当需要存储的数据集的大小超过了一台独立的物理计算机的存储能力时,就需要对数据进行分区并存储到若干台计算机上去.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统统称为分布式文件系统(distributed fileSystem).   分布式文件系统由于其跨计算机的特性,所以依赖于网络的传输,势必会比普通的本地文件系统更加复杂,比如:如何使得文件系统能够容忍节点的故障并且保证不丢失数据,这就是一个很大的挑战.   本文相当于<Hadoop权威指南>的读书笔记. (一)HDFS简介及其基本概念   HDF…

(一)HDFS简介及其基本概念   HDFS(Hadoop Distributed File System)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据.HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上.   这里重点介绍其中涉及到的几个概念:(1)超大文件.目前的hadoo…

01.HDFS简介 大纲: hadoop2 介绍 HDFS概述 HDFS读写流程 hadoop2介绍 框架的核心设计是HDFS(存储),mapReduce(分布式计算),YARN(资源管理),为海量的数据提供了存储和计算. Hadoop 1.0(MapReduce,HDFS) Hadoop2 主要改进 YARN NameNode HA HDFS federation Hadoop RPC 序列化扩展性 HDFS概述 定义 HDFS是一个分布式文件系统,具有高容错的特点.它可以部署在廉价的通用硬件…

http://www.cnblogs.com/chinacloud/archive/2010/12/03/1895369.html [一]HDFS简介HDFS的基本概念1.1.数据块(block)HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块.和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的.不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间.----------…

HDFS简介: HDFS在设计时就充分考虑了实际应用环境的特点,即硬件出错在普通服务集群中是一种常态,而不是异常. 因此HDFS主要实现了以下目标: 兼容廉价的硬件设备 HDFS设计了快速检测硬件故障和进行自动恢复的机制,可以实现持续监视,错误检查,容错处理和自动回复,从而使得在硬件出错的情况下也能实现数据的完 整性 流数据读写   大数据集 HDFS中的文件通常可以达到GB甚至TB级别 简答的文件模型 HDFS采用了"一次写入,多次读取"的简单文件模型,文件一旦完成写入,关闭后就无法…

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 HDFS 简介及操作 HDFS概述 HDFS产出背景及定义 HDFS优缺点 HDFS组成架构 HDFS文件块大小(重点) HDFS的Shell操作(开发重点) 基本语法 命令大全 常用命令实操 HDFS客户端操作(开发重点) HDFS客户端环境准备 常用API HDFS的I/O流操作 HDFS的数据流(重点) HDFS写数据流程 剖析文件写入 异常写流程 网络拓扑-节点距离计算 机架感知(副本存储节点选择)…

原文:RabbitMQ入门教程(二):简介和基本概念 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/78577043 分享一个朋友的人工智能教程.比较通俗易懂,风趣幽默,感兴趣的朋友可以去看看. 一:简介 RabbitMQ是一个开源的AMQP实现,服务器端用Erlang语言编写,支持多种客户端.用于在分布式系统中存储转发消息,在易用性.…

深入理解Java并发框架AQS系列(一):线程 深入理解Java并发框架AQS系列(二):AQS框架简介及锁概念 一.AQS框架简介 AQS诞生于Jdk1.5,在当时低效且功能单一的synchronized的年代,某种意义上讲,她拯救了Java 注:本系列文章所有测试用例均基于jdk1.8,操作系统为macOS 1.1.思考 我们去学习一个知识点或开启一个新课题时,最好是带着问题去学习,这样针对性比较强,且印象比较深刻,主动思考带给我们带来了无穷的好处 抛开AQS,设想以下问题: Q:如果我们遇…

Hadoop是当今最为流行的大数据分析和处理工具. 其最先的思想来源于Google的三篇论文:                            GFS(Google File System):是为了解决大数据存储问题的分布式文件系统,演变为hadoop中的HDFS                            MapReduce:是为了告诉大家怎么分析大数据,怎么处理大数据.最后演变为hadoop中的MapReduce                            BigT…

