hdfs的基本原理和基本操作总结

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hdfs的基本原理和基本操作总结

hdfs基本原理 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合执行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有非常多共同点. 但同一时候,它和其它的分布式文件系统的差别也是非常明显的. HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在便宜的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据訪问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最開始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架…

Hadoop（五）：HDFS的JAVA API基本操作

HDFS的JAVA API操作 HDFS在生产应用中主要是客户端的开发,其核心步骤是从HDFS提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象,然后通过该客户端对象操作(增删改查)HDFS上的文件. 主要类 Configuration 其实就是我们Java项目的core-site.xml文件,就像安装Hadoop时要配置core-site.xml文件一样,我们的java项目也要正确配置才能连接Hadoop. 在实例化的时候,Configuration类会自动读取: core-default.xml…

HDFS基本原理及数据存取实战

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51622547 作者:朱培 --------------------------------------------------…

spark必知必会的基本概念

首先我们从宏观的视角来窥视下大数据技术框架: 图1 大数据技术框架从图1可以看出,数据源-数据收集-数据存储-资源管理,这是我们进行数据分析和处理的基本;图中的计算框架包括批处理.交互式分析和流处理: 批处理计算:对时间没有严格要求,吞吐率要高交互式计算:支持类SQL语言,快速进行数据分析流式计算:数据像流水一样进入系统,需实时对其处理和分析不同的计算框架的实时性要求是逐渐增强的,spark在整个大数据技术框架中属于第4层计算框架,spark能很好地满足这三种计算要求,这也是spark这…

HBase的基本架构及其原理介绍

1.概述:最近,有一些工程师问我有关HBase的基本架构的问题,其实这个问题仅仅说架构是非常简单,但是需要理解.在这里,我觉得可以用HDFS的架构作为借鉴.(其实像Hadoop生态系统中的大部分组建的架构原理是类似,不信你往下看) 2.介绍架构 (1)HDFS例子在这里我以我比较熟悉的HDFS分布式文件系统作为一个例子来简单说明一下.首先我对HDFS的架构做一个简单的说明: HDFS分布式文件系统主要三个组建:NameNode和DataNode以及SecondaryNameNode.Namen…

基于 SWTBot 进行 Eclipse GUI 自动化测试

背景简介在软件开发领域,持续集成和部署对于软件测试自动化提出了越来越高的要求,基于 Eclipse 应用在这一需求中仍然占据重要的组成部分.目前主流的测试自动化工具主要以录制回放的功能为主,辅助以脚本的方式实现.然而,基于此的测试方法往往具有测试用例维护复杂,测试过程容易失败的问题,这直接影响了测试效率.SWTBot 作为 Eclipse 官网推荐的自动化测试工具,提供了专业的类库以及扩展点,在 Eclipse 应用的自动化测试中具有先天的优势. SWTBot 是基于 Eclipse SWT…

Hadoop简介与分布式安装

Hadoop的基本概念和分布式安装: Hadoop 简介 Hadoop 是Apache Lucene创始人道格·卡丁(Doug Cutting)创建的,Lucene是一个应用广泛的文本搜索库,Hadoop起源于开源网络搜索引擎Apache Nutch,后者是Lucene项目的一部分. Apache Hadoop项目的目标是可靠的.可拓展的分布式计算开发开源软件. Apache Hadoop平台本质是一个计算存储框架,允许使用简单的编程模型跨计算机集群地处理大型数据集,将计算存储操作从单个服务器拓…