HDFS架构

HDFS是Hadoop分布式文件系统。以下是关于HDFS的详细解释：基本概念：HDFS采用主从架构，由一个NameNode和若干个DataNode组成。NameNode负责管理文件和目录的元数据。DataNode负责实际存储数据。

HDFS的NameNode和DataNode的主要区别如下： 功能与职责： NameNode：是HDFS中的主元数据服务器，负责维护整个文件系统的命名空间以及文件到数据块的映射信息。它存储了所有文件和目录的层次结构，以及每个文件包含的数据块的位置信息。NameNode是HDFS架构中的核心组件，管理着整个文件系统的元数据。

HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，即Hadoop分布式文件系统。以下是对HDFS的详细解释：定义与架构 HDFS被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。这意味着它不需要昂贵的专用设备，而是可以利用普通的服务器硬件来构建大规模的存储集群。

定义：HDFS是专为大规模数据处理设计的分布式文件系统。用途：确保数据高容错性，支持大量数据存储，主要应用于离线数据处理，如Web日志分析和机器学习数据处理。架构与组件：Client：客户端，通过DFSClient进行文件系统目录树操作，处理文件读写。

NameNode是HDFS中存储元数据（文件名称、大小和位置等信息）的地方，它将所有文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统目录树中，任何元数据信息的改变，NameNode都会记录。HDFS中的每个文件都被拆分为多个数据块存放，这种文件与数据块的对应关系也存储在文件系统目录树中，由NameNode维护。

HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。

hdfs的副本个数

1、hdfs的副本个数为3个。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的简称，它的设计目标是把超大数据集存储到网络中的多台普通计算机上，并提供高可靠性和高吞吐率的服务。数据自动保存多个副本，hdfs默认的副本数量是3。

2、HDFS的默认副本保存数量是三份。以下是关于HDFS默认副本保存数量的详细解释：默认副本数量：在HDFS中，默认情况下，每个数据块会有三份副本。这种设计旨在提高数据的可靠性和可用性。副本存放策略：这三份副本中，通常会有两份存放在不同的数据节点上，而另一份则存放在主副本所在的节点上。

3、HDFS（Hadoop Distributed File System）的默认副本保存数量取决于数据块的大小。通常，数据块的大小设置为64MB或128MB，这意味着每个数据块在HDFS中都有三份副本，其中两份在不同的数据节点上，另一份在主副本所在的节点上。这种设计是为了提高数据的可靠性和可用性。

4、如果是伪分布式，那么副本数只能为一。 生成上副本数一般也是官方默认参数： 3份 如果一个文件130M，副本数为3。那么第一个block128M，有三份。另外一个block2M，也有三份。

hadoop是干什么用的?

1、Hadoop是一个开源大数据处理框架，为分布式计算提供解决方案。其核心功能包括HDFS分布式文件系统与MapReduce计算模型。通过HDFS，用户可以轻松访问存储在多台机器上的数据，无须关注具体存储位置。在处理大规模数据时，HDFS的分布式存储特性超越了单台机器存储限制，而MapReduce则将大数据任务分解为多个小任务，实现并行计算。

2、Hadoop是一个专为大数据处理而设计的分布式存储和计算平台，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。它的主要目标是提供低成本、高效性、可靠性和可扩展性，以支持大规模数据的处理和存储。首先，低成本是Hadoop的一大特性。

3、Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。它提供了数据存储和处理的解决方案，特别是在处理海量数据方面表现出色。Hadoop的主要组件包括HDFS和MapReduce编程模型，使得在廉价硬件上实现数据的分布式存储和处理变得容易。此外，Hadoop还提供了高可靠性和可扩展性，能够应对不断增长的数据规模。

4、Hadoop的主要作用包括以下几点：大数据处理：分布式存储和计算：Hadoop能够高效地管理和处理PB级别的大数据集，通过分布式存储和计算技术，将大数据任务拆分成多个小任务，在多个节点上并行执行，从而显著提高数据处理速度。

5、Hadoop是适合于大数据的分布式存储和处理平台，是一种开源的框架 搜索引擎（Hadoop的初衷，为了针对大规模的网页快速建立索引）。大数据存储，利用Hadoop的分布式存储能力，例如数据备份、数据仓库等。大数据处理，利用Hadoop的分布式处理能力，例如数据挖掘、数据分析等。

Hadoop有哪些优缺点?

高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。

Hadoop的优缺点介绍：（一） 优点：（一）高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖；（二）高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。（三）高效性。

hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。但hadoop要写mapreduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。

Hadoop的HDFS支持海量数据的存储，而Oracle数据库则是关系型数据库，更擅长数据存储。Hadoop的MapReduce框架则擅长对海量数据进行分布式处理。相比之下，Oracle虽然可以搭建集群，但在数据量达到一定限度后，查询和处理的速度会显著下降，并且对硬件性能要求较高。在处理方式上，Hadoop和Oracle有着本质的区别。

说到主流这个问题，HDFS具有压倒性的优势：Facebook、Yahoo、阿里、腾讯、百度等等都是使用者，社区也更为活跃，谁让Apache Software Foundation是开源一姐呢？！但是题主也不用灰心，MooseFS的粉丝也不少 Who is using MooseFS，其中当属豆瓣是大哥，5PB的数据也证明了MooseFS还是有两把刷子的。