-
本節內容查看全部
-
HDFS讀流程 客戶端向NameNode發起讀數據請求。 NameNode找出距離最近的DataNode節點信息。 客戶端從DataNode分塊下載文件。查看全部
-
HDFS讀流程查看全部
-
HDFS寫流程： 客戶端向NameNode發起寫數據請求。 分塊寫入DataNode節點，DataNode自動完成副本備份。 DataNode向NameNode匯報存儲完成，NameNode通知客戶端。查看全部
-
HDFS寫流程查看全部
-
Hadoop基礎架構 HDFS優點： 適合大文件存儲，支持TB、PB級的數據存儲，并有副本策略。 可以構建在廉價的機器上，并有一定的容錯和恢復機制。 支持流式數據訪問，一次寫入，多次讀取最高效。 HDFS缺點： 不適合大量小文件存儲。 不適合并發寫入，不支持文件隨機修改。 不適合隨機讀等低延時的訪問方式。查看全部
-
NameNode: 管理文件系統的命名空間，存放文件元數據。 維護著文件系統的所有文件和目錄，文件與數據塊的映射。 記錄每個文件中各個塊所在數據節點的信息。 DataNode: 存儲并檢索數據塊。 向NameNode更新所存儲塊的列表。查看全部
-
HDFS查看全部
-
HDFS概念 數據塊: 數據塊是抽象塊而非整個文件作為存儲單元 默認大小為64MB,一般設置為128M,備份X3查看全部
-
Hadoop基礎架構 HDFS概念 數據塊 NameNode DataNode查看全部
-
HDFS總結 普通的成百上千的機器 按TB甚至PB為單位的大量數據 簡單便捷的文件獲取查看全部
-
舉個例子查看全部
-
Hadoop核心 HDFS分布式文件系統：存儲是大數據技術的基礎。 MapReduce編程模型：分布式計算是大數據應用的解決方案。查看全部
-
Hadoop是什么? Hadoop是一個開源的大數據框架。 Hadoop是一個分布式計算的解決方案。 Hadoop=HDFS(分布式文件系統)+MapReduce(分布式計算)查看全部
-
課程預備知識 Linux常用命令。 有一定的Python或者Java的編程基礎。 對Hadoop有一定的了解，可以搭建自己的測試環境。查看全部
舉報
0/150
提交
取消