❶ hadoop 中文件是怎麼存儲的
1、存儲文件的時候需要指定存儲的路徑，這個路徑是HDFS的路徑。而不是哪個節點的某個目錄。比如./hadoopfs-putlocalfilehdfspat
一般操作的當前路徑是/user/hadoop比如執行./hadoopfs-ls.實際上就相當於./hadoopfs-ls/user/hadoop
2、HDFS本身就是一個文件系統，在使用的時候其實不用關心具體的文件是存儲在哪個節點上的。如果需要查詢可以通過頁面來查看，也可以通過API來實現查詢。
❷ hadoop存儲容量，計算時需要多少容量
如果文件小於64MB，存儲按該文件的塊大小等於該文件的大小。
讀取時是根據存在namenode上面的映射表來讀取的。
按實際存儲的大小來讀取，不是從硬碟上面讀取的，是從HDFS
上面讀取的。
另外，在文件上傳時，就會根據塊的大小將各個塊分布到各個
datanode節點上面的。如果文件已經上傳，需要修改默認塊的大小，
那麼需要執行一條語句將HDFS上面的原有文件重新分塊並存儲。
❸ 1g的文件在hadoop是怎麼存儲的
hdfs是按塊進行存儲的。1GB文件會劃分成若干塊（默認64MB一個塊，也可以自己配置），然後分配到不同的存儲節點上存儲。
nameserver會記錄哪些塊存儲在哪個節點上，等讀的時候需要訪問nameserver，獲取到不同的數據節點，然後再訪問數據即可。
❹ hadoop 中一個大文件 在hdfs中是如何存儲的
文件是按照塊來存儲的，比如配置的每塊大小為64M，那麼5G的文件，會分成5*1024/64=80塊，每個塊會在不同節點上存多份。你上面說的依次寫入datanode，是指將每個塊依次寫入。
讀取的時候，也是一塊一塊來讀的，當然，這些都已經被HDFS的客戶端封裝好了，你看到就是在讀一個文件。
❺ hadoop如何存貯關系型數據
關系數據在hadoop上應該用hive
hbase沒用，他的結構對關系數據沒有優化，只是擅長做鍵值對查詢。
你用關系數據肯定是用它的關系關聯操作，這個存hive足夠了
❻ hadoop的文件存儲方式與傳統的文件有什麼區別
1、存儲文件的時候需要指定存儲的路徑，這個路徑是hdfs的路徑。而不是哪個節點的某個目錄。比如./hadoop fs -put localfile hdfspat
一般操作的當前路徑是/user/hadoop比如執行./hadoop fs -ls .實際上就相當於./hadoop fs -ls /user/hadoop
2、hdfs本身就是一個文件系統，在使用的時候其實不用關心具體的文件是存儲在哪個節點上的。如果需要查詢可以通過頁面來查看，也可以通過api來實現查詢。
❼ 請問在hadoop中，文件是存儲在那裡的，是在本地系統嗎在本地系統是否可以找到或看得見
Hadoop集群存儲數據肯定還是要存放到本地的，在本地也能看見Hadoop集群存儲的文件，不過是以快形式出現的，文件里的內容本地看不出來，具體的本地存儲路徑為dfs.data.dir配置項配置的參數。
❽ hadoop是怎麼存儲大數據的
Hadoop中有很多方法可以加入多個數據集。MapRece提供了Map端和Rece端的數據連接。這些連接是非平凡的連接，並且可能會是非常昂貴的操作。Pig和Hive也具有同等的能力來申請連接到多個數據集。Pig提供了復制連接，合並連接和傾斜連接（skewed join），並且Hive提供了map端的連接和完整外部連接來分析數據。
一個重要的事實是，通過使用各種工具，比如MapRece、Pig和Hive等，數據可以基於它們的內置功能和實際需求來使用它們。至於在Hadoop分析大量數據，Anoop指出，通常，在大數據/Hadoop的世界，一些問題可能並不復雜，並且解決方案也是直截了當的，但面臨的挑戰是數據量。在這種情況下需要不同的解決辦法來解決問題。
一些分析任務是從日誌文件中統計明確的ID的數目、在特定的日期范圍內改造存儲的數據、以及網友排名等。所有這些任務都可以通過Hadoop中的多種工具和技術如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等來解決。這些工具在自定義常式的幫助下可以靈活地擴展它們的能力。
❾ 解讀Hadoop Hbase適合存儲哪類數據
最適合使用Hbase存儲的數據是非常稀疏的數據(非結構化或者半結構化的數據)。Hbase之所以擅長存儲這類數據，是因為Hbase是column-oriented列導向的存儲機制，而我們熟知的RDBMS都是row- oriented行導向的存儲機制(郁悶的是我看過N本關於關系資料庫的介紹從來沒有提到過row- oriented行導向存儲這個概念)。在列導向的存儲機制下對於Null值得存儲是不佔用任何空間的。比如，如果某個表 UserTable有10列，但在存儲時只有一列有數據，那麼其他空值的9列是不佔用存儲空間的(普通的資料庫MySql是如何佔用存儲空間的呢?)。 Hbase適合存儲非結構化的稀疏數據的另一原因是他對列集合 column families 處理機制。 打個比方，ruby和python這樣的動態語言和c++、java類的編譯語言有什麼不同? 對於我來說，最顯然的不同就是你不需要為變數預先指定一個類型。Ok ，現在Hbase為未來的DBA也帶來了這個激動人心的特性，你只需要告訴你的數據存儲到Hbase的那個column families 就可以了，不需要指定它的具體類型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase還有很多特性，比如不支持join查詢，但你存儲時可以用：parent-child tuple 的方式來變相解決。 由於它是Google BigTable的 Java 實現，你可以參考一下：google bigtable 。
解讀Hadoop Hbase適合存儲哪類數據，參考：http://e.51cto.com/course/course_id-3819.html
❿ hadoop集群的存儲架構一般適宜採用das，nas，san或其他什麼架構
數據局部性(data locality)：這是Hadoop的主要特性，指的是直接在存儲數據的節點上做CPU密集型計算。顯然，SAN/NAS不適用於任何形式的CPU密集型計算。
RAID：SAN/NAS採用RAID磁碟陣列進行存儲，而Hadoop框架通過復本來確保數據的可靠性和容錯性。
DAS採用JBOD磁碟數組進行存儲，如果Hadoop節點的內置存儲容量較小，可以採用DAS做擴展。如果只是想通過Hadoop做數據歸檔，沒有計算，好吧，SAN/NAS是個選擇。