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Big Data时代来临

前段时间一直在搞Hadoop,把自己的学习心得分享给大家。个人水平有限,欢迎大家指出不足之处。 Hadoop的介绍和安装部署很多,我这就不废话了。它包括HDFS分布式文件系统,HBase分布式数据库,MapReduce编程模型。它适合于大数据的处理,例如FaceBook,google,百度之类的大公司用于日志处理、数据挖掘,一般的公司不会用到,除非是那些用来做噱头的。 随着IT的发展,我们已经步入了Big Data时代,如何管理这些结构化+非结构化的数据成为了摆在管理员面前的难题,为此,存储界老大EMC甚至专门成立了Big Data的实验室。 1、非结构化数据,例如视频、文档、Mp3等等,这些文件由于没有关系结构,所以存储起来相对来说是比较简单的,容量不够可以加存储,性能不够可以类似Scale-out搞多并发,或者类似Scale-up提高单个硬盘的性能,未来SSD变得更便宜之后,单个硬盘的性能也许不是问题。 2、结构化数据,典型的就是数据库,各个表之间有复杂的关系,所以当数据发展到一定的规模时,传统的关系型数据库已经无法满足需求,不管是从存储容量还是从性能上。目前采取的比较多的就是...

自定义Hadoop的可序列化类

java原生语言中要想一个自定义类可序列化,很简单,只要让这个类实现java.io.Serializable接口就可以了,但是在Hadoop框架中,要想让自定义类可以被序列化,我们必须手动让其实现WritableCompable接口并且实现write(),readFields(),compareTo()方法。 下面就是一个我们自定义的可序列化的类: /* */ packagecom.charles.writable; importjava.io.DataInput; importjava.io.DataOutput; importjava.io.IOException; importorg.apache.hadoop.io.IntWritable; importorg.apache.hadoop.io.Text; importorg.apache.hadoop.io.WritableComparable; /** * *Description:这是自定义的Hadoop序列化类,它可以用Hadoop序列化反序列化这个类 * *@authorcharles.wang *@creat...

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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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