图1  spark 相关 亚马逊云存储之S3(Simple Storage Service简单存储服务) (转 ) S3是Simple Storage Service的缩写,即简单存储服务.亚马逊的名词缩写也都遵循这个习惯,例如Elastic Compute Cloud缩写为EC2等等.其他组织类似的命名有W3C,如果我们也follow这个习惯则IEEE会被写为IE3,CCTV就是C2TV,好像有点罗嗦了. S3说的玄乎一点可以叫云存储,通俗一点就是大网盘.其概念类似于分布式文家系统,同Goog

最近公司准备接ceph储存,研究了一番,准备用亚马逊的s3接口实现,实现类如下: /** * Title: S3Manager * Description: Ceph储存的s3接口实现,参考文档: * https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonS3/latest/dev/RetrievingObjectUsingJava.html * http://docs.ceph.org.cn/radosgw/s3/ * author: xu jun * date: 2

之前写的使用COSBench工具对ceph s3接口进行压力测试是入门,在实际使用是,配置内容各不一样,下面列出 压力脚本是xml格式的,套用UserGuide文档说明,如下 有很多模板的例子,在conf目录下,如librados-config-sample.xml.s3-config-sample.xml 这里只有s3的,所以目前只关注s3的相关配置 S3的配置在页面上选择时没有显示出来,所以我们就进行手工配置 第一级workload,格式如下: <workload name=”demo” d

一.COSBench安装 COSBench是Intel团队基于java开发,对云存储的测试工具,全称是Cloud object Storage Bench 吐槽下,貌似这套工具是intel上海团队开发的,竟然没有中文的相关资料. 同所有的性能测试工具一样,COSBench也分控制台和发起请求的driver,且driver可以分布式部署.可以支持swift.s3.Openstack等接口 1. 下载COSBench工具 下载地址为:https://github.com/intel-cloud/co

HDFS 文件的系统访问的接口 1.Hadoop的shell命令脚本 hadoop fs -ls   列出某一个目录下的文件 hadoop fs -lsr 递归的方式列出所有文件 hadoop fs -mkdir 创建目录 hadoop fs -rm   删除文件或者目录 hadoop fs -rmr  删除目录及目录下的所有目录或者文件 hadoop fs -put src /  向hdfs上传文件 hadoop fs -copyFromLocal /src /  hadoop fs -get

通过HTTP来访问HDFS有两种方法:直接访问,HDFS后台进程直接服务于来自客户端的请求:通过代理(一对多)访问,客户端通常使用DistributedFileSystemAPI访问HDFS.第一种情况,由namenode内嵌的web服务器(运行在50070端口上)提供目录服务,目录列表以XML或者JSON格式存储,并且文件数据由datanode的web服务器(运行在50075端口上)以数据流的形式传输.原来那个HTTP接口(HFTP和HDFTP)是只读的,但是新的WebHDFS实现支持所有的文

S3 Authorization太绕,太头痛,下面解释说明: XS3 REST API基于HMAC(哈希消息身份验证码)密钥使用自定义HTTP方案进行身份验证.要对请求进行身份验证,您首先需要合并请求的选定元素以形成一个字符串.然后,您可以使用XS3私 有访问密钥来计算该字符串的HMAC.通常我们将此过程称为“签署请求”并且我们将输出HMAC算法称为“签名”,因为它会模拟真实签名的安全属性.最后,您可以使用本部分中介绍的语法,作为请求的参数添加此签名. 系统收到经身份验证的请求时,将提取您申领的

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c7c14270102wait.html

该文来自百度百科,自我收藏. 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.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS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.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在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,

介绍 Hadoop分布式文件系统(HDFS)设计的运行环境是商用的硬件系统.他和现存的其他分布式文件系统存在很多相似点.不过HDFS和其他分布式文件系统的区别才是他的最大亮点,HDFS具有高容错的特性并且可以部署在廉价硬件,HDFS提供对应用数据的高吞吐访问,适用于数据量大的应用系统.HDFS放松了POSIX的要求以允许文件系统数据的流访问. 远景和目标 硬件故障 硬件故障是常态而不是异常情况,一个HDFS实例可能会使用成百上千的服务器,每个服务器保存整个文件系统的一部分数据,事实上,整个系统由

Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储. Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.HDFS在Hadoop中扮演了非常基础的作用,以文件系统的形式为上层应用提供海量数据的存储服务. HDFS作为一个分

本章内容介绍下 Hadoop 自带的分布式文件系统,HDFS 即 Hadoop Distributed Filesystem.HDFS 能够存储超大文件,可以部署在廉价的服务器上,适合一次写入多次读取的场景.但 HDFS 不适合低延迟,存储大量小文件以及修改文件内容的场景.HDFS 应用比较广泛,如:MR任务.Spark任务.Hive 数据仓库以及 Hbase 数据库,它们的底层存储都可以基于 HDFS .本章将介绍 HDFS 集群的架构设计以及相关的重要概念. HDFS的设计以及概念 HDFS

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) “Moving Computation is Cheaper than Moving Data”(

Storj新发了白皮书v3,地址是:https://storj.io/storjv3.pdf. 这次白皮书一共有90页,看完还真要费不少时间.如果你没有时间看,可以看一下我这篇快速技术解读. 上次Storj发布白皮书v2的时候,是 2016年12月15日:这次v3版白皮书的发布时间,是2018年11月,距离上次发布白皮书时隔2年时间. 这次白皮书V3相对于白皮书v2来说,务实了很多,给我的整体感觉是:解密了不少实现的细节.全篇白皮书在说Storj去中心化存储的架构细节,区块链部分依然提到的很少.

COSBench安装 Cosbench是Intel的开源云存储性能测试软件,COSBench目前已经广泛使用与云存储测试,并作为云存储的基准测试工具使用 1 环境 1.1 操作系统 COSBench可在windows和linux两种系统中运行,而为了更好的发挥硬件和系统的能力,建议在使用COSBench进行测试时,选择linux系统,目前我使用的环境是:ubuntu 12.04系统版本: 1.2 运行环境 JRE 1.7+ CURL 2 安装 2.1 支持环境安装 2.1.1 JRE JRE安装

原文链接:http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-3213700.html 分布式文件系统主要用于解决海量数据存储的问题,如Goolge.Facebook等大型互联网企业都使用分布式文件系统作为数据存储的基础 设施,并在其上构建很多服务,分布式文件系统通常采用三副本的策略来保证数据的可靠性,但随着应用数据量的不断膨胀,三副本策略为可靠性牺牲的存储空间也 越来越大,如何在不降低数据可靠性的基础上,进一步降低存储空间成本? Facebook将erasure

计算hdfs指定目录中所有文件名中包含2011-04-24的文件大小,并换算成GB:  $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -du /user/hdfs/s3/ifocus/*2011-04-24*  |awk '{sum += $1}END{print sum}'  |awk '{total=$1;base=1024*1024*1024;print total/base}'     如果要统计20号到24号所有文件大小的总和呢? #!/bin/bash  #  DIR=/lo

package com.shikun.HdfsTool;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.net.URI;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;import org.apache.hado

揭秘HDFS: 一):大数据(hadoop)初始化环境搭建 二):大数据(hadoop)环境搭建 三):运行wordcount案例 四):揭秘HDFS 五):揭秘MapReduce 六):揭秘HBase 七):HBase编程 ===================================================== HDFS基础模型: 1.分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储层 2.资源管理系统YARN(Yet Anot