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厦门大学林子雨大数据技术基础第三章,重点在于分布式文件系统HDFS的实践操作,旨在帮助学生熟悉HDFS的常用功能。

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简介:
对常用HDFS操作的掌握是至关重要的,包括:首先,深入理解HDFS在Hadoop整体架构中所扮演的关键作用;其次,能够熟练运用HDFS操作时所使用的标准Shell命令;最后,进一步熟悉HDFS操作中常用的Java API,从而更全面地掌握其功能和应用。

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    本课程为厦门大学林子雨教授讲授的大数据系列课程之一,内容涵盖HDFS上机实践,旨在帮助学生熟练掌握Hadoop分布式文件系统中的基本操作技能。 熟悉常用的HDFS操作:(1)理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色;(2)熟练使用HDFS操作的常用Shell命令;(3)熟悉用于HDFS操作的常用Java API。
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    本实验旨在通过一系列练习帮助学生掌握Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基本操作,包括文件上传、下载、查看和删除等,为后续大数据处理打下坚实基础。 实验2 熟悉常用的HDFS操作 一、实验目的 1. 深入理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色; 2. 掌握并熟练使用用于管理HDFS的常用Shell命令; 3. 了解和熟悉通过Java API与HDFS进行交互的方法。 二、实验平台 1. 系统:建议使用Ubuntu16.04或更高版本的操作系统。
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    本课程为厦门大学林子雨老师讲授的大数据技术系列课程之一,专注于NoSQL数据库的学习和实操。通过系统讲解及上机练习,深入探讨了传统关系型数据库与新兴的NoSQL数据库之间的异同,并引导学生进行实际操作实践。适合对大数据技术和数据库有浓厚兴趣的学生或从业人士学习参考。 关系数据库和NoSQL数据库操作实践旨在让学生了解关系数据库、键值数据库、列族数据库以及文档数据库的基本操作,并比较在不同类型的数据库产品中执行相同操作的方法及其异同,从而加深对这两种类型数据库的理解。
  • 原理与应——验2:掌握HDFS
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    本实验为《大数据技术原理与应用》课程设计,旨在通过实践加深学生对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的理解和操作能力,在指导下完成一系列基础且实用的HDFS命令练习。讲师:林子雨。 ### 大数据技术原理与应用-实验2熟悉常用的HDFS操作 #### 分布式文件系统设计的需求 在探讨HDFS之前,我们先了解分布式文件系统设计的一些基本需求: 1. **透明性**: - 访问透明性:确保用户在访问文件时,无论文件位于本地还是远程,都能够以相同的方式进行操作。 - 位置透明性:即便文件的存储位置发生变化,用户也不需要更改访问路径。虽然HDFS提供了某种程度的访问透明性,但它不能完全实现位置透明性和性能伸缩透明性。 2. **并发性**:系统应支持多个客户端同时读写文件。然而,在HDFS中,为了简化设计,任何时候只允许一个程序写入特定文件,这限制了并发写入的能力。 3. **文件复制**:为提高数据可靠性,文件需要在不同位置存储多个副本。HDFS通过多副本机制来实现这一目标。 4. **硬件和操作系统异构性**:分布式文件系统应该能够在不同的硬件和操作系统平台上运行。HDFS使用Java语言开发,具备良好的跨平台能力。 5. **可伸缩性**:系统应支持节点的动态增减,以适应不同规模的数据处理需求。HDFS构建在大量低成本机器之上,具备良好的可伸缩性。 6. **容错**:当客户端或服务器出现故障时,系统仍能正常运行。HDFS通过多副本机制和自动检测恢复机制来保证高可用性。 7. **安全性**:虽然HDFS本身的安全性相对较弱,但可以通过其他方式增强其安全性,例如使用Kerberos认证等。 #### 分布式文件系统的扩展 为了实现高水平的扩展性,分布式文件系统通过将文件分布存储在成千上万个计算节点上形成大型集群。这种方式不仅提高了存储容量,还增强了系统的整体性能和稳定性。 #### HDFS中的块与普通文件系统中的块区别 - **块大小**:HDFS中的块大小通常远大于普通文件系统中的块,以减少元数据开销和提高存储效率。默认情况下,HDFS的块大小为128MB(在早期版本中为64MB),而普通文件系统的块大小则小得多。 - **数据存储**:即使文件大小小于块大小,HDFS也不会占据整个块的空间。