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好程序员大数据学习路线分享分布式文件系统HDFS

好程序员大数据学习路线分享分布式文件系统HDFS,设计目标: 1、存储量大 2、自动快速检测应对硬件错误 3、流式访问数据 4、移动计算比移动数据本身更划算 5、简单一致性模型 6、异构平台可移植 特点 优点: 高可靠性:Hadoop按位存储和处理数据的能力强高扩展性:hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中高效性:hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快高容错性:hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。缺点: 不适合低延迟数据访问无法高效存储大量小文件(每个文件存储都有属于自己的索引,元数据庞大就不高效)不支持多用户写入及任意修改文件(可以删除以及追加,只是不能修改文件中某处的数据)重要特性: 文件在物理上是分块存储,块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来规定,默认2.x版本之后是128M,老版本是64MHDFS会给哭护短提供一个统一的抽象目录树,客户端通过路径来访问文件,刑辱:hdfs://namenode:port/dir-...

Apache Drill 常用Plugins配置

1.kafka { "type":"kafka", "kafkaConsumerProps":{ "bootstrap.servers":"hostname1:9092,hostname2:9092,hostname3:9092", "group.id":"drill-consumer" }, "enabled":true } 2.hive { "type":"hive", "configProps":{ "hive.metastore.uris":"thrift://hostname:9083", "javax.jdo.option.ConnectionURL":"jdbc:mysql://hostname:3306/hive", "hive.metastore.warehouse.dir":"/user/hive/warehouse", "fs.default.name":"hdfs://hostname:9000", "hive.metatore.sasl.enabled": false }, "enabled":true } 3.hbase { "type":"hbase" "...

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