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大数据学习笔记(三):HDFS分布式文件系统架构原理详解

在网易云课堂买了卡夫卡的大数据课程,开始学习咯! HDFS分布式文件系统 解决问题:海量数据的存储——>分布式结构设计 分布式的特点: 集群,有多台机器共同协作完成存储 主从架构设计 HDFS设计思想 1.namenode -主节点 -领导 主要存储文件的属性信息,即文件的元数据: 文件的名称 文件的位置 文件的副本数 文件的拥有者、组、权限 存储快 各个块在哪些datanode节点上 2.datanode -从节点 -随从 存储具体的文件 简单解释一下上图:1.不同的交换机在不同的机架上,存储文件在不同的机架上,当一个机架中的副本损坏,可以通过最近的一个机架去恢复数据。2.读文件和写文件,如图上图所示: 读文件:客户端先去找namenode拿到文件的元数据,知道文件存储在哪一个datanode上(遵循就近的原则),然后去读文件。 写文件:客户端先去namenode去请求,在哪台机器可以写。 读文件: client -> namenode client ->datanode 写文件 client ->namenode client ->datanode

SpringCloud学习1-服务注册与发现(Eureka)

由于样式兼容性问题,本文后半部分被截断,可到个人博客找到本文: https://blog.rmiao.top/springcloud-eureka/ 前言 Oracle转让Java,各种动态语言的曝光率上升,Java工程师的未来在哪里?我觉得Spring Cloud让未来有无限可能。拖了半年之久的Spring Cloud学习就从今天开始了。中文教材不多,而且大多都是简单的离散的信息,想要找到企业级的一体化解决方案很少。不过,对于入门来说,简单就够了,等到用的时候自然而然的汇总起来。 目标是把springcloud的子项目过一遍。 Component Edgware.SR2 Finchley.M7 Finchley.BUILD-SNAPSHOT spring-cloud-aws 1.2.2.RELEASE 2.0.0.M4 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT spring-cloud-bus 1.3.2.RELEASE 2.0.0.M6 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT spring-cloud-cli 1.4.1.RELEASE 2.0.0.M1 2.0.0.BUILD-...

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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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