Mongodb和Mysql的区别MongoDB(文档型数据库)：提供可扩展的高性能数据存储一、基于分布式文件存储高负载情况下添加更多节点，可以保证服务器性能将数据存储为一个文档二、比较1、稳定性2、索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换，MongoDB的性能就会急剧下降3、占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间
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2023-07-27 21:41:44
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再理解HDFS的存储机制1. HDFS开创性地设计出一套文件存储方式，即对文件分割后分别存放；2. HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块(Block)中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求；3. 一个HDFS集群包括两大部分，即NameNode与DataNode。一般来说，一个集群中会有一个NameNode和多个DataNo
文件的存储文件的存储主要有以下两种： 连续空间存放 非连续空间存放连续空间存放方式 顾名思义，文件存放在磁盘连续的物理空间中，这种存储方式的读取效率很高。存储时文件头里需要指定起始块的位置和长度。 缺点：有磁盘空间碎片、文件长度不易扩展。非连续空间存储方式 非连续空间存储方式分为链表方式和索引方式。链表方式 链表的方式存储是离散的、不连续的,因此可以消除磁盘碎片，同时文件的长度可以动态扩展。根据的
一、概述 普通存储方案：Rsync、DAS(IDE/SATA/SAS/SCSI等块)、NAS(NFS、CIFS、SAMBA等文件系统)、SAN(FibreChannel, iSCSI, FoE存储网络块)，Openfiler、FreeNas(ZFS快照复制)由于生产环境中往往由于对存储数据量很大，而SAN存储价格又比较昂贵，因此大多会选择分布式 存储来解决一下问题： 海量数据存储问题数据高可用
1.HDFS的存储机制按块（block）存储hdfs在对文件数据进行存储时，默认是按照128M(包含)大小进行文件数据拆分，将不同拆分的块数据存储在不同datanode服务器上拆分后的块数据会被分别存储在不同的服务器上副本机制为了保证hdfs的数据的安全性，避免数据的丢失，hdfs对每个块数据进行备份，默认情况下块数据会存储3份，叫做3副本副本块是存在不同的服务器上默认存储策略由BlockPlac
Hadoop出来已经很多年了，以前也有想法去学习一下，不过确实那时由于自己的眼界和所处业务环境，确实没有什么场景可以用到hadoop，学习hadoop的计划也就一直搁浅了。最近打算做一个小说情感分析的程序，刚开始想的很简单，就是将小说下载下来，然后找开源框架进行分析即可。当我把爬虫写好了并找了一个网站进行爬取小说后发现，扒下来的文档结构非常混乱，而且后来简单的分词信息都难以保存。于是我想到了我最熟
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2023-07-12 10:08:35
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过去两年，我的主要工作都在Hadoop这个技术栈中，而最近有幸接触到了Ceph。我觉得这是一件很幸运的事，让我有机会体验另一种大型分布式存储解决方案，可以对比出HDFS与Ceph这两种几乎完全不同的存储系统分别有哪些优缺点、适合哪些场景。对于分布式存储，尤其是开源的分布式存储，站在一个SRE的角度，我认为主要为商业公司解决了如下几个问题：可扩展，满足业务增长导致的海量数据存储需求；比商用存储便宜，
HDFS特点
HDFS优点支持处理超大
文件可运行在廉价机器上高容错性流式
文件写入
HDFS缺点不适合低延时数据访问场景（立即响应）不适合小
文件存取场景不适合并发写入，
文件随机修改场景
HDFS CLI (命令行)基本格式
hdfs dfs -cmd<args>
hadoop fs -cmd<args>（已过时）
命令
和Linux相似
-ls
-mkdir
-put
-rm
-he
[size=x-large][b]1：什么是HDFS?[/b][/size]
[size=medium][b]HDFS适合做：[/b][/size]
1.存储大文件。上G、T甚至P。
[color=red]2.一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。[/color]
3.搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的
