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关于hadoop

hadoop 是什么? 1. 适合海量数据的分布式存储与计算平台。 海量: 是指 1T 以上数据。 分布式: 任务分配到多态虚拟机上进行计算。 2. 多个任务是怎么被分配到多个虚拟机当中的? 分配是需要网络通讯的。而且是需要启动资源 或者 消耗一些硬件上的配置。 单 JVM 关注的如何『处理』,而不是交给其他人进行处理这个 『管理』的过程。 所以最开始有两个关键的字 『适合』, 只有当数据量超过 1T 的大数据处理才能凸显 hadoop 的优势; 当然,用 hadoop 处理 几十G、几百G 这种小数据也是可以的,只是体现不了 hadoop的优势罢了,从硬件的角度,从效率的角度都是不太值得的。 3.Hadoop Ecosystem Map Hadoop生态系统图 博客讲解: http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5080439.html 像其他框架一样,hadoop 也是分层的, 序号③ ⑤ 就是 hadoop 中重要的组成, HDFS 负责数据存储。MapReduce 是海量数据的分布式计算框架。 Structured Data(hiho, sqoop...

MaxCompute Tunnel SDK数据上传利器——BufferedWriter使用指南

本文用到的 阿里云数加-大数据计算服务MaxCompute产品地址:https://www.aliyun.com/product/odps MaxCompute 的数据上传接口(Tunnel)定义了数据 block 的概念:一个 block 对应一个 http request,多个 block 的上传可以并发而且是原子的,一次同步请求要么成功要么失败,不会污染其他的 block。这种设计对于服务端来讲十分简洁,但是也把记录状态做 failover 的工作交给了客户端。 用户在使用 Tunnel SDK 编程时,需要对 block 这一层的语义进行认知,并且驱动数据上传的整个过程[1],并且自己进行容错,毕竟『网络错误是正常而不是异常』。由于用户文档中并没有强调这一点的重要性,导致很多用户踩了坑,一种常见的出错场景是,当客户端写数据的速度

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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