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Hadoop HDFS概念学习系列之初步掌握HDFS的架构及原理4(四)

HDFS 副本存放策略 namenode 如何选择在哪个 datanode 存储副本(replication)?这里需要对可靠性、写入带宽和读取带宽进行权衡。Hadoop 对 datanode 存储副本有自己的副本策略,在其发展过程中一共有两个版本的副本策略,分别如下所示。 Hadoop 0.17之前的副本策略 第一个副本:存储在同机架的不同节点上。 第二个副本:存储在同机架的另外一个节点上。 第三个副本:存储在不同机架的另外一个节点。 其它副本:选择随机存储。 Hadoop 0.17 之后的副本策略 第一个副本:存储在同 Client 相同节点上。 第二个副本:存储在不同机架的节点上。 第三个副本:存储在第二个副本机架中的另外一个节点上。 其它副本:选择随机存储。 注意: 比如,一个10M的数据文件,进来被切分很多个Block,每个Block都有3个副本。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5080357.html,如需转载请自行联系原作者

View 5.1 重装上阵(4—基础架构篇)

从底层架构方面来看,VIEW 5.1最大的改进在于引入了Content-Based Read Cache(CBRC) 技术,大大降低了部署桌面虚拟化所带来的IOPS风暴,同时大大降低了对于存储的压力和成本,可谓桌面虚拟化领域的一大福音。 在以往的桌面虚拟化项目中,例如400台虚拟桌面组成的环境,如果平均每个桌面的IOPS是 15的话,那么存储的IOPS至少应该是400×15=6000. 至少也得是一台中高端存储才能提供的IOPS. 特别是在早上开机所有机器同时启动时,所有机器开始做病毒扫描时,IOPS达到峰值,严重影响存储的性能以及桌面的用户体验。这时候你会发现,其实大多数桌面都是在读同样的数据(大家都是在加载同样的病毒定义,加载同样的操作系统,以及应用程序)。所以VMWARE通过CBRC技术,将ESXI主机的内存作为缓存CACHE, 这样做虚拟桌面使用时,同样的IO请求在多个虚拟桌面之间,就只需要向存储设备请求一次,而且很多重复IO请求直接命中内存中的CACHE,大大提高了读写效率。 相应的配置如图所示: 有测试数量表明,在单个服务器,50个Windows 7虚拟机的测试环境 通过使...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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