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Hadoop大数据

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  • Hadoop认证教程:系统实现 Hadoop认证教程:系统实现,每次对文件或目录进行操作都传递完整的路径名给NameNode,每一个操作都会对此路径做权限检查。客户框架会隐式地将用户身份与NameNode的连接关联起来,从而减少改变现有客户端API的需求[详细]
  • Hadoop认证培训:HDFS用户身份 Hadoop认证培训:HDFS用户身份,HDFS权限管理采用UNIX的机制,文件用户分文件属主、文件组和其他用户,权限分为读、写和执行。在最简单的情况下,客户端用户身份可以通过宿主操作系统给出。对UNIX系统来说可以执行:[详细]
  • Hadoop大数据教程:HDFS权限管理 Hadoop大数据教程:HDFS权限管理,HDFS系统实现了一个和POSIX系统类似的文件和目录的权限模型。每个文件和目录有一个所有者(owner)和一个组(group)。文件或目录对其所有者、同组的其他用户,以及所有其他用户分别有着不同的权限。[详细]
  • Hadoop大数据基础:HDFS升级和回滚机制 Hadoop大数据基础:HDFS升级和回滚机制,作为一个大型的分布式系统,Hadoop内部实现了一套升级机制,当在一个集群上升级Hadoop时,像其他的软件升级一样,可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现。[详细]
  • Hadoop认证教程:HDFS负载均衡 Hadoop认证教程:HDFS负载均衡,HDFS的数据也许并不是非常均匀地分布在各个DataNode中。HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,一个常见的原因是在现有的集群上经常会增添新的DataNode。[详细]
  • Hadoop认证教程:HDFS的健壮性设计 Hadoop认证教程:HDFS的健壮性设计,HDFS的主要目标就是实现在失败情况下数据存储的可靠性。常见的三种失败情况是:NameNode failures、DataNode failures和网络分割(network partitions),这几种失败很容易导致HDFS中的组件失效。[详细]
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