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HDFS应用场景、原理、基本架构

一、HDFS是什么源自于Google的GFS论文发表于2003年10月HDFS是GFS克隆版 Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统运行在大量普通廉价机器上,提供容错机制为大量用户提供性能不错的文件存取服务 1、HDFS优点 高容错性数据自动保存多个副本副本丢失后,自动恢复适合批处理移动计算而非数据数据位置暴露给计算框架适合大数据处理GB、TB、甚至PB级数据百万规模以上的文件数量10K+节点规模流式文件访问一次性写入,多次读取保证数据一致性可构建在廉价机器上通过多副本提高可靠性提供了容错和恢复机制 2、HDFS缺点 低延迟数据访问比如毫秒级低延迟与高吞吐率小文件存取占用NameNode大量内存寻道时间超过读取时间并发写入、文件随机修改一个文件只能有一个写者仅支持append 3、HDFS设计思想4、HDFS数据块(block) 文件被切分成固定大小的数据块默认数据块大小为64MB,可配置若文件大小不到64MB,则单独存成一个block为何数据块如此之大 数据传输时间超过寻道时间(高吞吐率)一个文件存储方式按大小被切分成若干个block...

大数据行业发展的九大痛点(个人观点)

前言 尽管在Hadoop与NoSQL部署方面做足了准备,同样的问题仍然一次又一次反复出现。现在业界是时候尽快搞定这些麻烦事了。 有时候一艘巨轮的侧方出现了破洞,但业界却决定坐等船体下沉、并把希望寄托在销售救生艇身上。 也有些时候,这些问题似乎并没到要闹出人命的地步——类似我家里浴室的状况,只有往一边拧龙头才会出水。过一阵子我可能会找机会修理一下,但事实上这个问题已经存在了12年之久了。 而在面对大数据业务时,我可以列出九个长久以来一直令人头痛的问题,时至今日它们依然存在着并困扰着无数用户。 分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习交流Qun531629188 无论是大牛还是想转行想学习的大学生 小编我都挺欢迎,今天的已经资讯上传到群文件,不定期分享干货, 包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。 大数据痛点一号:GPU编程仍未得到普及 CPU的使用成本仍然较为昂贵,至少与GPU相比要贵得多。如果我们能够面向GPU开发出更理想的执行标准以及更多表现出色的驱动程序,那么相信一个新的市场将由此诞生。就目前来讲,GPU的使用成本优势并没能得到很好...

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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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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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