大数据与分布式计算 大数据与分布式计算全文共64页,当前为第1页。 HDFS Hadoop Distributed File System 大数据与分布式计算全文共64页,当前为第2页。 1990年,一个普通的硬盘驱动器可存储1370 MB的数据并拥有4.4 MB/s的传输速度 ,所以,只需五分钟的时间就可以读取整个磁盘的数据。 20年过去了,1 TB级别的磁盘驱动器是很正常的,但是数据传输的速度却在100 MB/s左右。所以它需要花两个半小时以上的时间读取整个驱动器的数据。 从一个驱动器上读取所有的数据需要很长的时间,写甚至更慢。 如何解决? 磁盘损坏数据丢失怎么办? 如果需要存储计算1000T数据怎么办? 大数据与分布式计算全文共64页,当前为第3页。 常用RAID技术 大数据与分布式计算全文共64页,当前为第4页。 RAID类型 访问速度 数据可靠性 磁盘利用率 RAID0 很快 很低 100% RAID1 很慢 很高 50% RAID10 中等 很高 50% RAID5 较快 较高 (N-1)/N RAID6 较快 较(RAID5)高 (N-2)/N 大数据与分布式计算全文共6
2022-06-21 17:05:52 4.2MB 文档资料
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基于数据中心内OpenScale互联架构的网络感知分布式计算资源管理 ,王奇,郭宏翔,OpenScale是一种基于光交换的数据中心网络架构,其具备的小世界网络特性被认为能够很好的承载分布式计算应用。但是,目前的资源管理
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2022-05-29 14:05:52 836KB 文档资料
第5章 MapReduce分布式计算框架 2 5.1. MapReduce简介 2 5.2. wordcount经典案例介绍 2 5.3. MapReduce进程介绍 3 5.4. MapReduce编程规范 3 5.5. wordcount经典案例的实现 5 5.5.1. 分析数据准备 5 5.5.2. 新建maven项目,导入项目所需要的依赖 6 5.5.3. Mapper阶段代码编写 10 5.5.4. Reduce阶段代码编写 12 5.5.5. 定义Driver类, 描述 Job 13 5.5.6. 使用maven将项目打包成jar包 15 5.6. MapReduce作业运行 16 5.7. END 19 第5章MapReduce分布式计算框架 本章介绍了Hadoop的MapReduce分布式计算框架的基本概念、编程规范和词频统计实战等内容。从存储的大数据中快速抽取信息,进一步进行数据价值的挖掘,需要用到大数据的分布式计算技术的支持。Hadoop支持多种语言进行MapReduce编程,包括java、Python和C++等。本章从实战的角度出发,使用java编程语言通过
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本书介绍目前最常见的并行程序—MPI并行程序的设计方法它适合高校三四年级本科 生非计算机专业研究生作为教材和教学自学参考书也适合于广大的并行计算高性能计 算用户作为自学参考书使用对于有FORTRAN和C编程经验的人员都可以阅读并掌握 本书的内容
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