HDFS结构HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNode组成的。NameNode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间 (Namespace )及客户端对文件的访问。集群中的Data
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2023-07-09 16:01:29
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HDFS是一种分布式文件系统，具有高度的容错能力，旨在部署在低成本硬件上。设计目标：考虑硬件故障，检测故障并快速、自动地从故障中恢复是HDFS的核心目标。HDFS设计用于批处理，而不是用户交互使用。重点在于数据访问的高吞吐量，而不是数据访问的低延迟。大数据集。它应该提供较高的聚合数据带宽，并可以扩展到单个群集中的数百个节点。简化了数据一致性模型。考虑应用场景出于简化设计和实现的目的，HDFS假设了
1 FastDFS1.1 FastDFS介绍FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。国开发源的作用：费用便宜、重要资源掌握在自己手里、访问速度购买CDNOSS存储：第三方存储服务。优点：实现技术简单，不需要搭建服务，只
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2024-06-19 20:02:57
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首先 说一下 啥fastdfs 能做什么 使用的好处是什么 FastDFS是用 c 语言编写的一款开源的分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文 件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件 为载体的在线服务，如相
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2024-07-02 22:15:13
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HDFS架构原理1. HDFS架构剖析1.1 HDFS整体概述HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为大数据生态圈最底层的分布式存储服务而存在。HDFS解决的问题就是大数据如何存储,它是横跨在多台计算机上的文件存储系统并且具有高度的容错能力。HDFS集群遵循主从架构。每个群集包括一个主节点和多个
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2023-06-20 00:36:53
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。
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2023-07-05 10:00:11
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8、正交性正交性是一个从几何学中借鉴而来的术语，如果两条直线相交成直角，他们就是正交的。这在向量中的解释是沿着一条直线移动，你投影到另一条直线上的位置不变。在计算机中，该术语用于表示某种不相依赖性或解耦性。正交的好处是它提高生产效率，各个组件不相互依赖，使得改变得以局部化，促进复用，对于正交组件进行组合也可以提高生产效率，同时它还降低了代码的风险。延伸开来，项目团队的配合也应该遵循正交性。如果成员
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2024-01-22 21:23:15
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参考：《Linux 7 高薪运维入门》Hadoop主要由核心子项目HDFS、MapReduce及其他一些子项目组成。 其中，HDFS是分布式文件系统，主要用于大规模数据的分布式存储。 MapReduce分布式计算框架构建在HDFS之上，主要用于对存储在分布式文件系统上的数据进行分布式计算。 其他子项目基本都是基于HDFS和MapReduce发展而来的。HDFS分布式文件系统HDFS是一个高度容错性
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2023-08-16 11:41:10
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Hadoop核心组件 1.分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储层 2.资源管理系统YARN(Yet Another Resource Negotiator)集群资源管理层 3.分布式计算框架MapReduce分布式计算层HDF
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2023-07-08 12:36:42
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文章目录1. HDFS架构1.1 NameNode1.2 DataNode1.3 SecondaryNameNode2. HDFS存储原理2.1 分布式文件存储2.2 NameNode元数据管理3. HDFS读写流程3.1 HDFS写入流程3.2 HDFS数据读取 HDFS（Hadoop Distributed Filed System）分布式文件系统是Hadoop三大组件之一，提供分布式数据
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2023-07-19 14:43:54
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1、前言本文写于2018年02月份，以当前HDFS版本2.9.0为主，主要参考为官方文档，其中加入了一些自己的理解2、介绍HDFS是一个分布式的文件存储系统，它起源于Apache Nutch项目，当时作为其基础设施的一部分。经过发展，现在属于Apache Hadoop Core项目，网址：http://hadoop.apache.org/。HDFS设计于运行在通用的商用硬件上。它和其他的分布式文件
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2023-09-14 16:18:08
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HDFS原理解析一、HDFS概述1.1 介绍1.2 历史二、HDFS优缺点三、HDFS应用场景3.1 适合的应用场景3.2 不适合的应用场景四、HDFS的架构4.1 Client4.2 NameNode4.3 DataNode4.4 Secondary NameNode五、NameNode和DataNode详解5.1 NameNode作用5.2 DataNode作用六、HDFS的副本机制七、安全
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2023-06-22 22:57:28
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Hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统和分布式计算框架，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，分布式计算框架则构建在分布式文件系统之上，对存储的分布式文件系统中的数据进行分布式计算。HDFS是一个具有高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用HDFS总体采用了master/slave架构,主要有Client、
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2023-07-10 15:04:36
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今天主要跟大家分享一下什么是 CQRS，以及在项目中如何去使用。一、CRUD系统我们平常最熟悉的就是三层架构，通常都是通过数据访问层来修改或者查询数据，一般修改和查询使用的是相同的实体。 然后通过业务层来处理业务逻辑，将处理结果封装成DTO对象返回给控制层，再通过前端渲染。反之亦然。 这里基本上是围绕关系数据库构建而成的“创建、读取、更新、删除”系统（即CRUD系统
作者：石臻臻的杂货铺。现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库（SQL）中对这类任务有较丰富的支持，可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持，导致用Java实现业务
# 理解MVVM架构的好处
MVVM（Model-View-ViewModel）是一种常见的架构模式，广泛用于构建用户界面应用程序，特别是在桌面和移动应用开发中。它的主要目标是将UI与业务逻辑分离，这使得代码维护和测试的工作变得更加简单。本文将帮助您理解MVVM架构的好处，并逐步指导您实现这个架构。
## MVVM架构流程概述
为了实现MVVM架构，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描
原创
2024-08-10 05:33:50
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这篇文章，大约在2011年在原来的博客中写的。今天突然看到再写到这篇文章中，就当日记啦。 一：Hadoop整体模块交互 分布式文件系统，思想是，把数据放到一个服务器集群上面，分为：主控服务器Master/NameNode），数据服务器（ChunkServer/DataNode），和客户服务器Client.HDFS和GFS都是按照这个架构模式搭建的。
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2023-08-15 16:17:36
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hdfs介绍hadoop的分布式文件系统hdfs是依据谷歌的GFS论文来实现的，它是一个被设计成为运行在廉价的通用硬件之上，具有容错性的文件系统。hdfs的设计使得它能够提供很高的吞吐量，很适合大规模的数据集合。hdfs架构hdfs的设计如下图所示hdfs由Namenode和Datanode组成，Namenode和Datanode可以在任何异构的机器上运行。hdfs由java语言开发，这些机器上都
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2023-07-13 15:03:05
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1、什么是HDFS？HADOOP DISTRIBUTE FILE SYSTEM：Hadoop分布式文件系统。2、它的设计目标是什么？高度容错，对硬件要求比较低；流式处理数据，它是用来处理大批量对数据而不是响应式地处理用户请求；简单的一致性模型；移动计算能力而不是移动数据；可移植性比较好。3、整体架构先来看一下官方提供的架构图： 下面是官方的原话：HDFS has a master/slave ar
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2023-08-18 22:33:00
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负责提供来自文件系统客户端的读写请求，执行块的创建，删除等操作。2.集群元数据的
原创
2022-12-07 14:45:35
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