为什么在数据量很大时（TB以上）需要利用hadoop系统？ 当数据量很大时，单台机器已经不能够在存储和计算这么大量的数据，需要引用到分布式技术来处理这些数据。Hadoop 作为一种大数据处理系统，包括分布式文件存储、分布式计算、以及资源管理，使用 Hadoop，可以解决大数据量的存储和计算的问题。同时 Hadoop 是一款开源大数据组件，很多公司直接使用 Hadoop 技术，就可以满足公司内部的离线业务需求，技术成本很低。Hadoop 文件系统将数据量大的文件分布式存储在不同机器，解决数据量大不能存储问题Hadoop 中 HDFS 分布式文件系统，通过对数据体量非常大的文件进行分块，每个块默认 256 兆，将其分成数据量较小的多个块，然后对每个数据块在进行数据备份存储，一个数据块有三个数据副本，冗余的存储在集群上，通过数据冗余解决数据容错问题。打个比方，你的一个文件大小为 1 TB 大小，单台机器磁盘 500 G 存不下。此时你将文件存储在 HDFS 文件系统上，那么该文件最终会按照 256 兆一个数据块，划分成 4000块，分布式的存储在 Hadoop 集群上面，每台机器都会存储这个文件的一个数据子集，这样就解决了数据量大单机不能存储的问题。Hadoop MapReduce 分布式计算框架，解决单台机器不能计算问题Hadoop MapReduce 计算框架包含两个。
hadoop 节点问题 sudo jps看一下进程是否存在再看一下datanode的日志，应该可以发现问题
Hadoop到底是干什么用的？ 原文：https：// blog.csdn.net/qq_326495 81/article/details/82892861 ？ 495 ？ ？ 24 条评论 ？ ？ ？ 喜欢 ？ 继续浏览内容 知乎 发现更大的世界 。
hadoop 1.x计算架构叫什么 1.HDFS中的一些概念HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，将一个文件分成多个块，分别存储(拷贝)到不同的节点上，它是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。1.1 数据块每个磁盘都有数据块的概念，在HDFS中也有数据块的概念，HDFS中的所有文件都是分割成块存储在Datanode上的，每个块默认64M。每个块都有多个副本存储在不同的机器上：默认有3个副本，3个副本不可能存放在同一个机器上。HDFS副本存放策略以下是HDFS文件存储架构图黄色：表示每台机器绿色：文件被分割出的块例如：上图中part-0文件，有2个块。块1和块3只在2个机器上分别出现过2次。上图中part-1文件，有3个块。块2，4，5分别在不同的机器上各出现3次HDFS中也可以显示块信息，使用fsck命令例如：下面的命令将列出文件系统中各个文件由哪些块构成hadoop fsck/-files-blocks1.2 NameNode和DataNodeHDFS的设计是主（Master）从（Slave）结构的。也就是，一个管理者（NameNode）和。
多大量级的数据，多少个节点才能体现出Hadoop的力量？ 每日数据几百T，节点是看你的集群
为什么很多公司的大数据相关业务都基于 Hadoop 方案？ 典型的譬如 Apple：Apple-Jobs at Apple相关链接：The Key For Hadoop Adoption：Learning How To Make…
一般，中型公司的大数据平台，hadoop几个节点 可以这样算，首先你2113要知道这个公司的数据5261量有多大，比如4102说有20pb，一般情1653况下，文件副本设置为3，那么就是60pb，这时候看电脑硬盘多大，然后用60pb除以单个硬盘的大小，得到的结果就是从节点的个数，为了以防万一，在这个节点数的基础上再多加几台。主节点的机器配置要求就比较高了，内存，硬盘之类的要比从节点好太多，主节点一般是一台，如果为了避免单点故障也就是主节点突然挂了，可以使用ha机制再增加一台主节点备用，这样一旦主节点出现问题，另一台主节点能立刻工作，不会出现数据丢失！
海量图片存储用hadoop是否合适？存储在哪个节点上能否由我们自己决定
