深入理解hadoop（三）
Hadoop多用户作业调度器 hadoop 最初是为批处理作业设计的，当时只采用了一个简单的FIFO调度机制分配任务，随着hadoop的普及以及应用的用户越来越多，基于FIFO的单用户调度机制不能很好的利用集群资源（比如机器学习和数据挖掘对处理耗时要求不高但I/O密集，生产性作业队实时要求高 ...
原文：Hadoop学习之路（九）HDFS深入理解
HDFS的优点和缺点 HDFS的优点 可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性，提供了容错和恢复机制 服务器节点的宕机是常态 必须理性对象 高容错性 数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复 HDFS的核心设计思想： 分散均匀存储 备份冗余存储 适合批处理 移动计算而非数据，数据位置暴露给计算框架 海量数据的计算 任务 最终是一定要被切分成很多的小任务进行 适合大数据处理 GB TB 甚至 PB ...
2018-03-21 11:19 3 7513 推荐指数：
相关推荐
HDFS原理深入理解
1.HDFS概述 1)数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就 是分布式文件管理系统。 2)是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器 ...
深入理解hadoop之mapreduce
本文系原创，若有转载需要，请注明出处。https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/ 1.mapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算 ...
深入理解hadoop之排序
MapReduce的排序是默认按照Key排序的，也就是说输出的时候，key会按照大小或字典顺序来输出，比如一个简单的wordcount，出现的结果也会是左侧的字母按照字典顺序排列。下面我们主要聊聊 ...
Hadoop学习之路（六）HDFS基础
HDFS前言 HDFS：Hadoop Distributed File System ，Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题 设计思想 1、分散均匀存储 dfs.blocksize = 128M 2、备份冗余存储 dfs.replication = 3 在大数据系统 ...
深入理解HDFS的架构和原理
(一) HDFS主要是用于做什么的？ HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错 ...
Hadoop学习之路（十）HDFS API的使用
HDFS API的高级编程 HDFS的API就两个：FileSystem 和Configuration 1、文件的上传和下载 View Code 2、配置文件conf View Code 输出 ...
Hadoop学习之路（十一）HDFS的读写详解
HDFS的写操作 《HDFS权威指南》图解HDFS写过程 详细文字说明（术语） 1、使用 HDFS 提供的客户端 Client，向远程的 namenode 发起 RPC 请求 2、namenode 会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会 ...