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Hadoop分布式文件系统HDFS架构

1、HDFS介绍 1.1、HDFS是什么? HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利;HDFS 源于 Google 在2003年10月份发表的GFS(Google File System) 论文编写出来的一套分布式文件系统。 1.2、HDFS架构 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。 1)、Namenode是一个中心服务器(master),负责管理文件系统的名字空间(namespace)、客户端对文件的读写请求和配置副本策略。 2)、Datanode在集群中一般是一个节点一个((slave)),负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件...

Linux内核RCU(Read Copy Update)锁简析-前传

如果你用Linux perf tool的top命令做热点纠察时,你会发现,前10名嫌疑犯里面肯定有好几个都是锁! 在进行并行多处理时,不可 避免地会遇到锁的问题,这是不可避免的,因为这一直以来也许是保护共享数据的唯一方式,被保护的区域就是临界区。而我们知道,锁的开销是巨大的,因为它不 可避免地要么等待,要么让别人等待,然而这并不是开销的本质,开销的本质在于很多锁都采用了“原子操作”这么一个技术,如此一个原子操作会对总线或者 cache一致性造成很大的影响,比如要对一个变量进行原子加1,不要认为它很简单,其实背后会有很多不希望的操作,在某架构的处理器上,首先要LOCK 总线,这意味着LOCK不解除期间,其它处理器不能访存(起码是内存的某些区域),可能还要涉及到刷cache,或者触发cache一致性操作...这还 不算最猛的打击,在某些架构上,存在内存栅栏,它会刷掉CPU的流水线,刷掉cache,几乎所有的为优化而设计的方案全部失效,当然,这是代价,收益就 是你保护了临界区。 你要保护临界区,你要付出代价,这个代价如果用复杂的锁来支付的话,未免有点大。非要这样子吗?也许是你的数据结构设计...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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