1.Hadoop--HDFS的源码API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作
2.Hadoop HDFS 简介
3.Re0:学习数据仓库(四)-Hadoop之HDFS重要概念
4.Hadoop 2.10.1 HDFS 透明加密原理 + 实战 + 验证

Hadoop--HDFS的分析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。分析安装完成后，源码可以利用Maven将其与Hadoop集成，分析lazyoa手机源码便于管理和操作。源码在项目的分析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。分析

       接着，源码在Java项目中，分析创建一个名为"hdfs"的源码包，然后在其中创建一个类。分析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。保定建站模板源码然而，注意到代码中存在大量重复的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。

Hadoop HDFS 简介

       Hadoop HDFS 简介

       1. 概述

       Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是设计用于大规模数据存储的可靠系统。它提供分布式存储、高可用性、aop动态代理源码可靠性、块存储等功能。通过 HDFS，用户可以操作文件的写入和读取。

       2. HDFS 的核心功能

       HDFS 的核心优势在于存储海量文件，而非大量小文件。其容错机制通过数据复制确保存储的可靠性，即使硬件故障，数据也不会丢失。HDFS 提供高吞吐量数据访问能力，支持并行数据访问。

       3. HDFS 节点架构

       HDFS 采用主从架构，包括 NameNode（Master）和 DataNode（Slave）。

       3.1 NameNode

       NameNode 负责管理文件系统命名空间，执行如打开、关闭、重命名文件和目录等操作。它应部署在可靠的github低代码源码硬件上。

       3.2 DataNode

       DataNode 执行存储数据的任务，管理集群中存储的数据块，并响应 NameNode 的指令。DataNode 节点可以部署在成本较低的硬件上。

       4. HDFS 进程

       HDFS 运行在 NameNode 和 DataNode 节点上，提供分布式存储服务。

       5. HDFS 数据存储机制

       文件被拆分为小块存储，每个块默认大小为 MB。数据块以分布式方式存储于集群的不同节点，提供并行数据处理能力。

       6. 数据复制与容错机制

       HDFS 复制数据块以实现容错，每个块默认有 3 个副本，分布于集群中的不同节点，确保数据可靠性。

       7. 机架感知设计

       通过在多个机架上分布数据块副本，HDFS 提高容错能力和网络带宽利用率，确保系统高可用性。

       8. HDFS 架构与交互

       HDFS 架构包括 NameNode 和 DataNode。linux 0.01源码书客户端与 NameNode 交互执行读写操作，遵循 write-once-read-many 模型。

       9. HDFS 特性

       9.1 分布式存储

       HDFS 以分布式方式存储数据块，提供映射（MapReduce）处理大数据子集的能力。

       9.2 数据块管理

       数据块是文件系统的基本单元，每个块的副本分布于不同节点，提供容错性。

       9.3 复制策略

       默认每个块有 3 个副本，可通过配置文件调整副本数量。HDFS 确保数据至少存在于 3 个节点上。

       9.4 高可用性与数据可靠性

       通过数据复制和分布存储，HDFS 提供高可用性和数据可靠性，即使某些节点故障，数据仍可访问。

       9.5 容错与数据恢复

       HDFS 的容错机制确保数据即使在硬件故障情况下也能恢复，提高数据安全性。

       9.6 可扩展性

       HDFS 支持水平扩展，通过添加更多节点或磁盘实现集群的动态扩展。

       9.7 高吞吐量程序访问

       HDFS 提供对应用程序数据的高吞吐量访问，支持高效的数据读写操作。

       9.8 HDFS 操作

       通过命令行或编程接口与 HDFS 交互，支持文件操作如创建、复制、权限设置等。

       9.9 文件读写流程

       读取时，客户端与 NameNode 交互获取数据节点地址，读取数据；写入时，同样通过 NameNode 获取地址，并在多个数据节点上并行写入数据块。

       总结，HDFS 是一个高效、可靠、可扩展的分布式文件系统，提供大规模数据存储与访问能力，适用于大数据处理场景。

Re0:学习数据仓库(四)-Hadoop之HDFS重要概念

       HDFS架构采用主从模式，主节点即NameNode，负责管理整个文件系统，包括目录树、文件/目录信息与数据块列表。从节点即DataNode，执行存储操作。NameNode维护文件系统的元数据，可从端口的HDFS UI查看。每个文件分割成多个数据块存储于不同DataNode上，每块数据有ID记录，确保数据完整性。NameNode包含fsimage与edits文件，fsimage记录文件系统状态，edits记录操作历史，edits定期合并至fsimage。SecondaryNameNode负责fsimage与edits的合并。DataNode存储数据，遵循block与replication原则。Block为文件的基本读写单位，默认大小MB。每个文件的block ID在fsimage与HDFS UI中可见。replication确保数据安全，设置为3副本。NameNode维护文件与block关系，DataNode维护自身与block关系，确保数据的一致性与可用性。

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。