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Hadoop大数据
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- Hadoop大数据入门：HDFS数据组织 Hadoop大数据入门：HDFS数据组织包括1.数据块，2.Staging，3.流水线式的复制[详细]
- Hadoop入门课程：HDFS数据副本存放策略 Hadoop入门课程：HDFS数据副本存放策略，副本的存放是HDFS可靠性和高性能的关键。优化的副本存放策略是HDFS区分于其他大部分分布式文件系统的重要特性。这种特性需要做大量的调优，并需要经验的积累。[详细]
- Hadoop认证教程：HDFS的数据复制 Hadoop认证教程：HDFS的数据复制，HDFS被设计成在一个大集群中可以跨机器可靠地存储海量的文件。它将每个文件存储成Block序列，除了最后一个Block，所有的Block都是同样的大小。文件的所有Block为了容错都会被冗余复制存储。[详细]
- Hadoop入门课程：HDFS的块大小 Hadoop入门课程：HDFS的块大小，Block的大小是HDFS关键的设计参数之一，默认的参数是64MB，这个尺寸远远大于一般文件系统的Blocksize。每个Block的副本都以普通Linux文件的形式保存在DataNode服务器上，只有在需要的时候才扩大。[详细]
- Hadoop培训教程：HDFS文件存取机制 Hadoop培训教程：HDFS文件存取机制，一个分布式文件系统最基本的功能就是读和写，本节将描述HDFS的文件存取机制。1.HDFS读文件数据流，2.HDFS写文件数据流[详细]
- Hadoop基础课程：NameNode和Secondary NameNode Hadoop基础课程：NameNode和Secondary NameNode，NameNode将对文件系统的改动追加保存到本地文件系统上的一个日志文件edits。当一个NameNode启动时，它首先从一个映像文件(fsimage)中读取HDFS的状态，接着执行日志文件中的编辑操作。[详细]
- Hadoop培训教程：HDFS的Master/Slave架构 Hadoop培训教程：HDFS的Master/Slave架构，相比于基于P2P模型的分布式文件系统架构，HDFS采用的是基于Master/Slave主从架构的分布式文件系统，一个HDFS集群包含一个单独的Master节点和多个Slave节点服务器，[详细]
- Hadoop培训教程：HDFS设计目标有哪些 Hadoop培训教程：HDFS设计目标有哪些，HDFS作为Hadoop的分布式文件存储系统和传统的分布式文件系统有很多相同的设计目标。例如，在可伸缩性及可用性上。但是HDFS的设计前提是假设和较早的文件系统有着明显的不同之处。下面简述HDFS的设计思路和目标。[详细]
- Hadoop大数据课程：HDFS有哪些特性 Hadoop大数据课程：HDFS有哪些特性，HDFS和传统的分布式文件系统相比较，具有以下明显的特性：[详细]
- Hadoop大数据课程：HDFS的块 Hadoop大数据课程：HDFS的块，块是文件系统中的一个很重要的概念。在UNIX/Linux系统中有一个数据块(Data Block)的概念，Data Block是文件系统读写的最小数据单元。[详细]
- Hadoop大数据培训：HDFS的客户端 Hadoop大数据培训：HDFS的客户端，访问HDFS的程序或HDFS shell命令都可以称为HDFS的客户端(client)，在HDFS的客户端中至少需要指定HDFS集群配置中的NameNode地址以及端口号信息，或者通过配置HDFS的core-site.xml配置文件来指定。[详细]
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