Hadoop培训认证：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读文件数据流在读取HDFS的文件时，首先客户端调用FileSystem的open( )函数打开文件，DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，得到文件的数据块信息。对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。Distribute
文章目录中间控制节点架构-HDFSNameNode节点分析DataNode节点分析SecondNameNode节点分析Client分析完全无中心架构-CephCeph Monitor分析Ceph OSD分析Ceph Manager分析Ceph Clients分析小结HDFS优点缺点Ceph优点缺点参考 中间控制节点架构-HDFS以HDFS（ Hadoop Distribution File Sy
1.推荐两本书《数学之美》、《文明之光》2.数据存储：磁盘（少量数据）、SAN、NAS、DAS三种架构（共享存储架构，用于云计算方向的运营运维）、分布式存储架构（运用于大数据的数据处理，例如HDFS） HDFS——H（Hsdoop）；D（定义）；FS（系统）。共同组成HDFS分布式文件系统，只用于存储。 系统：linux操作系统 算法：map-reduces的数据处理集群（将海量数据按一定方
Ceph 和HDFS是两种常用的分布式存储系统，它们在大数据领域有着广泛的应用。本文将对这两种系统进行比较，探讨它们的优缺点以及适用场景。
首先，让我们先来了解一下Ceph和HDFS分别是什么。Ceph是一个开源的分布式存储系统，它具有高可靠性和高可扩展性的特点，可以提供对象存储、块存储和文件系统服务。而HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Ha
在调试环境下，咱们用hadoop提供的shell接口测试增加删除查看，但是不利于复杂的逻辑编程查看文件内容用python访问hdfs是个很头疼的事情。。。。这个是pyhdfs的库1 import pyhdfs2 fs = pyhdfs.connect("192.168.1.1", 9000)3 pyhdfs.get(fs, "/rui/111", "/var/111")4 f = pyhdfs.o
1. 背景之前说过，搜索引擎需要将互联网上百亿级别的网页内容存到本地磁盘上，基于这一存储海量数据的需求，Google开发了GFS。GFS（Google File System）为了能够存储百亿级的海量网页信息专门开发的文件系统。在Google整个云存储与云计算技术框架中，GFS是其他相关技术的基石。
而GFS的本质是一个分布式文件系统(DFS)，同类型的HDFS，阿里云的OSS都是类似的功能。2.
一，HDFS副本块数量的配置 一般默认存储三个文件快，即默认备份两个数据块。如果要修改备份数据块，可以载可以在hdfs-site.xml进行修改，如果修改一台虚拟机配置，其余也需要进行修改除了配置文件外，我们还可以在上传文件的时候，临时决定被上传文件以多少个副本存储。 hadoop fs -D dfs.r
从 MongoDB 3.2 开始，WiredTiger 存储引擎是默认存储引擎。对于现有部署，如果不指定 --storageEngine 或 storage.engine 设置，3.2+版本的 mongod实例可以自动确定用于在 --dbpath 或 storage.dbPath 中创建数据文件的存储引擎。文档级并发WiredTiger 使用文档级并发控制进行写入操作。因此，多个客户端可以同时修改
一、HDFS 文件存储策略Hadoop 允许将不是热数据或者活跃数据的数据分配到比较便宜的存储上，用于归档或冷存储。可以设置存储策略，将较旧的数据从昂贵的高性能存储上转移到性价比较低(较便宜)的存储设备上。 Hadoop 2.5及以上版本都支持存储策略，在该策略下，不仅可以在默认的传统磁盘上存储HDFS数据，还可以在SSD(固态硬盘)上存储数据。异构存储异构存储是Hadoop2.6.0版本出现
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2023-09-08 22:07:36
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文件存储（一）存储文件》现如今进入到web3.0时代，数据的形式不局限于文字，还有语音、视频、图片等》普通SQL数据库不适合存储文件，但是MongoDB却额外提供了文件存储方式，即：GridFSGridFS存储引擎》GridFS是MongoDB的文件存储方案，主要用于存储超过16M(BSON文件限制)的文件(如：图片、音频等)，对大文件有着更好的性能GridFS存储原理》GridFS使用两个集合来
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2023-09-19 03:58:52
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必须掌握的分布式文件存储系统—HDFSmp.weixin.qq.com
HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树，客户端可通过路径来访问文件，如hdfs:
