hdfs如何实现数据的分块和复制？（合并hdfs文件,怎么删除hdfs的某个目录下的文件）

hdfs如何实现数据的分块和复制？

背景知识：

1、HDFS采用多副本方式对数据进行冗余存储，即一个数块的多个副本分布到不同的数据节点上。

2、集群内部发起写操作请求，把第一个副本放置在发起写操作请求的数据节点上，实现就近写入数据。

如果来自集群外部写操作请求，命名空间从集群中挑选一台磁盘不太满、CPU不太忙的数据节点，作为第一个副本存放地

3、第二个副本放置在与第一个副本不同机架上的数据节点上

4、第三个副本放置在与第一个副本相同机架上的其他节点

5、如果还有多个副本，继续从集群中随机选择数据节点进行存放 。

数据复制技术：

1、当客户端要往HDFS中写入一个文件时，该文件第一写入本地，并切分成若干文件块，每个文件块的大小由HDFS的设定值来决定。

2、每个数据块向名称节点发起写请求，名称节点会根据集群中数据节点的使用情况，选择一个数据节点列表返回给客户端。

hdfs和文件存储关系？

HDFS是建立在本地文件系统之上的，HDFS是通过操作本地文件系统来存储数据的。

hadoop是在现有的文件系统上抽象了一层，但不全是本地文件系统。为提供对不同数据访问的一致接口，hadoop借鉴了Linux的虚拟文件系统概念，引入了Hadoop抽象文件系统，并在此基础上，提供了大量的具体实现。HDFS是其中的一个实现。Amazon S3系统、FTP（网络）、webhdfs（网络）、ramfs（内存）、har等，都是这个抽象文件系统的实现。

hdfs是更高层次的文件系统的抽象，将多台机器组成的文件系统看成一个逻辑上的整体。

hdfs可以存储非结构化文件吗？

可以的。

Hadoop的HDFS可以存储结构化和非结构化类型的文件。

HDFS专为解决大数据存储问题而产生的，其具备了以下特点：

1) HDFS文件系统可存储超大文件。

2) 一次写入，多次读取

一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变，这个假设简化了数据一致性的问题，同时提高数据访问的吞吐量。

3) 运行在普通廉价的机器上

Hadoop的设计对硬件要求低，无需昂贵的高可用性机器上，因为在HDFS设计中充分考虑到了数据的可靠性、安全性和高可用性。

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