Advertisement

Hadoop是由Apache基金会开发的一种分布式系统基础架构.docx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：DOCX

简介：
本文档探讨了由Apache基金会研发的Hadoop，一种用于处理大规模数据集、支持高容错性和灵活扩展能力的分布式计算框架。 Hadoop是由Apache基金会开发的一种分布式系统基础架构，主要用于处理大规模数据集，并提供高可靠性、高可扩展性和高效性等特点。 一、Hadoop的概述 定义：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用户可以在不了解底层细节的情况下编写分布式程序，充分利用集群进行高速运算和存储。 核心组件：Hadoop主要由三个部分构成，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）。 起源：Hadoop起源于Apache Nutch项目。该项目始于2002年，并且是Apache Lucene的一个子项目之一。到了2006年，NDFS和MapReduce从Nutch中分离出来并被命名为Hadoop，成为一个完整独立的软件系统。 二、Hadoop的核心组件 HDFS（Hadoop Distributed File System） 功能：作为Hadoop集群中的基本段落件系统，HDFS提供了高扩展性、高容错性和机架感知等特性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Hadoop是由Apache基金会开发的一种分布式系统基础架构.docx
    优质
    本文档探讨了由Apache基金会研发的Hadoop，一种用于处理大规模数据集、支持高容错性和灵活扩展能力的分布式计算框架。 Hadoop是由Apache基金会开发的一种分布式系统基础架构，主要用于处理大规模数据集，并提供高可靠性、高可扩展性和高效性等特点。 一、Hadoop的概述 定义：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用户可以在不了解底层细节的情况下编写分布式程序，充分利用集群进行高速运算和存储。 核心组件：Hadoop主要由三个部分构成，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）。 起源：Hadoop起源于Apache Nutch项目。该项目始于2002年，并且是Apache Lucene的一个子项目之一。到了2006年，NDFS和MapReduce从Nutch中分离出来并被命名为Hadoop，成为一个完整独立的软件系统。 二、Hadoop的核心组件 HDFS（Hadoop Distributed File System） 功能：作为Hadoop集群中的基本段落件系统，HDFS提供了高扩展性、高容错性和机架感知等特性。
     
  • 分布式系统架构基本图示
    优质
    《分布式系统架构基本图示》一文通过直观的图表解析了分布式系统的组成和运作方式，帮助读者理解其核心概念与设计模式。 分布式系统架构基础图是一张简单的介绍分布式系统的图片，有助于人们清晰理解分布式的原理和架构。
     
  • 分布式的系统架构
    优质
    分布式系统的架构是指将应用程序或服务部署在多个独立的计算节点上，通过网络进行通信和协调的一种设计方式。这种架构能够提供高可用性、可扩展性和灵活性，适用于处理大规模数据和负载。 如今讨论最热门的话题之一是分布式系统架构。无论规模大小的企业都在使用这种架构来构建各种系统，并且出现了诸如PasS平台这样的概念，使得分布式系统成为当前技术领域的焦点。 我最早接触分布式系统是在2016年为一家公司的社交产品“叮趣”从零开始搭建后端服务时。当时我对这个领域还处于学习阶段，在实践中摸索前进，因此很多方面都不够完善。例如，各个服务之间的耦合度较高，并且没有采用像DevOps这样的自动化运维方案；另外，分布式事务问题也没有得到彻底解决。总的来说，当时的系统更像是传统单体应用与分布式系统的混合产物。那么什么是分布式系统架构呢？简单来说就是将一个大型的单体应用程序拆分成多个独立运行的小型子系统，每个子系统都在各自的进程中运作。
     
  • 基于Hadoop的语义大数据分布式推理架构
    优质
    本研究提出了一种基于Hadoop平台的语义大数据分布式推理架构，旨在提升大规模语义数据处理与分析能力。通过优化存储和计算资源分配，该架构有效支持复杂的数据挖掘任务，并促进知识图谱构建及智能应用开发。 随着语义万维网（Semantic Web）和关联数据集项目（Linked Data Project）的不断发展，各领域的语义数据正在大规模扩增。同时，这些大规模语义数据之间存在着复杂的语义关联性，对于研究者来说具有重要意义。为解决传统推理引擎在进行大规模语义数据推理时存在的计算性能和可扩展性不足等问题，提出了一种基于Hadoop的分布式推理框架，并设计了相应的基于属性链（Property Chain）的原型推理系统来高效地发现海量语义数据中潜在的价值信息。实验主要关注于医疗和生命科学领域各本体之间的语义关联发现，结果表明该推理系统具有良好的性能、扩展性和准确性。
     
  • Hadoop完全分布式的环境构建.docx
    优质
    本文档详细介绍了如何在计算机集群上搭建Hadoop完全分布式运行环境，包括配置步骤和常见问题解决方法。 Hadoop在分布式环境下的完全分布式搭建与大数据应用。
     
  • 基于MVC架构的新闻发布系统
    优质
    本新闻发布系统采用MVC架构设计，实现了模块化的新闻管理与发布功能。用户界面友好、操作简便，支持后台编辑及分类展示新闻文章，适用于各类信息发布的场景需求。 基于MVC的新闻发布系统包含完整代码、数据库转储文件以及war项目部署文件。
     
