hadoop保存命令

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许用户在大量的硬件节点上存储和处理海量数据，Hadoop的核心组件之一是Hadoop Distributed File System（HDFS），它是一个高度可靠、高吞吐量的分布式文件系统，特别适合于存储大数据集。

以下是Hadoop存储数据的详细方法：

1、HDFS架构：

NameNode：HDFS的主服务器，负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问，NameNode保存了文件系统元数据，如文件和目录的权限、创建时间、修改时间等。

DataNode：HDFS的工作节点，负责存储实际的数据，文件被分割成多个块（block），这些块分散存储在不同的DataNode上。

2、数据分块：

为了实现高效的并行处理，Hadoop会将大文件分割成固定大小的数据块（默认为128MB或64MB），每个数据块被独立存储，并在集群中的不同节点上进行备份。

3、数据复制：

HDFS默认会将每个数据块复制到多个DataNode上（默认为3个副本），以提供高可靠性和容错能力，这种复制策略确保即使某个节点失效，数据也不会丢失。

4、数据存储：

DataNode负责管理它们所存储的数据块，当客户端请求读取文件时，NameNode会提供文件的块位置信息，客户端然后直接与DataNode通信来读取数据。

5、容错机制：

如果一个DataNode发生故障，HDFS会自动从其他正常的DataNode上复制数据块到其他节点，以维持副本数量，这个过程称为“副本复制”。

6、数据读写流程：

写数据：客户端向NameNode发送写请求，NameNode确定文件的块大小和副本数，然后指定DataNode列表来存储数据块，客户端将数据分成块，并发送到指定的DataNodes。

读数据：客户端向NameNode请求文件，NameNode返回文件的块位置信息，客户端根据这些信息直接从最近的DataNode读取数据。

7、数据一致性：

HDFS不支持实时的数据一致性模型，而是在写入完成后保证最终一致性，这意味着在所有的副本都写入完成之前，读取操作可能看不到最新的数据。

8、数据平衡：

HDFS会根据数据块的使用情况和DataNode的磁盘空间自动进行数据平衡，以确保数据的均匀分布。

9、数据压缩：

为了节省存储空间和提高数据传输效率，Hadoop支持对数据进行压缩，可以在写入数据时选择是否启用压缩。

10、数据安全：

Hadoop支持Kerberos认证，可以确保数据的安全性，HDFS的权限模型允许用户设置文件和目录的访问权限。

11、使用Hadoop命令行工具：

Hadoop提供了一系列的命令行工具，如hdfs dfs命令集，用于文件系统的管理和操作。hdfs dfs ls用于列出目录内容，hdfs dfs put用于上传文件到HDFS，hdfs dfs get用于从HDFS下载文件等。

12、使用Hadoop API：

开发者可以通过Hadoop提供的API在程序中操作HDFS，进行文件的读写和管理。

总结来说，Hadoop通过HDFS提供了一个分布式的文件存储系统，它通过数据分块、复制和分布式存储来实现高效的数据存储和处理，Hadoop的设计使得它非常适合于处理PB级别的大数据，并且能够提供高可靠性和容错能力，无论是通过命令行工具还是API，用户都可以方便地在Hadoop集群中存储和管理数据。