《Scala机器学习》一一3.6　运行Hadoop的HDFS-低调大师

《Scala机器学习》一一3.6　运行Hadoop的HDFS

2017-07-03 557

本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第3章，第3.6节,作者：[美]　亚历克斯·科兹洛夫（Alex Kozlov），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.6　运行Hadoop的HDFS

没有分布式存储的分布式框架是不完整的。HDFS是其中的一种分布式存储。即使Spark在本地模式下运行，它仍然可以在后台使用分布式文件系统。与Spark将计算任务分解成子任务一样，HDFS也会将文件分成块，并将它们存储在集群上。为了实现高可用性（High Availability，HA），HDFS会为每个块存储多个副本，副本数称为复制级别，默认为三个（见图3-5）。

图3-5　HDFS架构。每个块存储在三个（复制级别）单独的位置
Namenode通过记录块位置以及其他元数据（例如所有者、文件权限和块大小）来管理特定文件的

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IBM放弃BigInsight服务，与Hortonworks打造HDP平台

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2017-07-04

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本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第3章，第3.7节,作者：[美]　亚历克斯·科兹洛夫（Alex Kozlov），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.7　总结本章概述了Spark/Hadoop以及它们与Scala和函数式编程的关系。重点介绍了一个经典的单词计数的例子，它是用Scala和Spark来实现的，并以单词计数和流为例介绍了Spark生态系统的高级组件。通过本章的学习，读者已经具备有了用Scala/Spark实现经典的机器学习算法的知识。下一章将开始介绍监督学习和无监督学习，这是对基于结构数据的学习算法的传统划分。

2017-07-04

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