《Hadoop权威指南》笔记 第三章 并行复制及存档

HTTP是因特网的信使,报文就是信使运送的包裹. 这一章包含: 报文如何流动 报文的三个组成部分(起始行,首部,实体的主体部分) 请求报文和响应报文的区别 请求报文支持的各种功能(方法) 响应报文返回的状态码 各种HTTP首部是用来做什么的

报文的组成部分 ? ? 报文由三个部分组成:对报文进行描述的起始行(start line).包含属性的首部(header)块,以及可选的.包含数据的主体(body)部分. ? ? 所有的 HTTP 报文都以一个起始行作为开始.请求报文的起始行也就是请求行说明了要做些什么.响应报文的起始行也就是响应行说明发生了什么. ? ? 请求行包含了一个方法和一个请求 URL,这个方法描述了服务器应该执行的操作,请求 URL 描述了要对哪个资源执行这个方法.请求行中还包含 HTTP 的版本,用来告知服务器,客

link rel stylesheet alternate stylesheet(候选样式表) title type media all screen print ..... 内联样式

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 使用MapReduce ? ? ? ? ? ? ? ? import java.io.IOException; // 是hadoop针对流处理优化的类型 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; // 会继承这个基类 import org.apache

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HDFS简单介绍 声明:本文是本人基于Hadoop权威指南学习的一些个人理解和笔记,仅供学习參考.有什么不到之处还望指出,一起学习一起进步. 转载请注明:http://blog.csdn.net/my_acm Hadoop说白了就是一个提供了处理分析大数据的文件集群,当中最重要的无疑是HDFS(Hadoop Distributed File System)即Hadoop分布式文件系统. 1. HDFS是一种以流式数据訪问模式(一次写入多次读取的模式)存储超大文件的系统. 其不须要的高端的硬件系统

<Hadoop权威指南>读书笔记 Day1 第一章 1.MapReduce适合一次写入.多次读取数据的应用,关系型数据库则更适合持续更新的数据集. 2.MapReduce是一种线性的可伸缩编程模型. 3.高性能计算HPC和网格计算比较适合用于计算密集型的作业,但如果几点需要访问的数据量更庞大,很多节点就会因为网络带宽的瓶颈问题不得不闲下等数据.(HPC和网格计算的数据存储与SAN中,数据存储比较集中,数据访问一般通过网络) 4.MapReduce尽量在计算节点上存储数据,以实现数据的本地化快速

本书中提到的Hadoop项目简述 Common:一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口(序列化.javaRPC和持久化数据结构). Avro:一种支持高效.跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统. MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境,运行于大型商业集群. HDFS:分布式文件系统,运行于大型商用机集群. Pig:一种数据流语言和运行环境,用以检索非常大的数据集.Pig运行在MapReduce和HDFS的集群上. Hive:一个分布式.按列存储的数据仓库.Hive管理HDFS

MapReduce简单介绍 声明:本文是本人基于Hadoop权威指南学习的一些个人理解和笔记,仅供学习參考,有什么不到之处还望指出,一起学习一起进步. 转载请注明:http://blog.csdn.net/my_acm 上一篇介绍了什么是Hadoop.Hadoop的作用等.本篇相同基于Hadoop权威指南,结合迪伦的Hadoop的视频教程对MapReduce做一个介绍. 1. MapReduce是Hadoop的核心之中的一个.MapReduce分为两个部分,Mapper和Ruducer模块.简单