文章目录目标一、hadoop如何在Linux环境下使用opencv4.5.1？二、安装opencv4.5.11.安装所需依赖2.编写mapreduce代码总结 目标目前正在学习hadoop及flink，想尝试用flink处理图片，但是能用的资料太少，于是打算把hadoop处理图片吃透再去探索flink处理图片，现在有个要求，要在hadoop上将mapreduce与opencv结合达到hadoop
转载
2024-05-06 17:36:32
75阅读
hdfs snapshot 快照的应用与操作命令的介绍一：HDFSSnapShot的介绍Hadoop从2.1.0版开始提供了HDFS SnapShot的功能。 一个snapshot(快照)是一个全部文件系统、或者某个目录在某一时刻的镜像。快照在下面场景下是非常有用：二：场景防止用户的错误操作： 管理员可以通过以滚动的方式周期性设置一个只读的快照，这样就可以在文件系统上有若干份只读快照。如果用户意外
转载
2023-11-23 13:33:03
114阅读
苹果的iCloud，可能只有当手机弹出“你的iPhone云储存空间不足时”，你才会感知到它的存在，在很多人的印象当中，它只是一个照片自动备份的工具其实除了储存照片，它还有其它的作用，这些作用将有利于你的工作效率的提升，以及提升你的苹果设备的生产力，下面就详细的看一下。储存照片你可以使用iCloud进行照片的存储，默认的情况下，这个功能是开启的，如果你关闭了，可以进入手机【设置】，然后点击进入你的A
转载
2023-07-27 17:38:28
2014阅读
OZone背景及定位OZone是当前Apache Hadoop生态圈的一款新的对象存储系统，可用于小文件和大文件存储，设计的目的是为了填充社区在对象存储方面的不足，同时能够提供百亿甚至千亿级文件规模的存储。OZone与HDFS有着很深的关系，在设计上也对HDFS存在的不足做了很多改进，使用HDFS的生态系统可以无缝切换到OZone。OZone架构OZone无论从设计上还是实现上都从HDFS继承了很
转载
2023-10-06 21:12:04
203阅读
每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在namenode的内存中，因此hadoop存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多。例如，一个1MB的文件以大小为128MB的块存储，使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。 Hadoop存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工
转载
2023-06-29 23:22:12
129阅读
一、HDFS 数据读写流程HDFS 是 Hadoop 生态里面的数据存储层，它是一个具有容错性的非常可靠的分布式文件系统。HDFS 以主从（ Master / Slave ）架构的方式工作，Namenode 是 Master 节点上的守护进程，而 Datanode 是 Slave 节点上的守护进程。本节将详细介绍 HDFS 数据读写操作工作原理。1、Hadoop HDFS 数据写操作要把文件写入到
转载
2023-08-15 10:19:49
186阅读
传统的 Apache Hadoop架构存储和计算是耦合在一起的, HDFS作为其分布式文件系统也存在诸多不足。那么，如何实现Hadoop的存算分离，以规避HDFS的问题、降低成本、提升性能？在「数智·云原生」系列直播课的第三讲，奇点云数据平台后端架构专家纯粹带来了《云原生数据存储管理》，回顾Hadoop分布式文件系统的工作原理，解析存在的问题，并探讨Hadoop存算分离如何在DataSimba上实
转载
2023-08-15 11:35:16
0阅读
上图是一个简版的流程图，图画的不标准，但能说明问题就OK，下面是根据上图描述的写数据流程，如有不对的地方请指教。注：以下简化名称所对应的全称： NN == NameNode； IO == hdfsFileoutputStream； DN == DataNode； DN1 == DataNode1； DN2 == DataNode2； DN3 == DataNode3；详细流程 1、当需要向HDF
转载
2023-07-12 12:36:25
77阅读
linux中断快捷键：复制 ctrl+insert 粘贴：shift+insert 1.管理image搜索镜像：搜索docker hub（镜像仓库）的镜像 docker search 镜像名称 eg: $doc
转载
2023-08-16 17:14:52
264阅读
Hadoop 文章目录Hadoop一、 简介二、工作原理1.HDFS原理组成介绍执行流程图2.YARN原理组成介绍执行流程图3.MapReduce原理什么是MapReduce完整工作流程图流程详细描述MapTask流程Shuffle流程Reduce Task流程总结 一、 简介Hadoop主要在分布式环境下集群机器，获取海量数据的处理能力，实现分布式集群下的大数据存储和计算。其中三大核心组件: H
转载
2023-08-04 10:58:04
170阅读
