Redis适合哪些业务场景常规业务系统的数据库访问中，读写操作的比例一般在7/3到9/1，也就是说读操作远多于写操作，因此高并发系统设计里，通过NoSQL技术将热点数据（短期内变动概率小的数据）放入内存以达到减轻DB压力，提升数据访问速度的目的，Redis和MongoDB是当下应用最广泛的NoSQL产品，当然如果系统里的写操作居多，也没有必要使用缓存，因此Redis主要用于解决访问性能和并发能力的
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2024-07-15 13:26:31
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HDFS 基本原理分析HDFS 组成单元HDFS 整体架构NameNode 操作元数据机制Secondary NameNode 操作元数据机制DataNodes 存储Block数据机制HDFS 的优缺点HDFS的读文件实现HDFS的写文件实现小结 HDFS 基本原理分析HDFS实现源于Google的一篇论文(Google File System)。意在解决海量数据存储的问题。随着互联网络的发展，
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2023-11-14 09:19:39
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在如今大数据和实时数据处理的环境中，HDFS（Hadoop分布式文件系统）和Redis作为两种流行的数据存储方案，各自发挥着关键作用。将HDFS中的数据存储到Redis中，能够提升数据的读取速度，使得分析与处理更加高效。接下来，我将详细记录这一过程并探索相关的协议、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和工具链集成。
## 协议背景
在数据存储的背景下，HDFS用于存储大规模的数据集，而Red
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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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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是什么分布式文件系统 （Hadoop Distributed File System）：它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位；其次，它是分布式的，由很多服务联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色做什么稳定可靠地大规模存储、处理数据，GB/TB/PB级别满足场景1.大量的廉价机器搭建分布式文件系统2.适合一次写入多次读取，支持追加，不支持修改3.关注吞吐量的流式访问数据(时间可能
归档存储是一种将不断增长的存储容量与计算容量分离开来的解决方案。密度更高、存储成本更低、计算能力更低的节点正在成为可用的、可以在集群中用作冷存储。根据策略，可以将热数据移到冷数据。增加节点到冷存储中可以增加不依赖于集群计算容量的存储容量。异构存储和归档存储提供的框架对HDFS体系结构进行了概括，使其包含了SSD、内存等其他类型的存储介质。用户可以选择将数据存储在SSD或内存中以获得更好的性能。存储
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2024-03-04 14:09:38
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异构存储主要解决，不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。Hadoop的存储类型和存储策略有;1、查看当前有哪些存储策略可以用 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies-listPolicies 2、为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePol
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2024-03-25 16:28:59
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操作场景默认情况下，HDFS NameNode自动选择DataNode保存数据的副本。在实际业务中，可能存在以下场景：DataNode上可能存在不同的存储设备，数据需要选择一个合适的存储设备分级存储数据。DataNode不同目录中的数据重要程度不同，数据需要根据目录标签选择一个合适的DataNode节点保存。DataNode集群使用了异构服务器，关键数据需要保存在具有高度可靠性的机架组中。对系统的
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2024-04-22 10:24:56
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HDFS概念：HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 HDFS的设计适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。优缺点优点：1）高容错性
（1）数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
（2）某一个副本丢失以后，
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2024-02-23 12:33:00
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根据Maneesh Varshney的漫画改编，以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理。 一、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
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2024-05-25 08:24:19
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1：什么是HDFS? HDFS适合做：存储大文件。上G、T甚至P。一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的容错机制。HDFS不适合做：实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata（比如目录的树状结构，每个文件的文件名、ACL、长度、owner、文件内容
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2024-05-22 19:28:13
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什么是 NoSQL 数据库NoSQL(Not Only SQL，不仅仅是SQL)泛指非关系型的数据库。它是为了解决大规模数据集合以及多种数据类型带来的问题，尤其是大数据应用难题。NoSQL 数据库并没有一个统一的架构，各有所长。关系型数据库 VS NoSQL 数据库NoSQL 数据库是一类数据库的统称（如键值存储型，文档型，列存储型等等）。关系数据库优势：以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标
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2023-07-06 14:29:20
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文章内容摘自书籍，互联网的博客的一些集合和个人的理解。HDFS原理hadoop提供了可靠的共享存储和分析的系统，HDFS实现存储，MapReduce实现分析处理，这两部分是hadoop的核心，由于HDFS是为了高数据吞吐量而优化的，是以高时间延迟为代价，所以要求低延迟的数据访问应用不适合在HDFS上运行。概念：HDFS和操作系统一样，也是按块来存储的，但块会比操作系统的的大的多，默认为64MB作为
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2023-07-14 10:50:35
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前言 其实说到HDFS的存储原理，无非就是读操作和写操作，那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的！一、HDFS读取过程 1）客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。对于HDFS来说，这个对象是分布式文件系统的一个实例。确定文件的开头部分的块位置。对于每一块，namenode返回具有该块副本的datanode地址。datanode根据他们与cl
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2023-07-12 15:20:40
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[技术笔记][Hadoop][HDFS]异构存储-存储类型与策略从Hadoop 2.6开始支持异构存储，主要涉及两个概念：存储类型和存储策略。存储类型存储类型表示数据节点支持的多种物理存储介质的类型，有如下几类： * RAM_DISK(transient) * SSD * DISK(default) * ARCHIVE列表中的前三个都比较好理解，分别对应内存、SSD和机械磁盘，其中内存一般
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2024-03-25 16:11:26
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HDFS：Hadoop Distributed File System:Hadoop分布式文件系统简介HDFS为了做到可靠性创建了多份数据块的复制，并将它们放置在服务器群的计算节点中，MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据。 HDFS节点NameNode：（一般一个） 存储元数据（除文件内容之外的数据，如文件名，大小，权限等）因而，文件越多，NameNode数据越大。 保存在磁
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2024-04-30 23:00:47
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Hadoop的第一个产品是HDFS，可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，也可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDFS。为什么HDFS的地位如此稳固呢？在整个大数据体系里面，最宝贵、最难以代替的资产就
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2024-03-25 21:21:34
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因为工作需要开始了解Hadoop，做一个小小的学习笔记，总结下今天看的。Hadoop：一个分布式系统架构，能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。可靠（维护多个工作数据副本），高效（并行处理），可伸缩（可以处理PB级数据）的方式进行处理。优点：高可靠性，高扩展性，高效性，高容错性，低成本。核心设计：HDFS（海量数据的存储）和MapReduce（海量数据的计算） 接下来主要介绍下HDFS
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2024-03-22 07:25:44
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HBase一：hbase的理解HBase：是一个基于hadoop的分布式，可扩展，巨大存储仓库，当用户需要对海量的数据进行实时的失效性随机的读写操作，用户可以使用hbase设计一张巨大的表，该表的规模能达到十亿行*数百万列，并且可以运行在商用的硬件集群之上。 hbase：是一个基于hadoop的分布式，可扩展，版本化的巨大的非关系型数据库。hdfs和hbase的区别：hbase是构建在hdfs之上
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2024-09-27 17:08:37
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