下面哪個(gè)程序負(fù)責(zé)hdfs數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？負(fù)責(zé)“HDFS”和“數(shù)據(jù)存儲(chǔ)”的程序是HDFS。Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）是一種適合在普通硬件上運(yùn)行的分布式文件系統(tǒng)。它與現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點(diǎn)

下面哪個(gè)程序負(fù)責(zé)hdfs數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？

負(fù)責(zé)“HDFS”和“數(shù)據(jù)存儲(chǔ)”的程序是HDFS。Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）是一種適合在普通硬件上運(yùn)行的分布式文件系統(tǒng)。它與現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點(diǎn)。但同時(shí)，它又不同于其他分布式文件系統(tǒng)。HDFS是一個(gè)高度容錯(cuò)的系統(tǒng)，適合部署在廉價(jià)機(jī)器上。在HDFS上運(yùn)行的程序有很多數(shù)據(jù)集。典型的HDFS文件大小是GB到TB。因此，HDFS被調(diào)整為支持大文件。它應(yīng)該提供高聚合數(shù)據(jù)帶寬。一個(gè)集群應(yīng)該支持?jǐn)?shù)百個(gè)節(jié)點(diǎn)，一個(gè)集群還應(yīng)該支持?jǐn)?shù)千萬(wàn)個(gè)文件。大多數(shù)HDFS程序需要寫一次，讀很多次。一旦創(chuàng)建、寫入和關(guān)閉了文件，就不需要對(duì)其進(jìn)行修改。這種假設(shè)簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題，使高吞吐量數(shù)據(jù)訪問(wèn)成為可能。一個(gè)map-reduce程序或一個(gè)web爬蟲程序可以很好地適應(yīng)這個(gè)模型。

什么是大數(shù)據(jù)?要簡(jiǎn)單通俗點(diǎn)的解釋？

什么是大數(shù)據(jù)和應(yīng)用？大數(shù)據(jù)就是海量數(shù)據(jù)。人類生活在三維空間中，一棵樹、一座山、一條水，人類活動(dòng)的軌跡，都可以用數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)。如企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、商品標(biāo)準(zhǔn)等。政府管理決策、消費(fèi)者消費(fèi)水平、消費(fèi)習(xí)慣。公路、河流等的地理環(huán)境。方方面面都有大數(shù)據(jù)。每個(gè)行業(yè)都有自己的大數(shù)據(jù)。通過(guò)企業(yè)、行業(yè)、社會(huì)主體等的數(shù)據(jù)整合。形成了概念更大、價(jià)值更高的大數(shù)據(jù)流。在整個(gè)宇宙中，一切都是相互聯(lián)系的。邏輯關(guān)系分析。我可以得到它。對(duì)社會(huì)治理、企業(yè)經(jīng)營(yíng)、個(gè)人服務(wù)方便可靠、真正服務(wù)的解決方案。事物的構(gòu)成不是由單一因素構(gòu)成的。多方聯(lián)合或合作完成的。要完成一件服裝，必須有面料制造商、服裝制造商、搭扣制造商、線制造商、設(shè)計(jì)師、工人等的組合。大數(shù)據(jù)也是如此。大數(shù)據(jù)應(yīng)用也是如此。人類剛剛進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。這是一個(gè)以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)手段的時(shí)代。誰(shuí)能掌握大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用？更好地服務(wù)于人類社會(huì)。誰(shuí)將占據(jù)未來(lái)財(cái)富和地位的制高點(diǎn)。畢紹鵬，河北唐冠中興科技有限公司，中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，答案

HDFS是一個(gè)基于多機(jī)文件系統(tǒng)的邏輯文件系統(tǒng)。其底層數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)塊的形式存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)塊大小可以調(diào)整。如果將數(shù)據(jù)塊大小設(shè)置為256M，上傳一個(gè)1g文件，底層將文件分為四個(gè)塊存儲(chǔ)，每個(gè)塊為256M，您在HDFS上看到的是一個(gè)完整的文件，可以隨時(shí)操作，而不必注意其存儲(chǔ)。

HDFS一個(gè)數(shù)據(jù)塊能存儲(chǔ)多少文件？

HDFS使用寫入時(shí)間完成復(fù)制。與寫后拷貝復(fù)制相比，它具有以下優(yōu)點(diǎn)：第一，寫時(shí)拷貝復(fù)制策略采用流水線寫入方式。除了建立連接外，連接所需的時(shí)間稍長(zhǎng)，數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間幾乎與只寫一份數(shù)據(jù)的時(shí)間相同。2、 這兩種方法將為集群消耗相同的帶寬資源。3、 如果在寫入過(guò)程中進(jìn)行了復(fù)制，則在成功寫入復(fù)制后，數(shù)據(jù)將變得可靠，但寫入后無(wú)法執(zhí)行復(fù)制：1）如果在寫入過(guò)程中完成了復(fù)制，則只要復(fù)制成功返回，數(shù)據(jù)將被冗余地保存在HDFS中，因?yàn)榭截惖拇嬖?，所以不?huì)有數(shù)據(jù)丟失。2） 但是，如果數(shù)據(jù)只有在寫入時(shí)才被復(fù)制，因?yàn)榇藭r(shí)數(shù)據(jù)只有一個(gè)副本，系統(tǒng)無(wú)法立即完成數(shù)據(jù)的復(fù)制，那么當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)宕機(jī)時(shí)，數(shù)據(jù)就會(huì)丟失。顯然，用戶不希望看到數(shù)據(jù)寫入HDFS，但仍然存在數(shù)據(jù)丟失。

hdfs數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在集群什么地方？

看你保存什么視頻，超過(guò)100兆的大文件可以考慮HDFS。對(duì)于大量100KB或幾MB的小文件，例如，如果您保存原始HLS格式，元數(shù)據(jù)壓力太大，HDFS不適合，TFs不支持指定文件名（保存時(shí)它會(huì)為您分配一個(gè)），您可能需要自己維護(hù)文件命名空間。另一個(gè)選項(xiàng)是一致散列、CEPH或swift。CEPH是用C語(yǔ)言開發(fā)的，很難維護(hù)。Swift是用Python編寫的，openstack的Python代碼也非常風(fēng)騷。一般來(lái)說(shuō)，小文件的開源解決方案對(duì)于基于TFs的二次開發(fā)是比較可靠的。此外，如果要構(gòu)建流媒體服務(wù)，還需要考慮流媒體服務(wù)器和存儲(chǔ)之間的連接。當(dāng)然，HLS是最方便的。對(duì)于MP4，一些服務(wù)器軟件或nginx插件只支持訪問(wèn)本地文件。是否可以優(yōu)雅地裝載到本地文件系統(tǒng)也是一個(gè)考慮因素。