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hdfs寫入：
1、客戶端拆分文件
2、客戶端請求namenode，namenode返回可以用的datanode
3、寫入數據塊到datanode
4、復制數據庫
5、更新元數據到namenode
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hdfs讀取數據流程：
讀取：
1、客戶端想namenode請求
2、namenode返回元數據（數據包含哪些塊，以及這些塊的位置等等）
3、讀數據數據塊并組裝
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二級namenode定期從主namenode同步元數據映像文件盒修改日志，一旦主namenode宕機，二級namenode轉正成為主namenode
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datenode定期向namenode發送心跳檢測
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默認每個數據塊有三個副本，其中兩個在同一個機架，一個在另一個機架來保證容錯
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namenode:管理節點，存放文件元數據，即文件與數據塊映射表，數據塊與數據節點的映射表
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hive：把sql語句轉化成hadoop任務執行
zookeeper：監控管理hadoop集群每個節點的狀態
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google大數據技術（降低成本，容錯，簡化分布式計算）：
mapreduce bigtable gfs（沒有開源）
而hadoop是基于google大數據技術的開元實現查看全部 -
hdfs查看全部
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這四個?。?！
mapred-site.xml
hdfs-site.xml
core-site.xml
hadoop-env.sh查看全部 -
Hadoop可以用來搭建大型數據倉庫，PB級數據的存儲、處理、分析、統計等業務
優勢：
高擴展（基于框架增加硬件實現）
低成本（不依賴于高端機，只需要PC機，利用軟件容錯確保可靠性）
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Hadoop是一個開源的分布式存儲+分布式計算平臺
包括兩個核心組成：
HDFS：分布式文件系統，存儲海量的數據
MapReduce：并行處理框架，實現任務分解和調度
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Hadoop是一個模仿Google大數據技術的開源實現
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系統瓶經：存儲容量、讀寫速率、計算效率......
Google大數據技術：MapReduce、BigTable、GFS
革命性變化：
成本降低，能用PC機，就不用大型機和高端存儲。
軟件容錯硬件故障視為常態，通過軟件保證可靠性
簡化并行分布式計算，無須控制節點同步和數據交換
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