刚才发生了悲伤的一幕，本来这篇博客马上就要写好的，花了我一晚上的时间。但是刚才电脑没有插电源就没有了。很难受！想哭，但是没有办法继续站起来。
在 文件上传，搞懂这8种场景就够了 这篇文章发布之后，阿宝哥收到了挺多掘友的留言，感谢掘友们一直以来的鼓励与支持。其中掘友 @我的烟雨不在江南 和 @rainx 在文章底部分别发了以下留言：
Thanos[1] 和 VictoriaMetrics[2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案，其中 VictoriaMetrics 也开源了其集群版本[3]，功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能：
消息服务框架使用案例之--大文件上传（断点续传）功能 一、分块上传和断点续传原理 在我们的一个产品应用中，客户需要上传大量的文件到服务器，其中不乏很大的视频文件。虽然可以使用FTP这样成熟稳定的工具，但客户表示不会使用FTP工具，并且我们产品也觉得客户从我们软件在切换到FTP用户体验不好，如果做成后台脚本调用FTP上传那么进度信息很难呈现到我们软件上。最终，决定我们自己做文件上传功能。 大文件上传受限于服务器每次处理数据的能力，不能一次传输完成，所以分块上传是必然的了，由于上传时间可能较长，中途可能
背景 犀牛云盘是美团点评内部一个基于美团云的文件协作平台，核心是文件的结构化云存储以及上传和下载的体验优化。文件同步是云盘功能的重要部分（包括文件内容的同步和文件增删的同步，应该有上传、下载、创建、删除等动作，但在本文的叙述中，主要关注文件内容的传输，即上传、下载），如何快速高效地进行文件同步，就成了云盘亟需解决的技术难题。 本文阐述的方案就是在这种场景下提出来的，我们希望通过rsync增量传输算法，来提高文件同步速度。但原始rsync算法在高并发的服务上会存在性能问题，所以本方案也借鉴zsync的思路，做
前言 刚才发生了悲伤的一幕，本来这篇博客马上就要写好的，花了我一晚上的时间。但是刚才电脑没有插电源就没有了。很难受！想哭，但是没有办法继续站起来。 前面的一篇博文中介绍了什么是MapReduce，这一篇给大家详细的分享一下MapReduce的运行原理。 一、写一个MapReduce程序例子 1.1、数据准备 准备要处理的数据（假定数据已经存放在hdfs的/data目录下） $> hdfs dfs -ls /data 看到测试数据目录。天气数据目录/data/weather,专利数据目
课程链接：https://www.imooc.com/video/16287 Hadoop简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 详情见：Hadoop基本介绍 一、 HDFS概念及优缺点 应用场景与特点 普通的成百上千的机器 按TB甚至PB为单位的大量的数据 简单便捷的文件获取 HDFS概念 数据块是抽象块而非整个文件作为存储单元，默认大小为64MB，一般设置为128M，备份
Alluxio（/əˈlʌksio/）是大数据和机器学习生态系统中的数据访问层。最初作为研究项目「Tachyon」，它是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 作为创建者 2013 年的博士论文创建的。Alluxio 于 2014 年开源。
当我们的文件特别大的时候，上传是不是需要很长的时间啊，这么长时间的长连接，如果网络波动了呢？中间网络断开了呢？在这么长时间的过程中如果出现不稳定的情况，本次上传的所有内容就全部失败了，又要重新上传。
前端服务器提供了HTTP端口进行访问。它们也负责设置正确的CDN头，安全验证（反病毒，异常内容检测）和序列化对象发送给路由库和客户端。 路由库包括请求管理逻辑的核心并且镶嵌在前端中。同样地，他也可以作为客户端独立库来提高性能。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
文件上传是一个老生常谈的话题了，在文件相对比较小的情况下，可以直接把文件转化为字节流上传到服务器，但在文件比较大的情况下，用普通的方式进行上传，这可不是一个好的办法，毕竟很少有人会忍受，当文件上传到一半中断后，继续上传却只能重头开始上传，这种让人不爽的体验。
对于云服务商而言，对于重复的文件如果只存储一份副本会大大降低存储开销，因此，数据去重技术近些年得到了极大的关注。如何安全的进行数据去重，同时可以保证数据的完整性显得至关重要。本篇文章是云数据完整性审计这一系列的最后一篇，将介绍发表在Information Sciences 上的文章：保证低熵值安全且支持去重的云数据完整性审计方案[1]。
DistributedFileSystem：代码位于hadoop-hdfs-project\hadoop-hdfs-client\src\main\java\org\apache\hadoop\hdfs\DistributedFileSystem.java（hadoop3.2.1）
