hdfs副本默认可以保存几份

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。

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。

HDFS默认的副本数是3个。HDFS副本数是指每个数据块在HDFS上存储的副本数，在HDFS中，为了确保数据的可靠性和高可用性，会对每个数据块存储多个副本。HDFS默认的副本数是3个，但是这个数值可以根据需要进行修改。具体地，可以通过修改core-site.xml文件中的dfs.replication参数来改变副本的数量。

hadoop集群可以放在移动硬盘吗

1、hadoop集群可以放在移动硬盘吗 移除的动作不能直接从集群中移除，因为数据还存放在这些磁盘中。我们知道，hadoop默认是3份副本，移除一块或者两块磁盘，数据是不会丢失的。为了保险起见，我们一块一块操作，移除一块之后，会有若干副本丢失。

hdfs的副本个数

HDFS默认的副本数是3个。HDFS副本数是指每个数据块在HDFS上存储的副本数，在HDFS中，为了确保数据的可靠性和高可用性，会对每个数据块存储多个副本。HDFS默认的副本数是3个，但是这个数值可以根据需要进行修改。具体地，可以通过修改core-site.xml文件中的dfs.replication参数来改变副本的数量。

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。

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。

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。

HDFS设计时考虑了冗余备份，以提高数据可靠性。当设置副本数为3时，意味着每一个数据块会被复制三份存储。通常情况下，这三份存储会分布在不同的节点上，以此确保即使某个节点发生故障，数据依然能够被访问。

总共写10000M，耗时503s，得到集群平均每秒写18M，然后统计数据Throughput=39M/S，所以平均下来有18/39=31个进程并发。 因为是写10个文件，由此推断在集群大部分时间内应该是10个进程并发的。

hadoop重要组成

1、hadoop重要组成？Hadoop的组成主要分为三个部分，分别为最著名的分布式文件系统（HDFS）、MapReduce框架、储存系统（HBase）等组件。

2、该内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成。存储：Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）为海量数据提供了存储，是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中，通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件。计算：MapReduce为海量的数据提供了计算。

3、MR是Hadoop中最重要的组成部分之一，也是其最大的优势之一。Hadoop以其扩展性、高可靠性和容错性而成为大数据处理领域的佼佼者。而MR作为Hadoop的核心模块之一，为Hadoop提供了强大的数据处理和计算能力，因此被广泛应用于各种大数据分析和挖掘场景。

hadoop中的hdfs-site.xml修改后会立马生效吗?如果修改后,不重启再修...

1、修改hdfs-site.xml文件的dfs.replication值后，不重启hadoop集群，上传马上生效。不重启，对于修改dfs.replication值之前的文件备份数不会变动。重启后，对于修改dfs.replication值之前的文件备份数也不会变动。我有两个datanode节点，测试的时候，先设置dfs.replication的值为1，后来改为2。

2、当然如果仅修改mapred-site.xml，HDFS是不需要重启的。

3、说明：要更改上面参数的内容，可以到${HADOOP_HOME}/etc/hadoop下进行修改：分别对应hdfs-default.xml， mapred-site.xml ，yarn-site.xml新增或修改该参数，重启服务器生效。

4、第一次错误，查看日志，是hdfs-site.xml文件配置拼写错误。第二次到第N次 都是 slave无法连接到master ，以下是我检查的方向：master 和 slave的防火墙确认是关闭的。再次检查配置文件：fs.default.name 和mapred.job.tracker 的value值 master和ip都试试。

5、xml /demo1 你们问的是这个， 这个 命令的用法是，{HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -put ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml /demo1 这是一句 话 ，格式是： hdfs dfs -put localfile dst file 把想传上去的本地文件， 传送到hdfs 创建的目标文件夹里。

6、打开hdfs-site.xml里配置的datanode和namenode对应的目录，分别打开current文件夹里的VERSION，可以看到clusterID项正如日志里记录的一样，确实不一致，修改datanode里VERSION文件的clusterID与namenode里的一致，再重新启动dfs（执行start-dfs.sh）再执行jps命令可以看到datanode已正常启动。

叙述hadoop的特点

1、hadoop有高可靠性、高效性、高扩展性、高容错性、成本低的特点。高可靠性。采用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。高效性。作为并行分布式计算平台，Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据。高可扩展性。

2、Hadoop的特点 Hadoop具有无共享、高可用、弹性可扩展的特点，因此非常适合处理海量数据。它可以被部署在一个可扩展的集群服务器上，以便更有效地管理和处理大规模数据。Hadoop的核心组件 Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式运算编程框架）和YARN（分布式资源调度系统）。

3、分布式计算、大数据处理、灵活性、高可靠性、可扩展性。根据查询海致科技网得知，海致算子（Hadoop）是一个分布式计算框架，主要用于处理大规模数据和分布式计算。它具有以下特点：分布式计算：海致算子支持分布式计算，可以处理海量的数据。