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Hadoop hdfs 基础操作 client Api(1)

1. 初始化连接 @Before public void setup() throws Exception { configuration = new Configuration(); System.out.println(); configuration.set("dfs.replication", "1"); // configuration.set("hadoop.tmp.dir","/home/hadoop0/data/tmp"); Iterator iterator = configuration.iterator(); while(iterator.hasNext() ){ System.out.println(iterator.next()); //打印所有配置或默认参数 } fileSystem = FileSystem.get(new URI(HDFS_PATH), configuration, HDFS_USER); System.out.println("--------------setup-------------"); } @After public voi...

vivo 大规模特征存储实践

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/u1LrIBtY6wNVE9lzvKXWjA 作者:黄伟锋 本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望,抛砖引玉,吸引更多优秀的想法。 一、需求分析 AI 技术在 vivo 内部应用越来越广泛,其中特征数据扮演着至关重要的角色,用于离线训练、在线预估等场景,我们需要设计一个系统解决各种特征数据可靠高效存储的问题。 1. 特征数据特点 (1)Value 大 特征数据一般包含非常多的字段,导致最终存到 KV 上的 Value 特别大,哪怕是压缩过的。 (2)存储数据量大、并发高、吞吐大 特征场景要存的数据量很大,内存型的 KV(比如 Redis Cluster)是很难满足需求的,而且非常昂贵。不管离线场景还是在线场景,并发请求量大,Value 又不小,吞吐自然就大了。 (3)读写性能要求高,延时低 大部分特征场景要求读写延时非常低,而且持续平稳,少抖动。 (4)不需要范围查询 大部分场景都是单点随机读写。 (5)定时灌海量数据 很多特征数据刚被算出来的时候,是存在一些面...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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