，用于结构化数据的管理，而MapReduce则负责复杂的计算任务。 背景需求揭示了HDFS的websocket的网站源码挑战：高硬件故障率、超大文件和少量数据的存储，以及以读为主但要求原子性的追加写入。系统对带宽需求高，而延迟敏感性相对较低。HDFS采用分层组织，包括目录管理、文件操作（如增删、打开、关闭和读写）以及快照功能，秒级创建文件副本并支持原子追加。关键组件：Master与元数据管理
Master作为单节点的控制中心，负责存储和维护所有文件系统的元数据，如名称空间（路径和指向数据的指针）和目录锁管理。元数据信息被组织为固定大小的M chunk，每个chunk都有唯一的块句柄。Master通过内存优化来提高访问速度，并通过心跳机制与chunk服务器通信，确保在节点故障时迅速恢复。操作日志与一致性保障
元数据的操作日志是持久化的，记录所有变更，字符D的源码只有经过持久化后变化才对客户端可见。Master定期做检查点，并通过客户端的租约机制减少与Master的交互，保持数据一致性。写入操作首先写入主chunk，然后同步到其他副本，利用IP邻近和链式复制提高吞吐量。副本管理与容错性
HDFS默认每个chunk有三个副本，分散在不同chunk服务器上，以实现高可用性和容错性。通过垃圾收集策略和惰性删除，系统在保证可靠性的同时简化了数据清理。Master记录所有操作，包括删除，确保数据恢复时的完整性。诊断与恢复
运行时，HDFS通过心跳机制检查chunk服务器状态，确保数据的完整性和一致性。在系统崩溃后，通过检查点快速重启机制，天天捕鱼app源码仅恢复检查点后的日志，大大提高恢复速度。通过详尽的RPC日志，诊断工具帮助监控和解决问题。Hadoop 2..1 HDFS 透明加密原理 + 实战 + 验证
在Hadoop 2..1环境下，HDFS的透明加密原理通过KMS（Key Management Service）服务器实现。在开始配置之前，先确保Hadoop集群已搭建，包含节点node1、node2、node3。
配置KMS服务器时，直接在hadoop安装目录下的etc/hadoop进行kms-site.xml、kms-env.sh和kms-acls.xml的配置。kms-site.xml使用默认配置即可，但需理解各项配置意义，便于后续操作。使用keytool生成秘钥，密码默认存于家目录的.keystore文件中，建议使用默认方式创建并保存至kms服务的classes目录。此操作与kms-site.xml中的hadoop.security.keystore.java-keystore-provider.password-file属性相对应。
配置完毕后，启动KMS服务，通过jps查看Bootstrap进程确认成功。在配置目录中查看日志。接下来，客户端核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml进行相应调整，节点1的IP设置为...，或配置为kms://http@node/kms。重新启动namenode与datanode。
验证KMS服务是否正常工作，尝试将文件上传至加密目录/crypt和未加密目录/no_crypt。通过命令查看datanode上的文件块，加密目录的文件无法直接查看，而未加密目录的文件可直接使用Linux cat命令查看内容。这种现象表明HDFS实现了透明加密，文件在传输过程中自动被加密，只有在具有相应密钥的情况下才能解密查看。
以上步骤展示了Hadoop 2..1环境下HDFS透明加密的实现与验证过程，确保数据安全性的同时，保持了HDFS的高效数据管理能力。
hadoop入门之hdfs的重要配置项的说明
复制代码
代码如下:
property
namefs.checkpoint.dir/name
value/disk1/hdfs/namesecondary,/disk2/hdfs/namesecondary/value
/property
property
namefs.checkpoint.dir/name
value/disk1/hdfs/namesecondary,/disk2/hdfs/namesecondary/value
finaltrue/final
/property
/configuration
core-site.xml
1. 整个Hadoop的入口
2.在主节点中，namenode必须配置
复制代码
代码如下:
configuration
property
namefs.default.name/name
valuehdfs://namenode//value
/property
/configuration
hdfs-site.xml
1. 此配置想用于保存fimage和editlog，尽量将此目录放在安全的地方。
复制代码
代码如下:
configuration
property
namedfs.name.dir/name
value/disk1/hdfs/name,/remote/hdfs/name/value
/property
configuration
下面配置文件是用于存储数据的。数据分块放的目录
复制代码
代码如下:
property
namedfs.data.dir/name
value/disk1/hdfs/data,/disk2/hdfs/data/value
/property
Hadoop开源实现
Hadoop是一个开源的项目，主要由HDFS和MapReduce两个核心组件构成。HDFS是Google File System（GFS）的开源版本，提供了一个分布式文件系统，用于高效存储和管理海量数据。NameNode和DataNode是HDFS的关键角色，NameNode作为唯一的服务节点，负责管理文件系统元数据，而DataNode则是数据存储节点，用户通过NameNode与之交互，实现透明的数据存取，其操作与普通文件系统API并无二致。 MapReduce则是Google MapReduce的开源实现，主要由JobTracker节点负责任务分配和用户程序的通信。用户通过继承MapReduceBase，实现Map和Reduce功能，注册Job后，Hadoop将自动进行分布式执行。HDFS和MapReduce是独立工作的，用户可以在没有HDFS的情况下使用MapReduce进行运算。 Hadoop与云计算项目的目标相似，即处理大规模数据的计算。为了支持这种计算，它引入了Hadoop分布式文件系统（HDFS），作为一个稳定且安全的数据容器。HDFS的通信部分主要依赖org.apache.hadoop.ipc提供的RPC服务，用户需要自定义实现数据读写和NameNode/DataNode之间的通信。 MapReduce的核心实现位于org.apache.hadoop.mapred包中，用户需要实现接口类并管理节点通信，即可进行MapReduce计算。Hadoop的发音为[hædu:p]。 最新发布的版本是2.0.2，Hadoop为开发者提供了强大而灵活的工具，支持Fedora、Ubuntu等Linux平台，广泛应用于数据分析领域，由Hortonworks公司负责后续开发工作，确保了项目的持续发展和创新。扩展资料
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（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（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）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。hadoop的核心配置文件有哪些
在Hadoop 1.x版本中，核心组件包括HDFS和MapReduce。而在Hadoop 2.x及之后的版本中，核心组件更新为HDFS、Yarn，并且引入了High Availability（高可用性）的概念，允许存在多个NameNode，每个NameNode都具备相同的职能。
以下是关键的Hadoop配置文件及其作用概述：
1. `hadoop-env.sh`：
- 主要设置JDK的安装路径，例如：`export JAVA_HOME=/usr/local/jdk`
2. `core-site.xml`：
- `fs.defaultFS`：指定HDFS的默认名称节点地址，例如：`hdfs://cluster1`
- `hadoop.tmp.dir`：默认的临时文件存储路径，例如：`/export/data/hadoop_tmp`
- `ha.zookeeper.quorum`：ZooKeeper集群的地址和端口，例如：`hadoop:,hadoop:,hadoop:`
- `hadoop.proxyuser.erpmerge.hosts` 和 `hadoop.proxyuser.erpmerge.groups`：用于设置特定用户（如oozie）的代理权限
请注意，配置文件中的路径和地址需要根据实际环境进行相应的修改。
