我们都知道Hadoop次要由HDFS和MapReduce两个核心部分组成。
其中最底部就是HDFS，它被用来存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。
hadoop的核心子项目——HDFS(分布式文件系统)，下面将从HDFS的背景、基本概念开始，步步深入了解HDFS的设计目标、HDFS的基本结构以及HDFS的相关操作等核心知识！随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。
HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
HDFS（HadoopDistributedFi

FastDFS是一个开源的高功能分布式文件系统（DFS）

《HDFS——Hadoop分布式文件零碎深度实践》

GoogleGFS文件系统，是一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。
GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高功能的服务。

分布式文件存储零碎minio

MonggoDB教程，MongoDB是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器功能。
MongoDB旨在为WEB应用提供可扩展的高功能数据存储解决方案。
MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=＞value)对组成。
MongoDB文档类似于JSON对象。
字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

用Python火花ApacheSpark是技术领域中最热门的新趋势之一。
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P

本文来自于cnblogs,文章主要引见了什么是HDFS，命令行接口，Java接口，数据流，通过Flume和Sqoop导入数据，通过distcp并行复制等相关。
学习完Hadoop权威指南有一段时间了，现在再回顾和总结一下HDFS的知识点。
HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFilesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。
HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件。
HDFS数据块：HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为

下载为百度网盘链接1.Hadoop的源起与体系引见2.Hadoop的源起与体系引见3.Hadoop的源起与体系引见4.实施Hadoop集群5.实施Hadoop集群6.实施Hadoop集群7.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战8.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战9.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战10.Map-Reduce体系架构11.Map-Reduce体系架构12.Map-Reduce体系架构13.Map-Reduce数据分析之一，API实战14.Map-Reduce数据分析之一，API实战15.Map-Reduce数据分析之一，API实战16.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例17.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例18.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例19.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例20.HBase体系架构与安装21.HBase体系架构与安装22.HBase体系架构与安装23.HBase体系架构与安装24.HBase数据分析与建模，实战案例剖析25.HBase数据分析与建模，实战案例剖析26.HBase数据分析与建模，实战案例剖析27.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例128.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例229.Pig安装与PigLatin语言，应用案例130.Pig安装与PigLatin语言，应用案例231.Pig安装与PigLatin语言，应用案例332.Pig安装与PigLatin语言，应用案例433.hadoop高级引见34.hadoop高级引见35.hadoop高级引见36.hadoop高级引见37.hadoop高级引见38.hadoop高级应用39.hadoop高级应用40.hadoop高级应用41.hadoop高级应用42.hadoop高级应用43.Hadoop集群安装44.HBASE分布式安装

MooseFS分布式文件系统源代码级分析，涵盖整个系统的运转框架，元数据和块数据结构定义，主节点、块节点、日志节点间的通信交互过程，快照、配额、副本等机制的实现，底层rpc实现

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。