HDFS简介 声明:本文是本人基于Hadoop权威指南学习的一些个人理解和笔记,仅供学习参考,有什么不到之处还望指出,一起学习一起进步。 Hadoop说白了就是一个提供了处理分析大数据的文件集群,其中最重要的无疑是HDFS(Hadoop Distributed File System)即Had
HDFS简介
声明:本文是本人基于Hadoop权威指南学习的一些个人理解和笔记,仅供学习参考,有什么不到之处还望指出,一起学习一起进步。
Hadoop说白了就是一个提供了处理分析大数据的文件集群,其中最重要的无疑是HDFS(Hadoop Distributed File System)即Hadoop分布式文件系统。
1、
HDFS是一种以流式数据访问模式(一次写入多次读取的模式)存储超大文件的系统。其不需要的高端的硬件系统,普通市面上的硬件就能满足要求。
目前不适合应用HDFS的有:低延迟的数据访问、大量小的文件、多用户写入任意修改文件等。
2、
HDFS存储以块为单位,通常块大小为64M。之所以要分为这么大的块,主要是为了减少寻址时间,因为目前来看,数据传输速率越来越快,对于HDFS处理大数据时,如果频繁的寻址必然会使得运行时间变长。
HDFS集群有两种节点名称节点和多个数据节点。其中名称节点充当管理者,数据节点充当工作者。名称节点相当于HDFS文件树上的枝干分叉点,而数据节点则标注着所有块的存储信息。所以名称节点的丢失就意味着HDFS的瘫痪。因此Hadoop提供了两种机制解决这一问题:
一种是复制组成文件系统元数据的持久状态文件。即在本地磁盘写入的同时也写入一个远程NFS挂载。
另一种是设置一个二级名称节点。
3、
HDFS提供命令行接口的交互。
4、
Hadoop是一个抽象的文件系统概念,HDFS是其中的一个具体实现,java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem展示了Hadoop的一个文件系统,而且有几个具体实现。
如上图所示,Hadoop提供了许多文件的接口,通常是通过URL来确定使用何种文件系统实现交互。
5、
Hadoop是java实现的所以,java接口无疑是其中重中之重,下面是java接口的一些具体实现。
(1) 数据读取:
使用URL读取数据
Java识别Hadoop文件系统的URL方案,就是通过一个FsUrlStreamHandlerFactory实例来调用在URL中的setURLStreamHandlerFactory方法。
注意:这种方法在java虚拟机中只能被调用一次,所以通常设置为static,也因此如果程序其他部件(可能不是在你控制的第三方部件)设置了一个URLStreamHandlerFactory,那么久再也不能从Hadoop读取数据。
代码:
输入运行:
% hadoop URLCat hdfs://localhost/user/tom/test.txt
结果:
Hello world Hello world
Hello world
Hello world Hell【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】o world
使用FileSystem API读取数据
直接看代码吧,注意看注释
(2) 数据写入
FileSystem类有一系列创建文件的方法。
public FSDataOutputStream create(Pathf) throws IOException
用create创建文件是可用exists()判断其父目录是否存在。
还有一个用于传递回调接口的重载方法 Progressable,如此一来,我们所写的应用就会被告知数据写入数据节点的进度。
package org.apache.hadoop.util;
public interface Progressable{
publicvoid progress();
}
创建文件的还可以用如下方法:
Public FSDataOutputStream append(Pathf) throws IOException
此方法允许在打开文件的末尾追加数据。
(3) 目录
FileSystem题目了创建目录的方法:
public Boolean mkdirs(Path f) thorwsIOException
(4) 查询文件系统
FileStatus类封装了文件系统中文件和目录的元数据,包括文件长度、块大小、副本、修改时间、所有者以及许可信息。
FileSystem的getFileStatus()提供了获取一个文件或目录的状态对象方法。
如果只是判断一个文件是否存在,则可以使用前文提到的exists(Path f)方法。
Hadoop有时要查询批量文件时通常要用到通配符,所以它为执行通配符提供了
Hadoop支持与Unix bash相同的通配符两个FileSystem方法:
public FileStatus[] globStatus (PathpathPattern) throws IOException
public FileStatus[] globStatus (Path pathPattern,PathFileter filter)throws IOException
通配符:
(5) 删除数据
FileSystem中的delete()方法可以永久删除目录。
public Boolean delete(Path f,Boolean recursive) throwsIOException

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.

Perintah SQL di MySQL boleh dibahagikan kepada kategori seperti DDL, DML, DQL, dan DCL, dan digunakan untuk membuat, mengubah suai, memadam pangkalan data dan jadual, memasukkan, mengemas kini, memadam data, dan melakukan operasi pertanyaan yang kompleks. 1. Penggunaan asas termasuk jadual penciptaan createtable, memasukkan data memasukkan, dan pilih data pertanyaan. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan gabungan untuk Jadual Bergabung, Subqueries dan Groupby untuk Agregasi Data. 3. Kesilapan umum seperti kesilapan sintaks, jenis data yang tidak sepadan dan masalah kebenaran boleh disahpepijat melalui pemeriksaan sintaks, penukaran jenis data dan pengurusan kebenaran. 4. Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi gabungan dan menggunakan transaksi untuk memastikan konsistensi data.

InnoDB mencapai atomik melalui undolog, konsistensi dan pengasingan melalui mekanisme penguncian dan MVCC, dan kegigihan melalui redolog. 1) Atomicity: Gunakan Undolog untuk merekodkan data asal untuk memastikan urus niaga dapat dilancarkan kembali. 2) Konsistensi: Memastikan konsistensi data melalui penguncian peringkat baris dan MVCC. 3) Pengasingan: Menyokong pelbagai tahap pengasingan, dan RepeatableRead digunakan secara lalai. 4) Kegigihan: Gunakan redolog untuk merekodkan pengubahsuaian untuk memastikan data disimpan untuk masa yang lama.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft