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一、大數據大數據：解決海量數據問題的技術。大數據由巨型數據集組成，把數據集合并進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性。大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。
命令是 hadoop fsck /g6/input/baidu.log -files -blocks -locations -racks [hadoop@hadoop002 ~]$ hadoop fs
Hadoop分布式文件系統(HDFS)被設計成適合運行在通用硬件上的分布式文件系統，它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序，那么在實際應用中我們如何來操作使用呢？一、HD
本文主要介紹了hadoop源碼中hdfs的INodeReference機制。在hdfs2.6版本中，引入了許多新的功能，一些原有的源代碼設計也有一定的改造。一個重要的更新就是引入了快照功能。但是當HD
作為Hadoop初學者，自然要從安裝入手。而hadoop的優勢就是分布式，所以，也一定要安裝分布式的系統。整體安裝步驟，包括Zookeeper+HDFS+Hbase，為了文章簡潔，我會分三篇blog記
HDFS存放副本時會優先在同一個數據節點備份一份，然后在不同的虛擬機架上備份namenode的HA是靠主備方式保證的，自動切換時要用到zookeeper，手動切換可以通過命令，備節點可以在數據節點上，
HDFS Hadoop 分布式文件系統分布式文件系統分布式文件系統可以有效解決數據的存儲和管理難題– 將固定于某個地點的某個文件系統,擴展到任意多個地點/多個文件系統– 眾多的節點組成一個
package main.java;import java.io.*;import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.uti
1.前言“大云物移”是當年很火熱的一個話題，分別指大數據、云計算、物聯網和移動互聯網，其中大數據領域談論得多就是Hadoop。當然Hadoop不代表大數據，而是大數據處理領域的一個比較有名的開源框架而
還有最后兩天班，明天晚上回家過年了，可是CDH突然報了一個block missing的錯誤，用 hdfs fsck /檢查了一下，我們的塊一共有500W個，missing了將近100W個，天吶，不過由