一.HDFS的基本概念 1.1.数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块. 和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的. 不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间. 1.2.元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode) 元数据节点用来管理文件系统的命名空间 其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统…

转载自http://www.csdn.net/article/2010-11-26/282582 http://subject.csdn.net/hadoop/ 一.HDFS的基本概念 1.1.数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块. 和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的. 不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空…

简单介绍 l  设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l  在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l  重点概念:文件切块,副本存放,元数据 HDFS概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 架构图 namenode存…

原文:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/78577043 一.简介 MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术(RPC).排队指的是应用程序通过队列来通信.队列的使用除去了接收和发…

一.简介 Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL查询功能,用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业,然后提交到Hadoop上运行. 特点: 简单.容易上手(提供了类似sql的查询语言hql),使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析: 灵活性高,可以自定义用户函数(UDF)和存储格式: 为超大的数据集设计的计算和存储能力,集群扩展容易; 统一的元数据管理,可与presto/impala/sparksql…

一.Zookeeper简介 Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,目前由Apache进行维护.Zookeeper可以用于实现分布式系统中常见的发布/订阅.负载均衡.命令服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等功能.它具有以下特性: 顺序一致性:从一个客户端发起的事务请求,最终都会严格按照其发起顺序被应用到Zookeeper中: 原子性:所有事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上都是一致的:不存在部分机器应用了该事务,而另一部分没有应用的情况: 单一视图…

一.Zookeeper简介 Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务,目前由 Apache 进行维护.Zookeeper 可以用于实现分布式系统中常见的发布/订阅.负载均衡.命令服务.分布式协调/通知.集群管理.Master 选举.分布式锁和分布式队列等功能.它具有以下特性: 顺序一致性:从一个客户端发起的事务请求,最终都会严格按照其发起顺序被应用到 Zookeeper 中: 原子性:所有事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上都是一致的:不存在部分机器应用了该事务,而另一部分没有应用的情…

一.简介 Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类 SQL 查询功能,用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业,然后提交到 Hadoop 上运行. 特点: 简单.容易上手 (提供了类似 sql 的查询语言 hql),使得精通 sql 但是不了解 Java 编程的人也能很好地进行大数据分析: 灵活性高,可以自定义用户函数 (UDF) 和存储格式: 为超大的数据集设计的计算和存储能力,集群扩展容易; 统一的元数据管理,可与…

场景 分布式系统的发展演变以及RPC简介: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/103555049 Dubbo简介 Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能.轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现. 官网:http://dubbo.apache.org/ 注: 博客: https://blog…

1.简介 Docker是一个开源的应用容器引擎:是一个轻量级容器技术: Docker支持将软件编译成一个镜像:然后在镜像中各种软件做好配置,将镜像发布出去,其他使用者可以直接使用这个镜像: 运行中的这个镜像称为容器,容器启动是非常快速的. 什么是镜像?举个例子,当我们的Windows系统出现问题需要重装系统时,我们通常使用U盘或者光盘里的镜像系统进行安装,如下图所示 什么是容器?如果把.exe文件比作镜像,那我们的电脑就是安装后启动的容器 Linux中docker的示意图如下 2.核心概念 do…

简介 Apache NiFi 是一个易于使用.功能强大而且可靠的数据拉取.数据处理和分发系统,用于自动化管理系统间的数据流. 它支持高度可配置的指示图的数据路由.转换和系统中介逻辑,支持从多种数据源动态拉取数据. NiFi原来是NSA(National Security Agency [美国国家安全局])的一个项目,目前已经代码开源,是Apache基金会的顶级项目之一 NiFi基于Web方式工作,后台在服务器上进行调度. 用户可以为数据处理定义为一个流程,然后进行处理,后台具有数据处理引擎.任务…

