HDFS数据存储与数据管理_从HDFS读取大型数据集资源-CSDN下载

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123 浏览量 2025-02-23 20:03:09 上传评论收藏 3.12MB ZIP 举报

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop项目的核心组件，它是一个高度容错的系统，适合在廉价硬件上运行。HDFS提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集的应用。数据存储与数据管理是HDFS的关键功能，它们确保了数据的可靠存储和高效访问。数据存储在HDFS中是以块的形式进行的。HDFS将大文件分割成固定大小的数据块，默认为128MB，然后在集群中的多个数据节点（DataNode）上存储这些数据块的副本。每个数据块会保留多个副本，通常情况下，副本数量为3。主节点（NameNode）负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问。NameNode会记录每个文件中的各个块所在的DataNode节点信息。通过这种方式，即使部分节点出现故障，数据仍然可以保持可用和完整。数据管理是通过HDFS提供的多种机制来实现的。其中包括数据的复制、数据的校验和、文件系统的快照以及空间回收等。HDFS通过后台的DataNode进程定期发送心跳信号和数据块报告给NameNode，以实现对数据块副本的健康状况监控。如果检测到数据块损坏或副本不足，HDFS会自动从其他正常的数据副本中重新创建损坏或缺失的副本。 HDFS提供了多种接口用于数据存储与管理，包括命令行工具、Java API以及第三方库。对于数据的可视化查看，HDFS社区提供了支持查看二进制文件的工具，这些工具通常被称为Hadoop命令行接口的一部分，例如"hdfs dfs -cat"命令可以用来查看文件内容。而二进制文件查看工具为开发者提供了更深层次的查看和分析HDFS上存储的数据的能力，这对于调试和数据校验尤为重要。一个流行的二进制文件查看工具是Sequence File Viewer，它是Hadoop生态系统中的一个实用工具。Sequence File是一种特定的二进制文件格式，它由一系列有序记录组成，每个记录都是一个键值对。这种格式特别适合大规模数据集的存储，因为它支持数据的压缩和块压缩。TS Toolkit for Large Application Development可能是一个扩展的工具集，它提供了更多的功能，支持开发者在大型应用开发中进行数据管理和调试。开发者在使用HDFS时，会经常利用这些工具来查看存储在HDFS上的数据文件，无论是文本文件、二进制文件还是其他特定格式的文件。通过这些工具，开发者可以验证数据是否按预期存储和复制，以及是否可以按预期读取和处理。在Hadoop生态系统中，还有更多高级的数据管理和分析工具，如Hive和Pig，它们提供了更高层次的数据抽象，使得开发者可以更简单地处理数据。这些工具与HDFS紧密结合，利用HDFS的存储能力来处理PB级别的数据。 HDFS提供了稳定、高可用和可扩展的数据存储解决方案，而有效的数据管理工具则确保了数据的完整性和一致性。二进制文件查看工具和Sequence File Viewer等工具的出现，更是增强了开发者对HDFS数据的洞察和控制能力，从而在处理大数据时提供更大的灵活性和效率。

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TestStand Sequence File Viewer.zip （16个子文件）

Sequence File Viewer - TS Toolkit for Large Application Development

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license

NI Labs Evaluation License.rtf 105KB

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niPie.exe 63KB

nistdtrans0017.mst 26KB

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nistdtrans0012.mst 28KB

nistdtransbase.mst 7KB

bin

DevPartDef.xml 3KB

Sequence File Viewer - TS Toolkit for Large Application Development.cab 590KB

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