hadoop中一個(gè)大文件，在hdfs中是如何存儲(chǔ)的？文件存儲(chǔ)在塊中。例如，如果每個(gè)塊大小為64M，則5g文件將被劃分為5*1024/64=80個(gè)塊，并且每個(gè)塊將在不同的節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)多個(gè)副本。依次寫入da

hadoop中一個(gè)大文件，在hdfs中是如何存儲(chǔ)的？

文件存儲(chǔ)在塊中。例如，如果每個(gè)塊大小為64M，則5g文件將被劃分為5*1024/64=80個(gè)塊，并且每個(gè)塊將在不同的節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)多個(gè)副本。依次寫入datanode意味著依次寫入每個(gè)塊。閱讀時(shí)，也要逐條閱讀。當(dāng)然，這些都是由HDFS客戶機(jī)封裝的。您可以看到您正在讀取一個(gè)文件。

1g的文件在hadoop是怎么存儲(chǔ)的？

HDFS存儲(chǔ)在塊中。1GB文件將被分成幾個(gè)塊（默認(rèn)情況下為64MB，也可以配置），然后分配到不同的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ)。名稱服務(wù)器將記錄哪些塊存儲(chǔ)在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)上。讀取時(shí)，需要訪問nameserver以獲取不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，然后訪問數(shù)據(jù)。

hadoop是怎么存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的？

Hadoop本身就是一個(gè)分布式框架。在Hadoop框架下，我們需要配合HBase、hive等工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算。如果你想了解更多關(guān)于HDFS，map/reduce，任務(wù)機(jī)制等等。如果你想分析，你需要考慮其他的分析工具。大數(shù)據(jù)只有通過分析才有價(jià)值。用于分析大數(shù)據(jù)的工具主要包括開源和商業(yè)生態(tài)圈。開源大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)：1。Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、HBase、hive逐漸誕生，早期的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)逐漸形成。

2. Hypertable是另一種選擇。它存在于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)之外，但也有一些用戶。

3. NoSQL、Membase、mongodb業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)：1。一體式數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫：IBMpureData（netezza）、Oracle exadata、SAP Hana等2。數(shù)據(jù)倉庫：Teradata、asterdata、EMC Greenplum、hpvertica等3。數(shù)據(jù)集市：中國的qlikview、tableau和永紅數(shù)據(jù)集市。