好久没有写博客了,今天抽空继续写MEF系列的文章.有园友提出这种系列的文章要做个目录,看起来方便,所以就抽空做了一个,放到每篇文章的最后. 前面四篇讲了MEF的基础知识,学完了前四篇,MEF中比较常用的基本已经讲完了,相信大家已经能看出MEF所带来的便利了.今天就介绍一些MEF中一些较为不常用的东西,也就是大家口中的所谓的比较高级的用法. 前面讲的导出都是在每个类上面添加Export注解,实现导出的,那么有没有一种比较简便的方法呢?答案是有的,就是在接口上面写注解,这样只要实现了这个接口的类都会…

一.HDFS的回收站: recyclebin 1.HDFS的回收站默认是关闭的 2.启用回收站:去core-site.xml配置 路径:/root/training/hadoop-2.7.3/etc/hadoop <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property> 3.配置完成后删除目录 hdfs dfs -rmr /folder1 日志:…

===================== Scala语言的高级特性 ========================一.Scala的集合 1.可变集合mutable 不可变集合immutable //不可变集合 val math = scala.collection.immutable.Map("Alice"->80,"Bob"->90) //可变集合 val chinese = scala.collection.mutable.Map("A…

一．常见的数据分析引擎 Hive:Hive是一个翻译器,一个基于Hadoop之上的数据仓库,把SQL语句翻译成一个  MapReduce程序.可以看成是Hive到MapReduce的映射器. Hive       HDFS 表         目录 数据       文件 分区       目2 2.Pig 3.Impala 4.Spark SQL 二．Hive 的体系结构 用户接口主要有三个: 1.CLI Shell命令行 2.JDBC/ODBC:Hive的Java,与传统JDBC相似 3.W…

分布式文件系统HDFS的工作原理 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统. 1.分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题,这样的系统我们称之为分布式系统. 分布式文件系统是分布式系统的一个子集,它们解决的问题就是数据存储.换句…

一.概述 1.HDFS中的角色 Block数据: HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,之前的版本中是64M 基本存储单位,一般大小为64M(配置大的块主要是因为:1)减少搜寻时间,一般硬盘传输速率比寻道时间要快,大的块可以减少寻道时间:2)减少管理块的数据开销,每个块都需要在NameNode上有对应的记录:3)对数据块进行读写,减少建立网络的连接成本) 一个大文件会被拆分成…

HDFS分布式文件系统 文件系统的基本概述 文件系统定义:文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易. 文件名:在文件系统中,文件名是用于定位存储位置. 元数据(Metadata):保存文件属性的数据,如文件名,文件长度,文件所属用户组,文件存储位置等. 数据块(Block):存储文件的最小单元.对存储介质划分了固定的区域,使用时按这些区域分配使用. HDFS的概述 HDFS(Hadoop Distributed File System)基于Google发布的GFS论…

一.环境搭建 1.  下载安装配置 <OD大数据实战>Hadoop伪分布式环境搭建 2. Hadoop配置信息 1)${HADOOP_HOME}/libexec:存储hadoop的默认环境变量信息 (1)hadoop-config.sh (2)hdfs-config.sh (3)mapred-config.sh (4)yarn-config.sh (5)httpfs-config.sh & kms-config.sh 2)${HADOOP_HOME}/etc/hadoop:搭建环境时配…

1. 背景 随着大数据时代来临,人们发现数据越来越多.但是如何对大数据进行存储与分析呢?   单机PC存储和分析数据存在很多瓶颈,包括存储容量.读写速率.计算效率等等,这些单机PC无法满足要求. 2. 为解决这些存储容量.读写速率.计算效率等等问题,google大数据技术开发了三大革命性技术解决这些问题,这三大技术为: (1)MapReduce (2)BigTable (3)GFS 技术革命性:    革命性变化01:成本降低,能使用PC,就不用大型机和高端存储.    革命性变化02:软件容错…

这里是大数据小白系列,这是本系列的第四篇,来看一个真实世界Hadoop集群的规模,以及我们为什么需要Hadoop Federation. 首先,我们先要来个直观的印象,这是你以为的Hadoop集群: 这是真实世界的Hadoop集群: 因为,NameNode(下称NN)中的元数据记录了各个数据块的存储位置. 所以,元数据的大小,与数据块的数量成正比. 当集群存储的数据规模到达一定程度时,NN将成为整套系统中的瓶颈所在.NN的存储能力是有限的,不管是磁盘存储还是内存存储. 为了解决这个问题,HDFS…