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Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点
原文：http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况， HDFS可能是有成百上千的 server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是 HDFS的核心架构目标。 2、跑在 HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、 HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至 T字节，一个单一 HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是 write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如 MapReduce框架，或者一个 web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如...
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大数据的实时处理STORM简介
版权声明：本文为博主chszs的原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/chszs/article/details/9292831 《大数据的实时处理STORM简介》 作者：chszs，转载需注明。博客主页：http://blog.csdn.net/chszs 新技术如社交媒体、电邮、博客、地理信息系统GIS、无线射频识别RFID和智能手机等为基于服务信息构建提供了新的机会。 处理大数据常见的方法和框架是Apache Hadoop，它以批处理的方式运行数据处理任务。现在，如果需要实时处理数据和实时显示数据，那这种基于批处理的方式并不是很适合。 STORM是一个开源框架，来自Twitter公司，其目标是大数据流的实时处理。STORM可以可靠地处理无限的数据流，实时处理Hadoop的批任务。STORM非常简单，支持所有的编程语言，使用它充满了乐趣。 STORM有很多适用场景：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、分布式ETL、易扩展、支持容错，可确保你的数据得到处理，易于构建和操控。 STORM的地址见：http://storm-projec...
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