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Disk:利用Hadoop、HBase和SpringBoot构建的分布式网盘系统

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简介:
Disk是一款基于Hadoop与HBase,并结合Spring Boot框架开发的高效分布式网盘系统。它旨在提供强大的数据存储及访问能力,同时确保用户操作简便流畅。 分布式网盘系统这个版本比较干净,整个demo在Hadoop和Hbase环境建造好了,可以启动起来。 技术选型: 1. Hadoop 2. HBase 3. SpringBoot 系统实现的功能包括: 1. 用户登录与注册 2. 用户网盘管理 3. 文件在线浏览功能 4. 文件上传与下载 HBase创建表语句如下: ``` hbase-daemon.sh start master ##启动Hbase create email_user, 用户 create user_id, id create gid_disk, gid create user_file, file create 文件,文件 create 关注,名称 create 关注,用户ID create ‘共享’,‘内容’ create ‘共享’,‘shareid’ ``` HdfsConn 包含: ```java package com.netpan.dao.conn ; import org.apache.*; ``` 注意,上述代码片段仅提供了部分技术选型和功能描述以及数据库表创建语句。

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客服
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  • DiskHadoopHBaseSpringBoot
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    Disk是一款基于Hadoop与HBase,并结合Spring Boot框架开发的高效分布式网盘系统。它旨在提供强大的数据存储及访问能力,同时确保用户操作简便流畅。 分布式网盘系统这个版本比较干净,整个demo在Hadoop和Hbase环境建造好了,可以启动起来。 技术选型: 1. Hadoop 2. HBase 3. SpringBoot 系统实现的功能包括: 1. 用户登录与注册 2. 用户网盘管理 3. 文件在线浏览功能 4. 文件上传与下载 HBase创建表语句如下: ``` hbase-daemon.sh start master ##启动Hbase create email_user, 用户 create user_id, id create gid_disk, gid create user_file, file create 文件,文件 create 关注,名称 create 关注,用户ID create ‘共享’,‘内容’ create ‘共享’,‘shareid’ ``` HdfsConn 包含: ```java package com.netpan.dao.conn ; import org.apache.*; ``` 注意,上述代码片段仅提供了部分技术选型和功能描述以及数据库表创建语句。
  • 基于HadoopHBaseSpringBoot实现.zip
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    本项目为一个基于Hadoop、HBase及Spring Boot技术栈构建的高效分布式网盘系统。通过集成这些关键技术,实现了高性能的数据存储与管理服务,确保用户能够便捷地进行大容量文件上传下载操作,并提供快速检索功能。该系统的实现不仅优化了数据访问效率,还具备良好的可扩展性,适应大规模用户需求。 基于Hadoop、HBase和SpringBoot实现分布式网盘系统。
  • 基于HadoopHBaseSpringBoot实现.zip
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    本项目为一个基于Hadoop、HBase及Spring Boot技术栈构建的高效能分布式网盘系统。通过集成上述组件,该系统能够支持大规模数据存储与快速检索功能,并确保用户文件的安全性与稳定性。 在构建分布式网盘系统时,通常会采用一系列先进的技术来处理大数据存储、访问效率和系统扩展性等问题。在这个项目中,“基于Hadoop+HBase+SpringBoot实现分布式网盘系统”,我们可以看到三个关键技术的整合应用:Hadoop、HBase以及SpringBoot。下面将详细解析这些技术及其在分布式网盘系统中的作用。 首先是Apache基金会开发的开源框架——Hadoop,主要用于处理和存储大规模数据。它主要由两个核心组件构成:HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS提供了一个高容错性的分布式文件系统,能够将大文件分布在多台服务器上,并通过复制确保数据可靠性;而MapReduce则是一种并行计算模型,用于处理和生成大数据集。在分布式网盘系统中,Hadoop可以用来存储用户的文件,并利用MapReduce来分发、检索及分析这些文件。 其次是NoSQL数据库——HBase,它构建于Hadoop之上,专门设计用于处理大规模稀疏数据。HBase提供了实时读写能力,适合处理结构化和半结构化的数据类型,在分布式网盘系统中可以用来存储文件元信息(如名称、大小、创建时间等),并支持快速查询功能。 最后是SpringBoot——一个简化了基于Spring的应用程序开发的框架,它提供了一系列开箱即用的功能,包括自动配置、内嵌式Web服务器以及健康检查服务。在分布式网盘系统中,利用SpringBoot可以构建后端服务,并通过RESTful API接口实现文件上传、下载和删除等操作;同时它的微服务架构也使得系统的扩展性和维护性更加容易。 此项目结合了大数据处理的Hadoop技术、高性能存储的HBase以及快速应用开发框架SpringBoot,为分布式网盘系统提供了强大的技术支持。这样可以有效应对海量数据的挑战,支持高并发访问,并确保数据安全和服务稳定性。对于学习分布式和大数据相关知识的技术人员来说,这是一个非常有价值的参考资料。
