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Hadoop HDFS概念学习系列之HDFS的一致性(十八)

对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。 从客户端来看,一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看,则是更新如何复制分布到整个系统,以保证数据最终一致。一致性是因为有并发读写才有的问题,因此在理解一致性的问题时,一定要注意结合考虑并发读写的场景。 从客户端角度,多进程并发访问时,更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略,决定了不同的一致性。对于关系型数据库,要求更新过的数据能被后续的访问都能看到,这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到,则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据,则是最终一致性 从服务端角度,如何尽快将更新后的数据分布到整个系统,降低达到最终一致性的时间窗口,是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。对于分布式数据系统: N — 数据复制的份数 W — 更新数据时需要保证写完成的节点数 R — 读取数据的时候需要读取的节点数 如果W+R>N,写的节点和读的节点重叠,则是强一致性。例如对于典型的一主一备同步复制的关系型数据库,N=2,W=2,R=1,则不管读的是主库还是备库的数据,都是一致的。 如果W...

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1.日志源文件 (各个列分别是: 账户,营业额,花费,日期) zhangsan@163.com 6000 0 2014-02-20 lisi@163.com 2000 0 2014-02-20 lisi@163.com 0 100 2014-02-20 zhangsan@163.com 3000 0 2014-02-20 wangwu@126.com 9000 0 2014-02-20 wangwu@126.com 0 200 2014-02-20 想要的结果: (计算出每个账户的总营业额和总花费,要求营业额排序降序,如果营业额相同则花费少的在上面) zhangsan@163.com 9000 0 9000 wangwu@126.com 9000 200 8800 lisi@163.com 2000 100 1900 2.写代码: InfoBean.java 对账户的后三个字段封装成一个Bean对象 1 import java.io.DataInput; 2 import java.io.DataOutput; 3 import java.io.IOException; 4 5 imp...

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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。

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