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如何部署 Hadoop 集群

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。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

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大数据系列(1)——Hadoop集群坏境搭建配置

文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前,关于大数据项目可以真正

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使用腾讯云云主机(CVM)分散置放群组实现业务高可用部署

在业务系统上云的过程中,业务部署的高可用和容灾是一个要考虑的关键因素。如今很多系统都采用分布式的架构,从架构层面避免单点故障。分布式系统中,任意一个节点故障,其他节点可以快速接管业务,避免整个业务系统宕机。 这就对IaaS层资源提出了要求,即单节点故障,不影响其他节点。 由于公有云是一个多租户的环境,一台物理机上会运行多个虚拟机,如果分布式系统的多个虚拟机落到了同一台物理机上,当物理机发生故障时,多个分布式节点同时故障,就有可能造成整个系统宕机。 那么在公有云的IaaS层,如何才能保证分布式系统部署的高可用呢? 使用腾讯云的分散置放群组可以解决这个问题。

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