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Hadoop不适合哪些场景 哪些场景适合?

Hadoop设计的目的主要包括下面几个方面,也就是所谓的适用场景: 1:超大文件 可以是几百M,几百T这个级别的文件。 2:流式数据访问 Hadoop适用于一次写入,多次读取的场景,也就是数据复制进去之后,长时间在这些数据上进行分析。 3:商业硬件 也就是说大街上到处都能买到的那种硬件,这样的硬件故障率较高,所以要有很好的容错机制。 接下来说说不适用的场景: 1: 低延迟数据访问 Hadoop设计的目的是大吞吐量,所以并没有针对低延迟数据访问做一些优化,如果要求低延迟, 可以看看Hbase。 2: 大量的小文件 由于NameNode把文件的MetaData存储在内存中,所以大量的小文件会产生大量的MetaData。这样的话百万级别的文件数目还是可行的,再多的话就有问题了。 3: 多用户写入,任意修改 Hadoop现在还不支持多人写入,任意修改的功能。也就是说每次写入都会添加在文件末尾。 本文作者:佚名 来源:51CTO

MongoDB集群和实战详解

1.概述 最近有同学和网友私信我,问我MongoDB方面的问题;这里我整理一篇博客来赘述下MongoDB供大家学习参考,博客的目录内容如下: 基本操作 CRUD MapReduce 本篇文章是基于MongoDB集群(Sharding+Replica Sets)上演示的,故操作的内容都是集群层面的,所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样。 2.基本操作 常用的 Shell 命令如下所示: db.help()#数据库帮助 db.collections.help()#集合帮助 rs.help()#helponreplicaset showdbs#展示数据库名 showcollections#展示collections在当前库 usedb_name#选择数据库 查看集合基本信息,内容如下所示: #查看帮助 db.yourColl.help(); #查询当前集合的数据条数 db.yourColl.count(); #查看数据空间大小 db.userInfo.dataSize(); #得到当前聚集集合所在的 dbdb.userInfo.getDB(); #得到当前聚集的状态 db....

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