在centos上使用hadoop分布式文件系统（hdfs）的案例主要包括以下几个方面：
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大数据处理：
- 数据存储：HDFS适用于存储大规模数据集，可以处理PB级别的数据。
- 数据处理：结合MapReduce等分布式计算框架，可以对大数据进行并行处理和分析。
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数据备份与恢复：
- 使用HDFS自带的备份工具如hdfs dfsadmin和hdfs fsck进行数据备份和检查文件系统的完整性。
- 使用外部备份工具如rsync或tar将HDFS数据备份到本地或其他存储系统。
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高可用性配置：
- 配置主备NameNode和使用ZooKeeper进行状态监控和故障切换，确保HDFS的高可用性。
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性能优化：
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- 调整HDFS参数以提高性能，例如增加NameNode内存、调整DataNode的心跳并发处理能力等。
- 配置数据块大小、副本数量等参数以平衡读写性能和存储利用率。
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监控与管理：
- 使用Ganglia、Prometheus等工具监控HDFS集群的性能和健康状态。
- 管理HDFS存储，包括安装、配置、监控、权限管理等。
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数据安全性：
- 实施基于角色的访问控制（RBAC）和访问控制列表（ACLs）。
- 启用数据加密以防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。
- 使用Kerberos等认证协议确保只有经过认证的用户才能访问HDFS。
这些案例展示了HDFS在CentOS上的多种应用场景，从基本的数据存储和处理到复杂的高可用性配置和安全性管理。
