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Hadoop云盘系统是一种分布式存储解决方案。

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简介:
构建于SpringMVC和Spring框架之上的Hadoop分布式云盘系统,并结合了HBase和Maven技术。该系统利用Hadoop HDFS作为其核心的文件存储解决方案,同时将HBase部署为数据存储的仓库。通过SpringMVC与Spring框架的协同工作,实现了包括用户注册与登录、个人网盘管理、关注用户功能、分享功能以及接收分享功能在内的五个主要模块。具体而言,个人网盘模块支持查看文件列表、批量文件上传、文件夹创建、文件重命名、复制与移动操作、文件下载以及在线浏览和分享等一系列详细的功能。为了实现系统的完整性和稳定性,采用了SpringMVC框架、Spring框架作为开发基础,并借助Maven项目管理工具进行依赖管理。此外,还依赖于Hadoop HDFS文件系统进行数据存储,以及HBase数据库进行高效的数据管理。同时,引入了openoffice服务以及pdf2swf文件格式转换工具和flexpaper插件等辅助技术以增强系统的功能和兼容性。

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客服
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  • Hadoop
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    Hadoop分布式云端存储系统是一种用于处理大规模数据集的开源框架,支持在低成本计算机集群上进行高效的数据存储与计算。 基于SpringMVC+Spring+HBase+Maven搭建的分布式云盘系统。该系统使用Hadoop HDFS作为文件存储系统、HBase作为数据仓库,并采用SpringMVC和Spring框架实现业务逻辑。主要功能模块包括用户注册与登录,我的网盘(包含查看文件列表、多文件上传、创建文件夹、重命名及移动复制下载分享等功能),关注其他用户以及管理收到的分享。 技术栈方面,系统采用了以下组件:Spring MVC 框架用于构建Web层;Spring框架负责业务逻辑处理;Maven项目管理工具进行依赖管理和自动化构建流程。此外还利用了Hadoop HDFS来提供分布式文件存储服务和HBase数据库作为非关系型数据仓库的支撑,并引入openoffice服务、pdf2swf格式转换器以及flexpaper插件等辅助技术以实现特定功能需求。
  • Minio图片
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    Minio是一款高性能的对象存储系统,适用于分布式环境下的图片存储需求。它以其简单易用、高可扩展性著称,特别适合用于构建大规模的图片存储解决方案。 Minio 是一个兼容 Amazon S3 的分布式对象存储项目,使用 Golang 编写,并支持 Java、Python、JavaScript 和 Go 语言的客户端。它可以作为云存储解决方案用于保存大量的图片、视频和文档。由于采用 Golang 实现,服务端可以在 Windows、Linux、OS X 和 FreeBSD 等操作系统上运行。配置简单,只需复制可执行程序并通过单行命令启动即可。
  • 的设计
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    本设计方案探讨了分布式云存储系统的架构与实现,涵盖数据分布、冗余备份及高效访问机制,旨在提供安全可靠的云端存储解决方案。 分布式云存储方案介绍包括基本需求分析、选址原则探讨以及建议实施方案,并提出了下一步的工作计划。
  • 优质
    分布式存储方案是一种将数据分散存储在网络中多个节点上的技术,能够提供高效、可靠的数据管理和访问方式。 该方案阐述了分布式存储的实现方式,并提出了一种技术框架,希望有需要的朋友下载参考。
  • XSKY.pdf
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    《XSKY分布式存储方案》详细介绍了XSKY公司针对大数据、云计算等场景设计的一系列高性能、高可靠性的分布式存储解决方案。文档涵盖了技术架构、应用场景及案例分析,旨在帮助企业构建灵活且高效的IT基础设施。 XSKY分布式存储解决方案由国内领先的分布式存储软件厂商提供。文档重点介绍了XSKY统一存储的方案架构以及一些案例。
  • PHP阿里OSS
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    本方案提供基于PHP的阿里云OSS存储服务集成方法,涵盖上传、下载及管理对象等操作,旨在优化网站和应用的数据存储与访问效率。 OSS云存储是一种由阿里云提供的对象存储服务,它具有高可用性、安全性和持久性的特点,适用于多种场景的文件存储需求。用户可以通过简单的API接口上传、管理和下载数据,并且支持自动化的生命周期管理功能来优化成本和性能。此外,OSS还提供了丰富的图片处理能力以及视频转码等功能,帮助企业实现高效的数据管理和应用开发。
