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hadoop 分布式存储（HDFS）+分布式计算（MapReduce） HDFS :64MB的基础块组成的存储（数据量大时也可以128MB乃至更大） MapReduce：并行计算框架查看全部
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HDFS写入文件的流程查看全部
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HDFS读取文件流程： 1. 向NameNode发起请求 2. NameNode返回元数据 3. 客户端读取block查看全部
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1. 每个数据块3个副本，分布在两个机架内的三个节点(DataNode) 2. DataNode 定期向NameNode发送心跳信息。看看是否依然active 网络是否断开 3. SecondaryNameNode(二级NameNode)定期同步元数据映像文件和修改日志，NameNode发生故障时，以供使用查看全部
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DatNode是HDFS中的工作节点，存放数据块查看全部
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NameNode是管理节点，存放文件元数据查看全部
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Block： HDFS将文件按照块进行存储，固定大小64MB查看全部
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配置任务调度器该如何访问：mapred-site.xml查看全部
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配置hdfs-site.xml 配置文件系统中数据的存放目录查看全部
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配置core-site.xml查看全部
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1. 在hadoop-env.sh中配置java_home查看全部
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需要进行配置的文件查看全部
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HDFS 分块存储数据 64M 最小数据单元查看全部
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Hive和HBase是工具； HBase是一个非关系形数据库查看全部
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(c)查看全部
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