这种设计使得小文件也能高效地存储在HDFS中。 #### 名称节点和数据节点的功能 - **名称节点(NameNode)**:作为HDFS的主控节点,负责维护文件系统的命名空间(包括文件和目录的元数据),以及数据块和数据节点之间的映射关系。 - **数据节点(DataNode)**:是HDFS中的工作节点,负责存储实际的数据块,并根据客户端或名称节点的指令执行数据读写操作。 #### 减轻中心节点负担的方法 HDFS通过分离数据流和控制流来减轻名称节点的负担。具体来说,名称节点不直接参与数据块的传输过程,而是将数据读写操作委托给数据节点完成,从而降低了名称节点的工作负载。 #### 单一名称节点的局限性 - **命名空间限制**:由于名称空间存储在名称节点的内存中,其容量受限于物理内存大小。 - **性能瓶颈**:整个文件系统的吞吐量受到单一名称节点性能的限制。 - **隔离问题**:所有应用程序共享同一个命名空间,难以进行资源隔离。 - **集群可用性**:若名称节点发生故障,则整个集群将不可用。 #### 冗余数据保存策略 HDFS采用多副本机制来保证数据的可靠性。通常情况下,每个数据块会被复制三次,并分散存储在不同的数据节点上。这种策略大大降低了数据丢失的风险。 #### 流水线复制策略 HDFS中的数据复制流程遵循流水线复制策略。具体步骤如下: 1. **客户端**发起文件写入请求。 2. **名称节点**根据当前数据节点的状态选择一系列数据节点,并返回给客户端。 3. **客户端**按照顺序将数据块依次写入各个数据节点。 4. **数据节点**之间形成数据复制链路,以确保数据的完整性和一致性。 #### 错误探测与恢复 - **名称节点故障**:可通过定期备份元数据到另一个文件系统或利用第二名称节点(Secondary NameNode)来恢复。 - **数据节点故障**:数据节点定期向名称节点发送心跳消息。一旦名称节点检测到某数据节点未响应,则将其标记为故障,并启动数据恢复流程。 - **数据损坏**:客户端读取数据时会进行校验,如发现数据损坏,则向其他数据节点请求正确的数据,并通知名称节点进行数据块的重新复制。 #### 不发生故障情况下的读文件过程 1. **客户端**向远程名称节点发起
  • --原理与应
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    《大数据技术原理与应用》是林子雨在厦门大学教授的一门课程,旨在向学生传授大数据处理的核心技术和实际应用。 厦门大学林子雨教授的《大数据技术原理与应用》课程第一章节为“大数据概述”,该版本发布于2017年2月。这一部分主要介绍了大数据的基本概念、发展历程以及关键技术等,旨在帮助学生建立对大数据领域的初步认识和理解。
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    本章节由厦门大学林子雨教授编写,内容聚焦于《大数据技术原理与应用》一书第六章——云数据库,深入探讨了云环境下的数据库技术和应用案例。 本段落将首先介绍云数据库的概念及其特性,并探讨其与其他类型数据库的关系。接下来会概述一些主流的云数据库产品及供应商情况。最后,将以阿里云提供的RDS服务为例,详细展示如何使用云数据库进行实际操作。
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    本教程介绍如何使用Java在大数据环境下进行Hadoop分布式文件系统(HDFS)的操作,包括文件的读取、写入及管理等核心技能。 Java对大数据HDFS文件操作需要使用特定的jar包,并在maven项目中添加相关依赖。这里有两个示例项目,包含所需的jar包及其依赖关系。
  • 原理及应课程验一:Linux与Hadoop验)
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    本实验为《大数据技术原理及应用》课程设计,旨在通过林子雨教授指导,使学生掌握Linux系统基本命令和Hadoop平台的操作方法,加深对大数据技术的理解。 在大数据技术的学习过程中,Linux和Hadoop是两个重要的基石。由于其开源性和分布式计算能力,Hadoop通常部署于Linux操作系统之上,而后者提供了稳定且高度可定制化的底层支持环境。 本实验的主要目的是使学生熟悉基本的Linux命令操作以及Hadoop的基本使用方法,为后续的大数据处理实验奠定坚实的基础。 ### Linux 操作 - **cd 命令**:用于目录切换。例如: - `cd usrlocal` 切换到指定目录; - `cd ..` 返回上一级目录; - `cd` 回到用户主文件夹。 - **ls 命令**:列出当前或指定目录下的所有内容,如 `ls /usr` 可查看 `/usr/` 目录中的文件和子目录。 - **mkdir 和 rmdir命令**: - 创建新目录使用 `mkdir tmpa`, 或者创建多级目录使用 `mkdir -p tmpa1/a2/a3`. - 删除空的指定目录采用 `rmdir tmpa`. - **cp 命令**:复制文件或整个目录,如将`~/.bashrc` 复制到 `/usr/bashrc1`, 或者复制一个完整目录使用 `-r` 参数。 - **mv命令**:移动和重命名文件或目录。例如: - `mv /usr/bashrc1 /usr/test` - `mv test usrtest2` - **rm 命令**:删除文件或整个目录,如 `rm usrbashrc1` 或者使用 `-r` 参数删除一个包含子项的完整目录。 - 文件内容查看: - 使用 `cat`, `tac`, `more`, `head -n 20 ~/.bashrc`, `tail -n 20 ~/.bashrc` 和 `tail +51 ~.bashrc` 查看文件。 - **touch 命令**:创建新的空白文件或更新现有文件的时间戳,如使用 `-m -t` 参数设置特定日期。 - 文件权限修改: - 使用 `chown root tmphello` 更改所有者为root. - 文件搜索和目录操作: - 使用 `find ~ -name .bashrc` 在主目录下查找.bashrc文件. - **tar 命令**:打包或解压缩,如使用 `-czvf test.tar.gz test` 打包并压缩一个目录。 ### Hadoop 操作 - 启动Hadoop服务(包括启动HDFS和YARN等组件)。 - 在HDFS上执行基本操作: - `hadoop fs -mkdir user/hadoop` - 创建用户目录,如 `user/hadoop/test`. 通过上述实验步骤的练习,学生可以掌握Linux的基本运维技能以及Hadoop的基础应用能力。这将为进行大规模数据处理和分析做好充分准备,并且深入理解Linux与Hadoop结合使用对于大数据生态系统的重要性。
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    本项目旨在开发一个基于HDFS与MapReduce技术的高效、可扩展分布式点餐系统,专为高校食堂设计,以提升点餐效率及用户体验。 《基于HDFS与MapReduce技术的分布式点单系统》是一个大学生创新创业项目,旨在利用大数据处理技术,特别是Apache Hadoop生态系统中的HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,构建一个高效、可扩展的分布式点单系统。该系统的目的是在处理大量并发订单数据的同时,在大数据环境下实现快速的数据读写与计算。 HDFS是Apache Hadoop项目的核心组件之一,是一种专为廉价硬件设计的分布式文件系统,能够存储PB级别的数据,并具备高容错性和高吞吐量的特点。在此点单系统中,HDFS用于存放用户的订单信息、菜品数据以及交易记录等大量数据,在保证服务质量的同时支持系统的规模扩展。 MapReduce是Google提出的一种编程模型,适用于大规模数据集的并行计算处理任务。在Hadoop框架下,它被用来生成和操作大数据集,并将复杂的数据处理作业分解为两个阶段:即Map阶段负责原始数据切分与分布式执行;而Reduce阶段则汇总Map输出的结果以实现进一步分析或整合。点单系统中可以利用这种模型来统计热门菜品、用户消费行为或者实时库存计算等业务逻辑。 项目主要采用以下关键技术: 1. **数据分割**:HDFS将大文件切割成多个块,分布在各个节点上以便于并行处理。 2. **副本策略**:为了确保容错性,每个数据块通常会存储三个副本,在不同机器间分散存放。 3. **NameNode与DataNode角色区分**:其中NameNode保存着整个HDFS的目录结构和数据块信息;而实际的数据读写操作则由分布在各个节点上的DataNode完成。 4. **JobTracker与TaskTracker协同工作**: 在MapReduce框架中,前者负责任务调度及监控管理,后者执行具体计算任务。 5. **Shuffle与Sort中间处理**:在从Map阶段到Reduce阶段的过程中,系统会对键值对进行排序和分区操作以支持后续的汇总分析。 此外,项目还可能结合使用Hadoop生态系统的其他组件如用于实时查询需求下的分布式列式数据库HBase或数据仓库工具Hive来进行复杂的数据查询与分析。同时利用YARN资源调度器优化集群内计算资源的有效分配管理机制。 通过参与这样一项实践性极强的创新创业活动,学生们不仅能深入了解大数据处理的核心原理和技术细节,还能学会如何将这些技术实际应用到业务场景中去,并且在团队协作、项目管理和软件工程方面得到充分锻炼。
  • HDFS验(验2).pdf
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    本PDF文档详细介绍了进行Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基础操作实验,旨在帮助学生掌握HDFS的核心功能和使用方法。适合大数据课程教学与自学。 本段落介绍了HDFS(Hadoop分布式文件系统)的基础操作实验。作为Hadoop的核心组件之一,HDFS是底层的分布式存储服务。本实验主要涵盖HDFS的基本操作,包括上传、下载、删除及查看文件等步骤。通过此次实验,读者可以更好地理解HDFS的基本概念和操作方法。