  • 基于Spring MVC、SpringHBase结合MavenHadoop.zip
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    这是一个采用Spring MVC、Spring框架与HBase数据库,并通过Maven管理依赖所开发的Hadoop分布式云存储系统项目。 基于SpringMVC、Spring和HBase,并使用Maven构建的Hadoop分布式云盘系统,适用于Java开发环境。该系统可以作为毕业设计项目。
  • Hadoop平台上络爬虫
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    本项目旨在Hadoop平台搭建高效、可扩展的分布式网络爬虫系统,以适应大规模数据抓取需求,并支持灵活的数据处理和分析。 基于Hadoop实现一个分布式网络爬虫系统的理论描述涉及设计与实施能够在大规模数据集上高效工作的爬虫架构。该系统利用了Hadoop的MapReduce框架来处理并行化任务,以提高从互联网抓取信息的速度和效率。此外,通过将工作负载分布在多个计算节点之间,可以有效地管理和扩展网络爬虫的能力,从而支持更大规模的数据采集需求。 这种分布式方法不仅能够优化资源使用率,还能确保即使面对海量数据时也能保持良好的性能表现。同时,在设计阶段还需要考虑如何合理地划分任务和协调各个组件之间的通信机制以实现无缝协作。通过这种方式构建的系统能够在保证质量的同时大幅提高抓取效率,并且具有较高的灵活性与可扩展性。 简而言之,基于Hadoop的分布式网络爬虫解决方案提供了一个强大的框架来应对现代互联网数据采集所面临的挑战,在大数据环境下展现出了其独特的优势和价值。
  • 基于SpringBootHadoopVue企业-含本科毕设与源码及数据库.zip
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    本资源包含一个基于Spring Boot、Hadoop和Vue技术栈开发的分布式企业网盘系统的完整实现,适用于本科毕业设计。内容包括项目源代码、数据库脚本及相关文档说明。 基于SpringBoot、Hadoop和Vue开发的企业级网盘分布式系统适合用于本科毕业设计,并提供源码及数据库支持。该系统结合了现代企业需求和技术优势,旨在为用户提供高效且安全的数据存储解决方案。通过利用SpringBoot框架的便捷性和可扩展性,以及Hadoop的大数据处理能力和Vue前端技术的强大交互体验,此项目能够满足复杂的企业级网盘应用要求,并提供详尽的技术文档和代码支持以帮助学生顺利完成毕业设计任务。
  • Hadoop集群与配置(含HBase、Hive、MySQL、ZooKeeper、Kafka及Flume)
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    本书详细讲解了如何搭建和配置Hadoop分布式集群,并深入介绍HBase、Hive、MySQL、ZooKeeper、Kafka及Flume的集成与应用。适合数据工程师阅读学习。 本段落整理了Hadoop环境的安装步骤及一些基本使用方法,包括Hadoop、hbase、hive、mysql、zookeeper、Kafka和flume。这些内容均为简单的安装指南与操作说明,在个人Linux CentOS7虚拟机上经过测试验证可行。按照提供的步骤逐一进行即可顺利完成安装。
  • Hadoop环境.pdf
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    本PDF文档详细介绍了如何在单台或多台计算机上搭建和配置一个伪分布式的Hadoop集群环境。适合初学者参考学习。 以下是关于搭建Hadoop环境的步骤概述: 1. **单机模式Hadoop安装** - 关闭防火墙。 - 禁用SELinux(安全增强型Linux)以避免其对网络通信的影响。 - 设置主机名,确保系统能够识别和使用正确的名称来代表当前机器的身份信息。 - 配置hosts文件映射主机名与IP地址。 2. **安装JDK** - 将JDK上传到服务器上指定的位置。 - 在系统的环境变量中配置JAVA_HOME指向已安装的Java开发工具包位置,并设置PATH以包含该路径,确保系统可以找到并使用它来执行相关命令和脚本段落件。 3. **Hadoop安装与配置** - 配置Hadoop环境变量以便能够正确地调用各个组件。 4. **搭建伪分布式模式的Hadoop集群** - 进入到hadoop目录中进行操作。 - 修改`hadoop-env.sh`配置文件以设置必要的Java路径等信息。 - 对于core-site.xml,修改其中的内容来定义一些核心参数如临时存储位置、用户账户名称及默认权限级别等关键属性。 - 在`hdfs-site.xml`中设定HDFS(分布式文件系统)的特性比如副本数量与块大小等重要选项。 - 按照说明调整mapred-site.xml和yarn-site.xml中的配置项,以满足MapReduce框架以及YARN资源管理器运行所需的各种参数。 5. **启动及关闭分布式模式下的Hadoop** - 启动DFS(分布式文件系统)与Yarn服务。 6. **设置SSH免密登录**以便于后续操作时无需手动输入密码即可实现远程访问功能的快速切换和自动化运维管理需求,提高工作效率并简化流程。 7. **验证伪分布模式Hadoop安装部署是否成功** 通过执行一些基本命令或测试脚本来确认所有组件和服务已经正确启动并且能够正常工作。
  • 详解在VMware 12中三台Ubuntu 16.04虚拟机Hadoop-2.7.1与HBase-1.2.4完全
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    本教程详细讲解了如何在VMware 12环境下,使用三台Ubuntu 16.04虚拟机搭建Hadoop-2.7.1和HBase-1.2.4的完全分布式集群环境。 本段落详细介绍了使用VMware 12搭建三台虚拟机环境,并安装Ubuntu 16.04系统来部署hadoop-2.7.1与hbase-1.2.4的完全分布式集群,具有一定的参考价值,有兴趣的朋友可以了解一下。