HDFS背景 随着数据量的增大,在一个操作系统中内存不了了,就需要分配到操作系统的的管理磁盘中,但是不方便管理者维护,迫切需要一种系统来管理多态机器上的文件,这就是分布式文件管理系统. HDFS的概念 HDFS英文hadoop distributed file system ,是一个分布式文件系统,用于存储文件,通过目录树记录定位文件,其次他是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器各有角色.HDFS的设计适合一次吸入,多次读取的场景,且不支持文件的修改.适合做数据分析. HDF…

java链接oracle和连接其他数据库一样有两种方式:1 桥接 jdbc-obdc2 jbdc insert语句一次插入大量数据 insert into table (列1,列2,列3) select 列1,列2,列3 from table1: update语句在更新数据时直接修改数据(oracle特有的) update table set(列1,列2,列3) = (select 列1,列2,列3, from table1 where.....) where ..... ; 用查询结果创建新表…

hadoop分别从3个角度将主机划分为2种角色 最基本的是Master 和 从HDFS角度,将主机划分为namenode和datanode,在分布式文件系统中,目录管理很重要,管理目录相当于主人 从mapreduce角度,划分为jobtracker和tasktracker(一个job常被划分为多个task) HDFS是典型的主从架构,namenode是整个文件系统的管理节点,维护 1.HDFS文件系统中的文件目录树,以及文件的数据块索引,即每个文件对应的数据块列表 2.数据块和数据节点的对应关系…

前面简单介绍了hadoop生态圈,大致了解hadoop是什么.能做什么.带着这些目的我们深入的去学习他.今天一起看一下hadoop的基石--文件存储.因为hadoop是运行与集群之上,处于分布式环境之中,所以他的文件存储也不同与普通的本地存储,而是分布式存储系统,HDFS(The Hadoop Distributed File System). 因为数据量越来越大,一台机器管理的磁盘数量是有限的,所有的数据由很多台机器管理.那么对于这么多台机器管理的数据如何进行协调处理呢?这个时候分布式文件管理…

转自:https://blog.csdn.net/dataiyangu/article/details/86211544#_28 文章目录为什么需要并行?反对意见大势所趋几个重要的概念同步(synchronous)和异步(asynchronous)并发和并行** 临界区 **阻塞(Blocking)和非阻塞(Non-Blocking)死锁(Deadlock).饥饿(Starvation)和活锁(Livelock)![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2…

什么是Docker Swarm Docker Swarm是Docker官方的一种容器编排方案,用于管理跨主机的Docker容器,可以快速对指定服务进行水平扩展.部署.删除 一个Docker Swarm集群通常由多个安装有Docker且运行在Docker Swarm Mode的主机组成,角色包含Managers(管理者).Workers(执行节点),一个节点可以兼拥有这两个角色或之一 在Docker 1.12以前,Docker Swarm作为一个独立的集群容器编排软件(Swarmkit)形式存在,…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.HDFS基本概述 1.HDFS描述 大数据领域一直面对的两大核心模块:数据存储,数据计算,HDFS作为最重要的大数据存储技术,具有高度的容错能力,稳定而且可靠.HDFS(Hadoop-Distributed-File-System),它是一个分布式文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;设计初衷是管理数成百上千的服务器与磁盘,让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据,适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,…

1.抽象类:规定一个或多个抽象方法的类别本身必须定义为abstract,抽象类只是用来派生子类,而不能用它来创建对象 2.final类:又称“最终类”,它只能用来创建对象,而不能被继承,与抽象类刚好相反,而且抽象类与最终类不能同时修饰同一个类 3.包:Java中的包是相关类和接口的集合,创建包必须使用关键字package 4.多态类:Java中,对象变量是多态的.而java中不支持多重继承 5.接口:Java中的接口是一系列方法的声明,是一些方法特征的集合,一个接口只有方法的特征没有方法的实现,…

转自:http://os.51cto.com/art/201212/369564.html…

1.HDFS是什么? Hadoop分布式文件系统(HDFS),被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点. 2.HDFS中的基本概念 (1)块(block)     " 块 " 是固定大小的存储单元,HDFS的文件被分成块进行存储,HDFS的块默认大小是64MB.文件传递过来之后,HDFS会把文件拆分成块进行管理," 块"就是文件存储处理的逻辑单元. (2)HDFS有两类节点: Name…