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Storm概念学习系列之Topology拓扑

Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的。一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉)。 Topology拓扑 从字面上解释Topology,就是网络拓扑,是指用传输介质互连各种设备的物理布局,是构成网络的成员间特定的物理的(即真实的),或者逻辑的,即虚拟的排列方式。拓扑是一种不考虑物体的大小、形状等物理属性,而只使用点或者线描述多个物体实际位置与关系的抽象表示方法。拓扑不关心事物的细节,也不在乎相互的比例关系,只是以图的形式表示一定范围内多个物体之间的相互关系。从Storm角度考虑,它不是网络拓扑,但是又类似于网络拓扑的结构,所以取名Topology。 那么Storm的Topology指的是类似于网络拓扑图的一种虚拟结构。Storm的拓扑Topology类似于MapReduce任务,一个关键的区别是MapReduce任务运行一段时间后最终会完成,而Storm拓扑一直运行(直到杀掉它)。一个拓扑是由Spout和Bolt组成的图,...

Hadoop HDFS概念学习系列之HDFS的体系结构(十七)

如下图所示,HDFS采用Master/Slave架构对文件系统进行管理。一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNode组成的。NameNode是一个中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(Namespace )及客户端对文件的访问。集群中的DataNode一般是一个节点运行一个DataNode进程,负责管理它所在节点上的存储。HDFS展示了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看,一个文件其实被分成了一个或多个数据块,这些块存储在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的名字空间操作,比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的读/写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。1、副本存放与读取策略 副本的存放是HDFS可靠性和性能的关键,优化的副木存放策略也正是HDFS区分于其他大部分分布式文件系统的重要特性。HDFS采用一种称为机架感知( rack-aware)的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。大型HDF...

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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。

Rocky Linux

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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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