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 作为世界上最大的视频平台，YouTube 每天都会新增来自世界各地的数百万个视频。这些视频具有非常大的多样性，对 YouTube 来说，要将这些不同的视频和相关的音频都转换成
HDFS 是 Hadoop Distrbute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。 HDFS 文件系统的容量 理解： 将多个节点的容量汇总到一起拼接成一个大的文件系统， 在一个节点上传数据，在其他的节点上都能够访问使用。
原因1：面试的时候，被问到过，正常面试题是问介绍一下文件上传，但是如果问到上传过程中，网络中断怎么处理呢？
文件上传是一个老生常谈的话题了，在文件相对比较小的情况下，可以直接把文件转化为字节流上传到服务器，但在文件比较大的情况下，用普通的方式进行上传，这可不是一个好的办法，毕竟很少有人会忍受，当文件上传到一半中断后，继续上传却只能重头开始上传，这种让人不爽的体验。那有没有比较好的上传体验呢，答案有的，就是下边要介绍的几种上传方式
在介绍文件系统之前我们首先需要了解HDFS的作用。我们都知道HDFS是Hadoop的一个核心组件，那在Hadoop中HDFS扮演着怎样的一个角色呢？我们可以通过下图直观的了解。
上传是一个老生常谈的话题了，在文件相对比较小的情况下，可以直接把文件转化为字节流上传到服务器，但在文件比较大的情况下，用普通的方式进行上传，这可不是一个好的办法，毕竟很少有人会忍受，当文件上传到一半中断后，继续上传却只能重头开始上传，这种让人不爽的体验。那有没有比较好的上传体验呢，答案有的，就是下边要介绍的几种上传方式
概述 HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统的简称。HDFS被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。DFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop
HDFS是Apache Hadoop的分布式文件系统，由NameNode和DataNode组成。在HDFS中，NameNode是HDFS的主要组件之一，它负责维护文件系统的命名空间和访问控制信息。同时，NameNode也负责管理所有DataNode节点的元数据信息，包括文件和目录的层次结构，文件块的位置信息以及访问控制列表等。因此，NameNode是整个HDFS系统的中心控制器。
前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 HDFS前言： 设计思想：（分而治之）将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 分布式文件系统： 问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解
在Hadoop(CDH)分布式环境搭建(简单易懂,绝对有效!)这篇博客中,小菌在最后为大家带来了HDFS的初体验。一些大数据专业的粉丝私信小菌希望能再详细讲讲HDFS的相关内容。于是本次分享,小菌将为
一般常用的web服务器都有对向服务器端提交数据有大小限制。超过一定大小文件服务器端将返回拒绝信息。当然，web服务器都提供了配置文件可能修改限制的大小。针对iis实现大文件的上传网上也有一些通过修改web服务器限制文件大小来实现。不过这样对web服务器的安全带了问题。攻击者很容易发一个大数据包，将你的web服务器直接给拖死。 现在针对大文件上传主流的实现方式，通过将大文件分块。比如针对一个100M文件，按2M拆分为50块。然后再将每块文件依次上传到服务器上，上传完成后再在服务器上合并文件。 在web实现大文件上传，核心主要实现文件的分块。在Html5 File API 出现以前，要想在web上实现文件分块传输。只有通过flash或Activex实现文件的分块。
前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
导读：分片上传、断点续传，这两个名词对于做过或者熟悉文件上传的朋友来说应该不会陌生，总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。
近年来，Google Drive、Dropbox、微软 OneDrive、苹果 iCloud 等云存储服务变得非常流行。在这一章中，你被要求设计 Google Drive。
开始之前先看看其基本属性，HDFS（Hadoop Distributed File System）是GFS的开源实现。