  • 基于Java开发的分布式存储系统.zip
    优质
    本资料包提供了一个基于Java编程语言设计与实现的分布式存储系统的全面指南，包括源代码、文档及示例项目。该系统专为大规模数据处理和高效资源管理而打造。 在大数据时代背景下，分布式存储系统是处理海量数据的关键技术之一。本项目“基于Java实现的分布式存储系统”旨在提供一个具备高度可扩展性、高可用性和强容错性的解决方案，以满足企业大规模数据存储的需求。 该项目采用Java语言进行开发，因其跨平台特性及丰富的库支持而成为构建此类系统的理想选择。整个压缩包内包含了实施该分布式存储系统所需的各种组件和文档资料，并强调了利用Java来创建能够将数据分散在多台服务器上存储的系统的重要性，以提高数据存取效率与整体性能。 项目主要涵盖以下几点： 1. **Java**: 作为项目的编程语言，提供了广泛的类库及框架（如Hadoop、Spark等）用于构建分布式应用。面向对象特性简化了模块化设计过程。 2. **分布式存储**：指将信息分布在多个节点上以提高访问效率并增强系统容错性的一种方法。本项目可能借鉴Google File System (GFS) 或 Hadoop Distributed File System (HDFS) 的设计理念来实现这一目标。 3. **基于Java的分布式存储解决方案**: 明确了项目的主题，即通过使用Java语言构建一个能够处理数据分片、节点间通信及故障恢复等功能的系统。 压缩包中包含以下文件： 1. **meta.7z**：元数据信息档案。在分布式环境中，管理好这些描述着文件属性和位置的数据是至关重要的。 2. **项目说明.md**: 以Markdown格式编写的文档，详细介绍了项目的总体目标、设计思路、实现方式及使用指南等内容。 3. **pom.xml**: Maven构建工具的配置文件，用于管理和控制依赖关系以及构建流程等信息。 4. **client**：客户端目录。包括了与系统交互所需的API接口和客户端工具，支持用户进行数据上传、下载及其他管理操作。 5. **common**：公共模块库，可能包含网络通信或序列化等功能的通用类及工具集。 6. **discovery**: 服务发现组件，负责自动检测并注册节点以维护分布式集群的状态信息。 7. **chunk-server**: 块服务器。作为系统的一部分，承担存储和处理数据块的任务。 通过这个项目可以深入了解如何利用Java语言构建实际的分布式存储解决方案，并掌握其中涉及的关键概念和技术如元数据管理、服务发现机制以及客户端接口设计等。
     
  • 基于B/S架构的新闻发布系统
    优质
    本系统采用B/S架构设计，用户通过浏览器即可实现新闻文章的发布、编辑与管理。它提供了友好的界面和高效的操作流程，便于网站管理者维护内容更新。 基于BS架构的新闻发布系统是一种常见的Web应用设计模式，其中浏览器作为客户端与服务器端进行交互。用户通过网页浏览新闻并发表评论，而后台则负责数据处理、存储及传输。 实现这种系统的常用技术包括Java开发和Oracle数据库管理。Java因其跨平台性以及强大的功能支持构建高性能的应用程序；而Oracle数据库以其高效的数据管理和安全性著称，特别适合于大型复杂应用的需求。 系统设计与实现主要涉及以下关键知识点： 1. **BS架构**：用户仅需浏览器即可访问系统，降低了客户端维护成本。服务器处理业务逻辑和数据管理。 2. **Java Web开发**：利用Servlet、JSP及Spring MVC等框架构建后端功能，并通过Java EE的支持来简化Web应用的开发。 3. **Oracle数据库**：提供高效的数据存储与检索能力，支持复杂查询操作以确保新闻条目的完整性和一致性。 4. **JDBC**: Java Database Connectivity（JDBC）是连接Java程序和Oracle等关系型数据库的标准接口，用于执行SQL语句及数据处理。 5. **MVC设计模式**：Model-View-Controller（模型-视图-控制器）将业务逻辑、用户界面与交互机制分离，提高代码的可维护性和扩展性。 6. **JPA或Hibernate**: Java Persistence API (JPA) 和 Hibernate简化了Java应用中对象和关系数据库之间的映射操作，减少了手动编写SQL的需求。 7. **Spring框架**：提供依赖注入、AOP以及事务管理等功能，有助于构建松耦合且易于测试的Web应用程序。 8. **前端技术**: 使用HTML, CSS及JavaScript等基础语言，并结合Bootstrap或Vue.js/React.js框架来增强用户体验和实现动态交互功能。 9. **安全性考虑**：包括用户认证、权限管理和数据加密措施以确保系统的安全性和防止未授权访问与数据泄露问题。 10. **性能优化**: 通过数据库索引优化，缓存技术及负载均衡等策略提高系统处理能力和响应速度，支持高并发操作需求。 综合运用上述技术和设计模式能够实现新闻发布、分类搜索和评论等功能，并为用户提供实时便捷的信息服务。同时，在设计阶段需要充分考虑系统的可扩展性和稳定性以适应未来的功能升级与用户增长趋势。
     
  • 基于Hadoop平台的分布式视频转码系统
    优质
    本项目构建于Hadoop平台之上，设计实现了一套高效的分布式视频转码系统。该系统能大幅提高大规模视频文件处理的速度与效率，满足现代网络媒体对高清、流畅视频体验的需求。 这篇论文介绍了在Hadoop平台上进行视频转码的方法和技术。