序列化存储指的是将数据结构转化为字节流的过程,一般用于数据存储或者网络传输.与之相反, 反序列化是将字节流转化为数据结果的过程.序列化是分布处理系统(比如Hadoop)的核心,原因在于他能对数据进行转化,形成一种格式.使用了这样的格式之后,数据可以有效的存储,也能通过网络连接进行传输.序列化通常与分布式系统中数据处理的两个方面紧密连接:进程间的通信(比如他远程过程调用,即Remote Pruced
转载
2023-07-19 22:17:14
49阅读
在APP中点击照片,都会显示出大图,然后在大图的上面会有个保存照片的按钮,照片直接保存到了系统的【相机胶卷】相册中,但是因为公司产品的需要,我们需要创建和APP同名的相册保存在【自定义相册】里面，这也就是分应用存储，因为用户可能从QQ，微信，微博分别存储，下次用户想找某个应用的图片，直接点开该应用相册即可,提高用户体验。注意:【自定义相册】里面的图片来源于【相机胶卷】相册中，即:【相机胶卷】引用【
转载
2023-07-11 13:51:35
213阅读
在读取HDFS上的文件时，Client、NameNode以及DataNode都会相互关联。按照一定的顺序来实现读取这一过程，读取过程如下图所示： 通过上图，读取HDFS上的文件的流程可以清晰的知道，Client通过实例打开文件，找到HDFS集群的具体信息（我们需要操作的是 ClusterA，还是ClusterB，需要让Client端知道），这里会创建一个输入流，这个输入流是连接DataNode的
转载
2024-03-04 06:53:31
29阅读
在市场上主流App中,大多数App都具有
存储图片到自己App的相册中.苹果提供的方法只能
存储图片到系统相册,下面讲一下怎么实现:实现思路: 1.对系统相册进行操作的前提必须导入#import <Photos/Photos.h> 2.在用户点击保存之后,首先判断用户是否允许App访问相册.若不是不可以,提醒用户需要打开权限.
转载
2023-07-10 21:39:50
363阅读
Android系统的开放，使其用户可以自己查看系统和SD卡中的文件夹。就系统和SD卡中常见的目录代表什么意思，下面是一个较实用的总结: 一、SD卡中 1. /mnt/sdcard或者/sdcard这是Android手机中SD卡的文件夹路径，其中/mnt/sdcard/是android 2.2或更高版本所使用的，而/sdcard是android 2.1或早期版本的存储卡位置。
转载
2023-09-08 15:21:49
2363阅读
iPhone图像通常存储在以下4个地方：相册（PhotoAlums）：用户可以使用UIImagePickerController类提供的交互对话框从该相册中获取图像。应用程序包：将图像与可执行程序、Info.plist文件和其他资源一同存储，用户可以通过本地文件路径由imageNamed:方法来读取这些基于包的图像。沙盒：借助沙盒，可以将文件存储到Documents、Library和tmp文件夹中
转载
2023-07-06 14:05:35
1970阅读
在Hadoop中数据的存储是由HDFS负责的，HDFS是Hadoop分布式计算的存储基石，Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。那么HDFS相比于其他的文件系统有什么特征呢?简单总结有如下的基本特征： 对于整个集群有单一的命名空间。 数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。 文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储
转载
2023-07-12 12:36:21
170阅读
一、HDFS是什么 HDFS是hadoop集群中的一个分布式的我文件存储系统。他将多台集群组建成一个集群，进行海量数据的存储。为超大数据集的应用处理带来了很多便利。 和其他的分布式文件存储系统相比他有以下优点：高容错：即在HDFS运行过程中，若其中一台机器宕机了，也无需担心数据的丢失，因为在存储的过程中进行了备份，备份数量可以选择，这个将在后面的博客说明。 成本低：即使配置条件不足的情况下，
转载
2023-07-16 22:47:42
116阅读
这几天阅读《hadoop实战》，初步了解了一下hadoop的核心思想，简要的比较如下：1. hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大数据，具有方便、简单、健壮性、可扩展性等优点2. MapReduce程序的执行分为两个阶段，为mapping和reducing。每个阶段均定义为数据处理函数，分别被称为mapper和reducer。在mapping阶段，MapR
转载
2023-09-19 01:21:56
44阅读
Hadoop 分布式文件系统 HDFS 的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将这么大规模的服务器计算资源当作一个单一的存储系统进行管理，对应用程序提供数以 PB 计的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。如何设计这样一个分布式文件系统？我们可以通过RAID 磁盘阵列存储来比较了解下，RAID 将数据分片后在多块磁盘上并发进行读写访问，从而提高了存储容量、加快
转载
2023-09-13 16:33:07
73阅读