作者 | Natan Silnitsky 译者 | 明知山 策划 | 闫园园 事件驱动架构非常强大，非常适合用在分布式微服务环境中。事件驱动架构提供了解耦的架构、更容易实现的可伸缩性和更高程度的弹性。 请求应答（客户端和服务器）与事件流（发布和订阅） 但是，与请求和应答类型的架构相比，正确使用事件驱动架构要困难得多。 在过去的几年里，我们一直在逐步将我们不断增长的微服务（目前有 2300 个）从请求和应答模式迁移到事件驱动架构。下面是 Wix 工程师在实验事件驱动架构时遇到的 5 个陷阱。 这些
就算所有人都不支持你。这条路会很曲折，你也会一度认为是不是自己选错了，但只要坚持，就算最后没有成功，但努力了就不会有遗憾。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，首先它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件位置；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
最近用到了Vue + Spring Boot来完成文件上传的操作，踩了一些坑，对比了一些Vue的组件，发现了一个很好用的组件——Vue-Simple-Uploader，先附上gayhub的
作者 | Tejas Chopra 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 Netflix Drive 是一个多接口、多操作系统的云文件系统，目的是在工作室艺术家的工作站上提供典型 POSIX 文件系统的外观和体验。 它有 REST 端点，行为和微服务类似。它有许多供工作流使用的后端动作以及自动化用例（用户和应用程序不直接处理文件和文件夹）。REST 端点和 POSIX 接口可以在任何 Netflix Drive 实例中共存，并不相互排斥。 Netflix Drive 配有事件告警后端（作为框架的一部分
通常视频文件都比较大，所以对于媒资系统上传文件的需求要满足大文件的上传要求。http协议本身对上传文件大 小没有限制，但是客户的网络环境质量、电脑硬件环境等参差不齐，如果一个大文件快上传完了网断了，电断了没 有上传完成，需要客户重新上传，这是致命的，所以对于大文件上传的要求最基本的是断点续传。
首先说下 BLOB 的意思， 英文全称是 Binary Large OBjects，可以理解为任意二进制格式的大对象；在 Facebook 的语境下，也就是用户在账户里上传的的图片，视频以及文档等数据，这些数据具有一次创建，多次读取，不会修改，偶尔删除 的特点。
最近需要寻找一种更友好的方式来存储我们的模型。我们曾经在使用 ormb 时遇见了问题，由于我们的模型有的非常大（数十 GB），在使用 ormb 时将会面临：
②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统，很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的，在云上维护 HDFS 一点也不轻松，需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情，而且还费用高昂，成本可能是对象存储是十倍以上。
先看下图中的场景，客户端A和B，以及服务器server都保存了同一个文件，最初，A、B和server上的文件内容都是相同的（记为File.1）。某一时刻，B修改了文件内容，上传到SERVER上（记为File.2）。客户端A这时试图向服务器SERVER更新文件到最新内容，也就是File.1更新为File.2。
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 为什么会产生RDD？ （1）传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。RDD正是解决这一缺点的抽象方法 （2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象
不知道大家有没有想过制作一款自己的网盘呢？这不，我学编程的老弟小阿巴做了一个，非常激动地找我来体验。
在Web应用程序中，文件上传是比较常见的功能。但是，如果要上传大文件，则可能会出现上传时间过长、网络中断等问题，因此需要实现文件分片上传和断点续传功能。本文将介绍如何使用Java语言实现文件分片上传和断点续传功能。
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Prometheus内部主要分为三大块，Retrieval是负责定时去暴露的目标页面上去抓取采样指标数据，Storage是负责将采样数据写磁盘，PromQL是Prometheus提供的查询语言模块
同源是指 " 协议+域名+端口 " 三者相同，即便两个不同的域名指向同一个 ip 地址，也非同源。
JuiceFS 作为分布文件系统，每天与海量的数据打着交道，因此数据的安全性尤为关键，今天就来介绍一下 JuiceFS 在数据加密方面所做的努力。
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