1 新建一个maven项目 打印根目录下的文件的名字 添加pom依赖 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=…

在前文大数据系列1:一文初识Hdfs中,我们对Hdfs有了简单的认识. 在本文中,我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程,为后续追踪读写流程的源码做准备. Hdfs 架构 首先来个Hdfs的架构图,图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作. 对于一个客户端而言,对于Hdfs的操作不外乎也就读写两个操作,接下来就去看看整个流程是怎么走的. 下面我们由浅及深,氛围简单流程,详细流程分别介绍读写过程 简单流程 读请求流程 客户端需要读取数据的时候,流程大致如下: Client向NameNode发起…

这篇文章主要讲 Dapper Plus,它使用用来操作大数量的一些操作的.比如插入1000条,或者10000条的数据时,再使用Dapper的Execute方法,就会比较慢了.这时候,可以使用Dapper Plus中的方法进行操作,提高速度. 主要包括下面: Bulk Insert Bulk Update Bulk Delete Bulk Merge 使用之前,需要在Nuget中,安装 Z.Dapper.Plus 注意:这个组件是收费的,每个月会有一个试用版本,没有免费版本 另外一种提高批量插入速…

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…

1. HDFS使用: HDFS内部中提供了Shell接口,所以我们可以以命令行的形式操作HDFS…

一.HDFS初识 hdfs的概念: HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树定位文件,其次,他是分布式的,由很多服务器联合起来 实现功能,集群中的服务器各有各自的角色 HDFS设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,适合用来做数据分析,并不适合做网盘等应用 HDFS的组成: HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary NameNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件) 所对应的数据块信息 DataNod…

Hadoop之HDFS的概念及用法 1.概念介绍 Hadoop是Apache旗下的一个项目.他由HDFS.MapReduce.Hive.HBase和ZooKeeper等成员组成. HDFS是一个高度容错的分布式文件系统.他能够提高吞吐量的数据访问,适合存储海量的大文件. HDFS由四部分构成:HDFS client.NameNode.DataNode.Secondary NameNode. 各组件概念:   1.HDFS client 2.NameNode 用于维护集群内元数据,也就是保存文件存…

一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. 2' HDFS 借此,关于GFS和HDFS的区别与联系查看 我于博客园找到的前辈的博客>>http://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html HDFS(Hadoop Dis…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

一.HDFS 的设计思路 1)思路 切分数据,并进行多副本存储: 2)如果文件只以多副本进行存储,而不进行切分,会有什么问题 缺点 不管文件多大,都存储在一个节点上,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点可能成为网络瓶颈,很难进行大数据的处理: 存储负载很难均衡,每个节点的利用率很低: 二.HDFS 的设计目标 Hadoop Distributed File System(HDFS):源于Google 的 GFS 论文: 设计目标 分布式存储:根据需要,水平横向增加节点: 运行在普通廉价的硬…