一.hdfs介绍 官网说明 Hadoop Distributed File System (HDFS): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.(提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统.) 优点:数据冗余,硬件容错 适合存储大文件 处理流式的数据访问 可构建在廉价的机器上 缺点:低延迟的数据访问 不适合小文件的存错 二.hdfs架构(官网架构图) 架构说明:…

 要想深入学习HDFS就要先了解其设计思想和架构,这样才能继续深入使用HDFS或者深入研究源代码.懂得了"所以然"才能在实际使用中灵活运用.快速解决遇到的问题.下面这篇博文我们就先从一般的分布式谈起,在宏观上逐步去探究HDFS的设计思想和架构实现. 一.先谈分布式 分布式是近几年非常火的技术概念,无论是云计算.大数据还是高并发的互联网架构话题都会频频出现这个词语,特别是这个大谈"大规模"的时代,分布式貌似成了高大上技术的代名词.引的许多刚入行的技术人员趋之若鹜,其实…

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾…

引言 通过上一篇博客JavaWeb学习之三层架构实例(二)我们基本上已经实现了对学生信息列表的增删改查操作(UI除外),但是不难看出,代码冗余度太高了,尤其是StudentDao这个类,其中的增删改查四个方法,同样都要连接数据库.获取statement等等.为此,我又对这个项目进行了有点点优化. 优化日志 1.增加了两个接口 IStudentDao.java . IStudentService.java : 2. StudentDao.java 和 StudentService.java 分别实…

HDFS体系结构 HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群包括一个名称节点(NameNode)和若干个数据节点(DataNode)(如图所示).名称节点作为中心服务器,负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问.集群中的数据节点一般是一个节点运行一个数据节点进程,负责处理文件系统客户端的读/写请求,在名称节点的统一调度下进行数据块的创建.删除和复制等操作.每个数据节点的数据实际上是保存在本地Linux文件系统中的. HDFS体系结构的局限性 HDFS只设置唯一…

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/71699515 MyBatis框架的架构 MyBatis框架的架构如下图: 下面作简要概述: SqlMapConfig.xml,此文件作为mybatis的全局配置文件,配置了mybatis的运行环境等信息.mapper.xml文件即sql映射文件,文件中配置了操作数据库的sql语句,此文件需要在SqlMapConfig.xml中加载. 通过mybatis环境等配置信息构造SqlSessionF…

Netty学习-IO体系架构系统回顾 IO和NIO的学习 NIO - 1.4 开始出的 在网络应用框架中,NIO得到了大量的使用,特别是netty里面 前提:对IO及其了解 对IO的总结和回顾 理解Java I/O系统 熟悉使用Java.io包中的相关类和接口进行I/O编程 掌握Java IO的设计原则与使用的设计模式 Thinking in java - Java编程思想 对程序语言设计者来说,设计一个令人满意的IO系统是件及其艰巨的任务 几个基础概念 流的概念 输入/输出流概念 输入/输出类…

最近项目中遇到不少NIO相关知识,之前对这块接触得较少,算是我的一个盲区,打算花点时间学习,简单做一点个人学习总结. 简介 NIO(New IO)是JDK1.4以后推出的全新IO API,相比传统IO方式NIO采用了全新的底层I/O模型.传统IO的设计概念是面向流,而NIO则是面向块.简单点说,传统I/O是基于字节的,所有I/O都被视为单个字节的移动,使用时需先把对象转换为字节码:而NIO是面向块的,以块为单位处理数据,每个操作会生成或消费一个块的数据.从设计理念来看,NIO的操作粒度要比传统I…

当今世界是一个信息化的世界,我们的生活中无论是生活.工作.学习都离不开信息系统的支撑.而信息系统的背后用于保存和处理最终结果的地方就是数据库.因此数据库系统就变得尤为重要,这意味着如果数据库如果面临问题,则意味着整个应用系统也会面临挑战,从而带来严重的损失和后果. 如今“大数据”这个词已经变得非常流行,虽然这个概念如何落地不得而知.但可以确定的是,随着物联网.移动应用的兴起,数据量相比过去会有几何级的提升,因此数据库所需要解决的问题不再仅仅是记录程序正确的处理结果,还需要解决如下挑战: 当数据库…

Hadoop Distributed File System 简称HDFS 一.HDFS设计目标      1.支持海量的数据,硬件错误是常态,因此需要 ,就是备份     2.一次写多次读     3.运行在普通的硬件上面     4.数据块尽量散步到各个节点中   二.HDFS不适合的场景     1.不适合低延迟的数据,对一个大文件整个文件进行读取,即批量读取而非随机读取     2.小文件     3.无法对文件的内容任意修改   三.HDFS架构     1.一个文件被划分成大小固定的…