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HDFS的基础组成部分及基础操作

HDFS组件结构图解说: 1、如图所示中,NameNode充当master角色,职责包括:管理文档系统的命名空间(namespace);调节客户端访问到需要的文件(存储在DateNode中的文件) 2、DataNodes充当slaves角色,通常情况下,一台机器只部署一个Datenode,用来存储MapReduce程序需要的数据 3、Namenode会定期从DataNodes那里收到Heartbeat和Blockreport反馈 4、Heartbeat反馈用来确保DataNode没有出现功能异常; 5、Blockreport包含DataNode所存储的Block集合 二、HDFS设计原则 1、文件以块(block)方式存储 2、每个块带下远比多数文件系统来的大(预设64M) 3、通过副本机制提高可靠度和读取吞吐量 4、每个区块至少分到三台DataNode上(一般,对namenode进行raid1配置,对datanode进行raid5配置) 5、单一 master (NameNode)来协调存储元数据(metadata) 6、客户端对文件没有缓存机制 (No data caching) ...

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==>RDD是什么? ---> RDD(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变,可分区,里面的元素可并行计算的集合 --->特点: ----自动容错 ----位置感知性高度 ----可伸缩性 ----允许用户在执行多个查询时显示的将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,极大的提升了查询速度 --->RDD的属性 ----A list of partitions 一个组分片,即数据集的基本组成单位 对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度,用户可以在创建RDD时指定 RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值,默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目 ---- A function for computing each split 一个计算每个分区的函数 Spark中RDD的计算是以分片为单位的,每个RDD都会实现 compute函数以达到这个目的,compute函数会对迭代器进行复合,不需要保存每次...

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