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[BigData]关于Hadoop学习笔记第二天(PPT总结)(一)

Plan: 分布式文件系统与HDFS HDFS体系结构与基本概念 HDFS的shell操作 java接口及常用api HADOOP的RPC机制 HDFS源码分析 远程debug 自己设计一分布式文件系统? Distributed File System 1.数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统 。 2.是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。 3.通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘一般。 4.容错。即使系统中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。 5.分布式文件管理系统很多,hdfs只是其中一种。适用于一次写入多次查询的情况,不支持并发写情况,小文件不合适。 HDFS的Shell 1.调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs 的形式。 2.所有的FS shell命令使用URI路径作为参数。  UR...

Hadoop概念学习系列之Hadoop的几点优点(六)

任何软件,特别对于开源软件和系统而言,有优点和缺点,这是再平常不过呢?为什么这么说,开源出来,需要更多人去共同开发和修改,这样,才可以站住开源世界的领先者。 1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 2. 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 3. 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,以保证各个节点的动态平衡,因为以其处理速度非常快。 4. 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多份副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5058178.html,如需转载请自行联系原作者

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