hadoop和hdfs的区别？

一、hadoop和hdfs的区别？

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

HDFS是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。

二、hadoop默认开设hdfs端口号？

Hadoop默认使用的HDFS端口号如下：

HDFS NameNode内部通信端口：8020

HDFS NameNode对用户查询的端口：50070

YARN ResourceManager的端口：8032

YARN NodeManager的端口：4041

HDFS SecondaryNameNode的端口：50090

HDFS DataNode的端口：9864

需要注意的是，这些端口号是在Hadoop2.x及以前的版本中使用的，在Hadoop3.x中有些端口的值发生了变化，比如HDFS NameNode的内部通信端口变成了9820。

三、hadoop中哪个模块负责HDFS数据存储？

Hadoop中负责HDFS数据存储的模块是NameNode。因为在HDFS中，所有的数据被拆分成多个数据块进行存储，在存储之前需要对数据进行划分和管理。NameNode作为HDFS的主节点，负责管理和控制数据块的划分、存储、复制和恢复等操作，通过对数据块的元数据进行管理来保证数据的可用性和可靠性。值得一提的是，在HDFS中还有一个次要节点SecondaryNameNode，它的作用不是存储数据块，而是定期备份NameNode的元数据，防止元数据的损坏或丢失。

四、hadoop启动hdfs失败是什么原因？

启动失败原因很多，最常见的是：

1、Hadoop权限访问权限问题2、Host文件配置错误问题的，节点之间网络不通3、ssh无密码登录配置错误4、hadoop未格式化hdfs文件系统5、配置文件hdfs-site.xml core-site.xml mared-site.xml yarn-site.xml配置错误，到网上找个免费的安装文档逐个检查一下

五、hadoop2.0怎么解决hdfs局限性？

HDFS适用场景

海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别或更高级别的数据存储。

高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。

商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。它是设计运行在商用硬件（廉价商业硬件）的集群上的。

大文件存储：HDFS采用数据块的方式存储数据，将数据物理切分成多个小的数据块。所以再大的数据，切分后，大数据变成了很多小数据。用户读取时，重新将多个小数据块拼接起来。

一次写入多次读取。HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。

正因为如此，HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做.网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。

HDFS不适用场景

不能做到低延迟数据访问：由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟访问数据的业务需求不适合HDFS。

不适合大量的小文件存储 ：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量。根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。因此，如果有一百万个小文件，每个小文件都会占一个数据块，那至少需要300MB内存。如果是上亿级别的，就会超出当前硬件的能力。

修改文件：。HDFS适合一次写入，多次读取的场景。对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件。Hadoop2.0虽然支持了文件的追加功能，但不建议对HDFS上的文件进行修改。因为效率低下.

不支持用户的并行写：同一时间内，只能有一个用户执行写操作。

六、hadoop分布式缓存必须在hdfs上吗？

是。Hadoop必须快速处理这些数据集，而且要通过Hadoop分布式文件系统 (HDFS)实现。HDFS本质上将计算转移到数据，而不是传输数据到计算。

七、hadoop中的hdfs架构源于哪个分布式系统？

hadoop的hdfs参考的是google的gfs。源于gfs分布式系统。

八、定时离线分析hdfs+mapreduce和hadoop+hive+hbase的区别？

HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心，除此之外Hbase、Hive这两个核心工具也随着Hadoop发展变得越来越重要。

《Thinking in BigDate（八）大数据Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解》从内部机理详细的分析了HDFS、MapReduce、Hbase、Hive的运行机制，从底层到数据管理详细的将Hadoop进行了一个剖析。

九、hdfs分析

HDFS分析

随着大数据时代的到来，Hadoop分布式文件系统（HDFS）已成为大数据存储和分析的重要工具。它是一种基于Web的分布式文件系统，具有高容错性和高吞吐量的特点。在本文中，我们将深入探讨HDFS的特性和应用场景，并分析其在大数据分析中的优势和劣势。

