C++11标准新增加了一种存储方式----线程存储。C++11目前有四种管理数据内存的方式：自动存储静态存储动态存储线程存储自动存储在函数内部定义的常规变量为自动变量，使用自动存储。自动变量：指在定义它们的时候才创建，在定义它们的函数返回时系统回收变量所占存储空间。对这些变量存储空间的分配和回收是由系统自动完成的。一般情况下，不作专门说明的局部变量，均是自动变量。自动变量也可用关键字a
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
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2024-05-31 12:48:49
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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
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2024-05-14 21:27:48
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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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我与HDFS那些事儿(一)HDFS的数据存储闲话不多说，就来聊聊这些年与HDFS的那些事儿，我们首先来聊聊HDFS的数据存储。HDFS正是先有了数据的存储，才有后续的写入和管理等操作。数据存储包括两块： 1.内存存储；内存存储是一种十分特殊的存储方式，将会对集群数据的读写性能带来不小的提升。 2.异构存储；异构存贮能够帮助我们更加合理的把数据存到该存的地方。HDFS内存存储HDFS的内存存储与HD
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2023-10-22 08:00:44
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HDFS(The Hadoop Distributed File System) 是最初由Yahoo提出的分布式文件系统，它主要用来：1）存储大数据2）为应用提供大数据高速读取的能力重点是掌握HDFS的文件读写流程，体会这种机制对整个分布式系统性能提升带来的好处。HDFS工作流程与机制⚫ HDFS集群角色与职责⚫ HDFS写数据流程（上传文件）⚫ HDFS读数据流程（下载文件）官方架构图主角色：n
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2023-09-14 08:18:27
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经过了痛苦的一段时间，现在终于发现了，自己原来也是可以走进大数据的殿堂的，不说别的，就拿命令行来说，个人是比较上心的，比如有一些命令总是忘记，就会一遍一遍的找到练习，然后再重复之前的操作，来来回回不下几十次。  
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2024-04-03 10:20:44
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# 数据存储科普：MongoDB与HDFS的比较与结合
在大数据时代，数据的存储和管理变得越来越重要。MongoDB和HDFS是两种流行的数据存储解决方案，它们各自有着不同的特点和适用场景。本文将介绍MongoDB和HDFS的基本概念，比较它们的优缺点，并探讨如何结合使用这两种存储系统。
## MongoDB
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，支持灵活的数据模型和复杂的查询操作
原创
2024-05-14 07:07:19
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1、HDFS的体系结构HDFS的优势：存储超大文件标准流式访问：“一次写入，多次读取”运行在廉价的商用机器集群上HDFS的缺点：不能满足低延迟的数据访问无法高效存储大量小文件暂时不支持多用户写入及随意修改文件HDFS体系结构： &nb
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2024-03-05 11:43:47
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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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HDFS简介：活动在集群上并支持以流式数据访问模式来存取超大文件。存储设计是把海量数据部 署在价格低廉的节点上，具有高容错性和高吞吐量特性。HDFS的设计首要是针对超大文件存储，而对于小的文件访问和存储速度反而会降低。HDFS体系结构：HDFS集群有两类节点并以管理者-工作者模式（Master-Slave）运行，一个管理者和多个工作者。一个HDFS集群是由一个名字节点（NameNode）和若干数据
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2023-09-24 09:56:33
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先说结论：对象存储是一个种存储数据的方式，HDFS是一种分布式存储文件的方式，对象存储和HDFS因为底层存储结构设计的不同使得两者的存储的应用场景不同，适合存储的数据类型也不同。如果需要RESTful HTTP接口、不需要目录结构、数据修改也不频繁，扁平数据管理结构的对象存储是比较好的选择。CDN是一种加速数据库访问的分发策略。其中存储的静态资源完美契合了对象存储的应用场景，所以CDN底层数据多采
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2024-04-19 22:23:32
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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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1. 异构存储概述 异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势。针对冷数据，采用容量大的、读写性能不高的介质存储，比如最普通的磁盘；对于热数据，可以采用SSD（固态硬盘，读写速度快，容量小）的方式进行存储。2. 异构存储的原理 ·DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的StorageType给NameNode 
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2024-04-28 10:31:37
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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
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2024-06-24 22:12:29
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角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下： Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。 Namenode：元数据节点，是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。 Datanode：数据存储节点，负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。
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2024-05-09 22:18:50
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目录HDFS架构Namenode&DataNode&SecondaryNameNode副本存放策略 HDFS为主/从架构，主要由管理文件系统的NameNode和存储数据的DataNode组成。NameNode介绍及作用 :NameNode维护以下内容a. 管理文件名称 b. 管理文件目录结构 c. 管理文件属性（创建时间、权限、副本数等） d. 文件对应哪些数据块 => 数据
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2024-05-22 19:50:53
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大数据存储技术HDFS一、概述1.1 分布式文件系统（DFS）的概念和作用1.2 HDFS概述二、HDFS的相关概念2.1 块2.2 NameNode2.3 Secondary NameNode2.4 DataNode三、HDFS体系架构与原理3.1 HDFS体系结构3.2 HDFS高可用机制 一、概述1.1 分布式文件系统（DFS）的概念和作用一台计算机的存储容量有限，分布式文件系统将文件分布
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2023-12-06 16:48:31
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基础知识之硬盘硬盘机械硬盘机械硬盘工作原理机械硬盘组成部件：硬盘的接口类型：固态硬盘 硬盘硬盘类型：机械硬盘(又称传统硬盘，HHD， 采用磁性碟片来存储)、固态硬盘(SSD，采用闪存颗粒来存储)机械硬盘机械硬盘介绍：机械硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)：是电脑上使用坚硬的旋转盘片为基础的非易失性存储器（指当电流关掉后，所存储的资料不会消失的资料存储设备。），它在平整的磁性表面
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2024-05-14 20:07:51
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目录 HDFS概念HDFS优缺点优点缺点HDFS 架构/角色Client：客户端NameNode：master，它是一个主管、管理者DataNodeSecondary NameNodehdfs启动过程启动脚本分析HDFS启动过程--源码分析HDFS 文件块大小HDFS的元数据管理NameNode 元数据存储机制查看编辑日志hdfs 不适合存储小文件HDFS 辅助功能心跳机制安全模式副本存
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2024-02-08 23:06:03
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