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hdfs写入：
1、客户端拆分文件
2、客户端请求namenode，namenode返回可以用的datanode
3、写入数据块到datanode
4、复制数据库
5、更新元数据到namenode
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hdfs读取数据流程：
读取：
1、客户端想namenode请求
2、namenode返回元数据（数据包含哪些块，以及这些块的位置等等）
3、读数据数据块并组装
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二级namenode定期从主namenode同步元数据映像文件盒修改日志，一旦主namenode宕机，二级namenode转正成为主namenode
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datenode定期向namenode发送心跳检测
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默认每个数据块有三个副本，其中两个在同一个机架，一个在另一个机架来保证容错
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namenode:管理节点，存放文件元数据，即文件与数据块映射表，数据块与数据节点的映射表
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hive：把sql语句转化成hadoop任务执行
zookeeper：监控管理hadoop集群每个节点的状态
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google大数据技术（降低成本，容错，简化分布式计算）：
mapreduce bigtable gfs（没有开源）
而hadoop是基于google大数据技术的开元实现查看全部 -
hdfs查看全部
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这四个啊！！
mapred-site.xml
hdfs-site.xml
core-site.xml
hadoop-env.sh查看全部 -
Hadoop可以用来搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务
优势：
高扩展（基于框架增加硬件实现）
低成本（不依赖于高端机，只需要PC机，利用软件容错确保可靠性）
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Hadoop是一个开源的分布式存储+分布式计算平台
包括两个核心组成：
HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据
MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度
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Hadoop是一个模仿Google大数据技术的开源实现
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系统瓶经：存储容量、读写速率、计算效率......
Google大数据技术：MapReduce、BigTable、GFS
革命性变化：
成本降低，能用PC机，就不用大型机和高端存储。
软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性
简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
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组成查看全部
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