首先，HDFS的高容错性使其成为大规模数据存储的理想选择。它能够自动维护多个副本，以应对硬件故障和网络故障。这意味着即使在硬件故障或网络中断的情况下，数据仍然可以保持可用和完整。此外，HDFS的高吞吐量使其成为处理大数据集的理想工具，这对于实时分析尤为重要。

然而，HDFS也有其局限性。首先，它是一种基于Web的分布式文件系统，这意味着它依赖于网络连接。因此，对于离线数据分析和移动计算而言，HDFS可能不是最佳选择。其次，HDFS的架构设计使得它更适合于大规模数据存储和批处理分析，而不太适合实时流式数据分析和机器学习等高级应用。此外，HDFS的性能和可扩展性也受到一些因素的影响，如硬件配置、网络带宽和数据量的大小。

为了克服这些局限性，我们可以考虑使用其他工具和技术。例如，可以使用Apache Hive、Apache Spark等大数据处理工具来处理和分析HDFS中的数据。这些工具提供了更高级的功能，如实时流式数据处理、机器学习和分布式计算，以适应不同类型的数据和分析需求。

总的来说，HDFS作为一种分布式文件系统，具有许多优点和局限性。它适合大规模数据存储和处理，但也需要注意其架构设计和性能因素。通过与其他工具和技术相结合，我们可以更好地利用HDFS的优势，并克服其局限性。

应用场景

HDFS在许多领域都有广泛的应用场景，包括数据仓库、数据挖掘、实时分析、机器学习等。例如，在数据仓库领域，HDFS可以用于存储和检索大量结构化和半结构化数据，以满足数据仓库的需求。在数据挖掘领域，HDFS可以提供大规模数据的快速访问和分析能力，以支持各种机器学习算法的应用。在实时分析领域，HDFS可以实时处理和分析大规模数据流，以支持实时决策和反应。在机器学习领域，HDFS可以提供大规模数据的存储和分析能力，以支持各种机器学习算法的训练和应用。

以上就是对HDFS的分析，希望能对你有所帮助。

十、hdfs centos

今天我们将讨论在 CentOS 系统上设置和配置 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）的步骤。HDFS 是 Apache Hadoop 生态系统的关键组件之一，它负责存储大量数据并运行在由多个计算节点组成的集群上。

在 CentOS 上设置 HDFS 的步骤

首先，确保您已经安装了正确版本的 Java Development Kit（JDK）。Hadoop 的运行依赖于 Java 环境，因此在安装 HDFS 之前，您需要正确设置 Java 环境变量。

接下来，您需要下载 Apache Hadoop 的最新版本并解压缩到您选择的安装目录。在解压缩后，配置 Hadoop 的环境变量（如 HADOOP_HOME 和 PATH）以便系统可以识别 Hadoop 的安装位置。

然后，编辑 Hadoop 的配置文件以便适配您的集群。在 HDFS 方面，您可以配置数据块的大小、备份数量以及数据节点的工作目录等参数。

在配置完 Hadoop 后，您可以初始化 HDFS 文件系统。运行 hdfs namenode -format 命令以格式化文件系统，并确保 Hadoop 的各个组件可以正确运行。

接下来，启动 Hadoop 集群并检查各个节点的状态。您可以使用 start-all.sh 脚本启动整个集群，并使用 jps 命令检查各个节点上 Hadoop 运行的进程。

最后，您可以通过浏览器访问 HDFS 的 Web UI 来查看集群的整体状态。在浏览器中输入 ocalhost:50070（默认端口）即可访问 HDFS 的状态信息和数据分布情况。

总结

在本文中，我们介绍了在 CentOS 系统上设置和配置 HDFS 的一般步骤。正确地设置和配置 Hadoop 集群对于高效处理大数据任务至关重要，因此建议您根据您的具体需求和集群规模进行相应的调整。