Бейне: Hadoop жүйесінде деректерді локализациялауға қалай қол жеткізіледі?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Деректерді локализациялау ішінде Hadoop . Сөздердің көпшілігі 5 лак немесе одан да көп рет қайталанған Wordcount үлгісін алыңыз. Бұл жағдайда Mapper фазасынан кейін әрбір карташы шығысында 5 лак диапазонында сөздер болады. LFS жүйесіне Mapper шығысын сақтаудың бұл толық процесі деп аталады Деректерді локализациялау.
Осыны ескере отырып, Hadoop-та деректерді локализациялау дегеніміз не?
Тұжырымдамасы Деректер елді мекен Hadoop деректері елді мекен MapReduce есептеуді нақты орынға жақындату мүмкіндігін білдіреді деректер үлкен жылжытудың орнына түйінде орналасады деректер есептеуге. Бұл желінің кептелуін азайтады және жүйенің жалпы өткізу қабілетін арттырады.
Сондай-ақ, үлкен деректер қалай сақталады? Көптеген адамдар HDFS немесе Hadoop таратылған файлдық жүйесін Hadoop-пен автоматты түрде байланыстырады деректер қоймалар. HDFS ақпаратты кішірек блоктардан тұратын кластерлерде сақтайды. Бұл блоктар сақталады орнында физикалық сақтау ішкі диск жетектері сияқты блоктар.
Сонымен, Hadoop-та деректер қалай сақталады?
Үстінде Hadoop кластер, деректер HDFS ішінде және MapReduce жүйесі кластердегі әрбір машинада орналасқан. Деректер болып табылады сақталады ішінде деректер DataNodes жүйесіндегі блоктар. HDFS оларды қайталайды деректер блоктар, әдетте өлшемі 128 Мбайт және оларды кластер бойынша бірнеше түйіндерде қайталанатындай етіп таратады.
HDFS жүйесінде файлдар қалай сақталады?
HDFS әшкерелейді а файл жүйелік аттар кеңістігі және пайдаланушы деректерінің болуына мүмкіндік береді сақталады ішінде файлдар . Ішкі, А файл бір немесе бірнеше блоктарға бөлінген және бұл блоктар сақталады DataNodes жиынында. NameNode орындалады файл ашу, жабу және атын өзгерту сияқты жүйелік аттар кеңістігіндегі операциялар файлдар және каталогтар.
Ұсынылған:
Blockchain-те консенсусқа қалай қол жеткізіледі?
Консенсус механизмі дегеніміз не? Консенсус механизмі – криптовалюталар сияқты таратылған процестер немесе көп агенттік жүйелер арасында деректердің бір мәні немесе желінің бір күйі туралы қажетті келісімге қол жеткізу үшін компьютерлік және блокчейн жүйелерінде қолданылатын ақауларға төзімді механизм
Деректерді абстракциялауға қалай қол жеткізесіз?
Абстракция - бұл нысанға қатысты мәліметтерді ғана көрсету үшін үлкенірек пулдан деректерді таңдау. Бұл бағдарламалаудың күрделілігі мен күш-жігерін азайтуға көмектеседі. Java тілінде абстракция абстракциялық сыныптар мен интерфейстер арқылы орындалады. Бұл OOP-тің ең маңызды тұжырымдамаларының бірі
Кез келген басқа құралды пайдалану кезінде қол құралына қалай қол жеткізуге болады?
Қол құралы нақты құралға қарағанда көбірек функция болып табылады, өйткені оны пайдалану үшін Қол құралын сирек басу қажет. Кез келген басқа құралды пайдаланған кезде бос орын пернесін басып тұрыңыз, сонда курсор қол белгішесіне айналады, бұл кескінді өз терезесінде сүйреу арқылы жылжытуға мүмкіндік береді
Python-да көп ағындылыққа қалай қол жеткізіледі?
Тізбектеу кезінде параллельділікке бірнеше ағындар арқылы қол жеткізіледі, бірақ GIL арқасында бір уақытта тек бір ағын жұмыс істей алады. Көп өңдеуде бастапқы процесс процесс GIL-ді айналып өтетін бірнеше еншілес процестерге бөлінеді. Әрбір еншілес процесте бүкіл бағдарлама жадының көшірмесі болады
Hadoop жүйесінде құрылымдалмаған деректерді қалай жүктейсіз?
Пайдалану жағдайларыңызға байланысты Hadoop жүйесіне құрылымдалмаған деректерді импорттаудың бірнеше жолы бар. Тегіс файлдарды HDFS ішіне жылжыту үшін put немесе copyFromLocal сияқты HDFS қабық командаларын пайдалану. Бағдарламаны біріктіру үшін WebHDFS REST API пайдалану. Apache Flume пайдалану. Storm, жалпы мақсаттағы оқиғаларды өңдеу жүйесін пайдалану