  • RedisLock:基于Redis的可重入锁
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    RedisLock是一种创新的分布式可重入锁机制,它巧妙地利用了Redis数据库的特点,为高并发环境下的资源访问控制提供了高效且可靠的解决方案。 分布式可重入锁是解决分布式系统中的并发控制与同步问题的关键技术之一,在微服务架构下尤为重要。当多个服务需要共享同一资源时,必须确保数据的一致性和正确性,因此需要一种机制来实现这一点。 理解“可重入锁”的概念至关重要:它允许一个线程多次获取同一个锁以防止死锁的发生。在Java中,ReentrantLock是内置的可重入锁;而在分布式环境中,则可以利用Redis的功能创建类似的机制。 Redis提供了一个名为`SETNX`(Set if Not eXists)的命令,该命令可以在键不存在时原子性地设置一个值,这可用于初始化锁以表明没有其他线程正在使用它。另外,通过使用`EXPIRE`指令,可以为键设定过期时间来防止因客户端异常退出而无法释放锁的情况。 基于Redis实现分布式可重入锁通常包括以下步骤: 1. **获取锁**:尝试用`SETNX`命令设置一个特定的键(例如`lock:`),如果成功,则表明已经获得了该资源。同时,还应该为这个键设定合理的过期时间。 2. **支持递归性**:为了实现可重入特性,客户端需要跟踪获取锁的次数。每次请求时不仅更新键的状态,还需要增加一个计数器(如通过`INCR`命令)来记录当前线程已获得该锁的数量。 3. **释放锁**:当不再使用资源时,递减上述提到的计数器直到它回到零为止,然后用`DEL`指令删除相应的键。这保证了即使请求多次获取同一线程上的锁也能正确地解锁所有级别。 4. **处理超时问题**:为了避免永久持有锁的情况发生(例如客户端崩溃或挂起),Redis会在预设的时间后自动移除过期的键。 在Java开发中,可以通过Jedis、Lettuce等Redis客户端库来实现这些操作。比如使用Jedis创建一个`RedisDistributedLock`类,该类包含获取和释放锁的方法,并且封装了上述逻辑。 以下是简单的示例代码: ```java public class RedisDistributedLock { private Jedis jedis; private String lockKey; public RedisDistributedLock(Jedis jedis, String resource) { this.jedis = jedis; this.lockKey = lock: + resource; // 锁键名的构造方式,此处简化为直接拼接字符串。 } public boolean lock() { long expireTime = System.currentTimeMillis() + LOCK_TIMEOUT; String result = jedis.set(lockKey, Long.toString(expireTime), SETNX, PX, LOCK_TIMEOUT); return OK.equals(result); // 返回值判断是否成功获取锁 } public void unlock() { long lockValue = Long.parseLong(jedis.get(lockKey)); if (lockValue > System.currentTimeMillis()) { jedis.decr(lockKey); // 计数器递减,如果计数为0,则删除键。 if (0.equals(jedis.get(lockKey))) { jedis.del(lockKey); } } else { jedis.del(lockKey); // 锁已超时,直接移除 } } ``` 这个例子中,`lock()`方法尝试获取锁,而`unlock()`方法释放它。实际应用中需要考虑异常处理和保证请求的公平性等问题。 综上所述,通过利用Redis提供的功能可以有效地实现分布式可重入锁,并且在Java开发环境中有着广泛的应用场景。
  • 的对象
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    分布式对象存储系统是一种将数据以对象形式分散存储在网络多个节点上的技术,提供高效、可扩展的数据管理和访问方式。 本段落档将探讨存储行业的当前状况,并详细介绍块存储、文件存储以及对象存储的相关知识。同时还将涵盖分布式概念的介绍。
  • Hadoop由Apache基金会开发的基础架构.docx
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    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。