❶ hadoop 中文件是怎么存储的
1、存储文件的时候需要指定存储的路径，这个路径是HDFS的路径。而不是哪个节点的某个目录。比如./hadoopfs-putlocalfilehdfspat
一般操作的当前路径是/user/hadoop比如执行./hadoopfs-ls.实际上就相当于./hadoopfs-ls/user/hadoop
2、HDFS本身就是一个文件系统，在使用的时候其实不用关心具体的文件是存储在哪个节点上的。如果需要查询可以通过页面来查看，也可以通过API来实现查询。
❷ hadoop存储容量，计算时需要多少容量
如果文件小于64MB，存储按该文件的块大小等于该文件的大小。
读取时是根据存在namenode上面的映射表来读取的。
按实际存储的大小来读取，不是从硬盘上面读取的，是从HDFS
上面读取的。
另外，在文件上传时，就会根据块的大小将各个块分布到各个
datanode节点上面的。如果文件已经上传，需要修改默认块的大小，
那么需要执行一条语句将HDFS上面的原有文件重新分块并存储。
❸ 1g的文件在hadoop是怎么存储的
hdfs是按块进行存储的。1GB文件会划分成若干块（默认64MB一个块，也可以自己配置），然后分配到不同的存储节点上存储。
nameserver会记录哪些块存储在哪个节点上，等读的时候需要访问nameserver，获取到不同的数据节点，然后再访问数据即可。
❹ hadoop 中一个大文件 在hdfs中是如何存储的
文件是按照块来存储的，比如配置的每块大小为64M，那么5G的文件，会分成5*1024/64=80块，每个块会在不同节点上存多份。你上面说的依次写入datanode，是指将每个块依次写入。
读取的时候，也是一块一块来读的，当然，这些都已经被HDFS的客户端封装好了，你看到就是在读一个文件。
❺ hadoop如何存贮关系型数据
关系数据在hadoop上应该用hive
hbase没用，他的结构对关系数据没有优化，只是擅长做键值对查询。
你用关系数据肯定是用它的关系关联操作，这个存hive足够了
❻ hadoop的文件存储方式与传统的文件有什么区别
1、存储文件的时候需要指定存储的路径，这个路径是hdfs的路径。而不是哪个节点的某个目录。比如./hadoop fs -put localfile hdfspat
一般操作的当前路径是/user/hadoop比如执行./hadoop fs -ls .实际上就相当于./hadoop fs -ls /user/hadoop
2、hdfs本身就是一个文件系统，在使用的时候其实不用关心具体的文件是存储在哪个节点上的。如果需要查询可以通过页面来查看，也可以通过api来实现查询。
❼ 请问在hadoop中，文件是存储在那里的，是在本地系统吗在本地系统是否可以找到或看得见
Hadoop集群存储数据肯定还是要存放到本地的，在本地也能看见Hadoop集群存储的文件，不过是以快形式出现的，文件里的内容本地看不出来，具体的本地存储路径为dfs.data.dir配置项配置的参数。
❽ hadoop是怎么存储大数据的
Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapRece提供了Map端和Rece端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapRece、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
❾ 解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据
最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。
解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据，参考：http://e.51cto.com/course/course_id-3819.html
❿ hadoop集群的存储架构一般适宜采用das，nas，san或其他什么架构
数据局部性(data locality)：这是Hadoop的主要特性，指的是直接在存储数据的节点上做CPU密集型计算。显然，SAN/NAS不适用于任何形式的CPU密集型计算。
RAID：SAN/NAS采用RAID磁盘阵列进行存储，而Hadoop框架通过复本来确保数据的可靠性和容错性。
DAS采用JBOD磁盘数组进行存储，如果Hadoop节点的内置存储容量较小，可以采用DAS做扩展。如果只是想通过Hadoop做数据归档，没有计算，好吧，SAN/NAS是个选择。