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1.Hadoop HDFS 简介
2.Hadoop 2.10.1 HDFS 透明加密原理 + 实战 + 验证
3.HDFS的源码读写流程

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、分析高可用性、源码可靠性、分析块存储等功能。源码通过 HDFS，分析ps文件源码用户可以操作文件的源码写入和读取。

       2. HDFS 的分析核心功能

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

       3. HDFS 节点架构

       HDFS 采用主从架构，源码包括 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、tcc源码重命名文件和目录等操作。它应部署在可靠的硬件上。

       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，linkedblockqueue源码确保系统高可用性。

       8. HDFS 架构与交互

       HDFS 架构包括 NameNode 和 DataNode。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。高级源码

       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，源码 phpmyadmin适用于大数据处理场景。

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。

HDFS的读写流程

       HDFS（Hadoop Distributed File System）作为GFS的开源实现，专为大规模数据集提供高容错、流式数据访问、面向批处理、支持横向扩展和简单一致性模型。以下是对HDFS读写流程的详细解析及内部原理的简化阐述。

       一、简介

       HDFS旨在运行在廉价机器上，具备高容错性，适合于大量数据集和批处理任务。其设计特点包括不支持低延迟数据访问、不支持大量小文件存储（每条元数据占用空间固定）、不允许并发写入（一个文件只能由一个写入者操作）以及不支持文件随机修改（仅支持追加写入）。

       二、HDFS读流程

       读取HDFS文件的流程如下：

       1. 客户端向NameNode发送请求查询元数据信息，获取文件的块位置列表。

       2. 客户端选择最近的DataNode服务器建立输入流。

       3. DataNode向输入流中读取数据，以packet为单位进行校验。

       4. 输入流关闭。

       三、HDFS写流程

       写入HDFS文件的流程包括：

       1. 客户端向NameNode发送写文件请求。

       2. NameNode检查文件是否存在及权限，通过后，先将操作写入EditLog，并返回输出流对象。

       3. 客户端将文件切分为MB的块。

       4. 客户端将输出流与NameNode返回的DataNode列表一同发送给最近的第一个DataNode，形成多DataNode间的pipeline。

       5. 通过pipeline将数据按顺序发送至多个DataNode，并返回ack确认。

       6. 数据写完，关闭输出流。

       7. 客户端向NameNode发送完成信号。

       四、机架感知（副本节点的选择）

       HDFS采用机架感知策略，以减少网络延迟。副本节点的选择依赖于数据块的优先级和数据存储的物理位置，通常会选择距离最近的节点来存储副本，以实现更高的数据访问速度和容错性。

       五、DFSOutputStream内部原理

       1. 创建Packet：客户端写数据时，将字节流缓存到内部缓冲区，当长度满足一个Chunk（B）大小时，创建Packet对象，包含Checksum校验和数据与实际数据块，以K大小的Packet为单位进行数据传输。

       2. 发送Packet：DataStreamer线程从Packet队列中取出对象放入ack队列，向DataNode发送数据。

       3. 接收ack：发送Packet后，有一个ResponseProcessor线程接收ack，确认数据包发送成功。在错误发生时，所有未完成的Packet从ack队列中移除，重新建立pipeline，排除错误的DataNode，继续发送新的Packet。

       以上内容简明阐述了HDFS的读写流程和内部工作原理，为理解HDFS在大数据处理中的作用提供了清晰的指导。