导读：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得以在大数据处理应用中
这是一篇hadoop的测试题及答案解析，题目种类挺多，一共有98道题，题目难度不大，对于高手来说，90分以上才是你的追求。 1 单选题 1.1 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案 C datanode 1.2 HDfS 中的 block 默认保存几份？ a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 答案 A 默认 3份 1.3 下列哪个程序通常与 Name
Redis的数据都是存储在内存中的，所以Redis持久化也就是要把Redis存储在内存中的数据保存到硬盘。
Redis的数据都是存储在内存中的，所以Redis持久化也就是要把Redis存储在内存中的数据保存到硬盘。 Redis提供了两种持久化方式
对Map的结果进行排序并传输到Reduce进行处理 Map的结果并不是直接存放到硬盘,而是利用缓存做一些预排序处理 Map会调用Combiner，压缩，按key进行分区、排序等，尽量减少结果的大小 每个Map完成后都会通知Task，然后Reduce就可以进行处理。
导读：在大数据开发岗位的需求下，工资待遇水涨船高，不少编程人员在面对职业瓶颈期的时候，会选择转编程方向发展。
本文主要讲述 HDFS原理-架构、副本机制、HDFS负载均衡、机架感知、健壮性、文件删除恢复机制 1：当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 •NameNode •DataNod
SharedPreferences（简称sp）Android平台上一个轻量级的存储辅助类，它提供了key-value键值对的接口，用来保存应用的一些常用配置，在应用中通常做一些简单数据的持久化缓存。本文将详细的分析SharedPreferences的实现方式、存储机制、如何正确使用它以及sp的性能问题等方面。
单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份？ a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a)Marti
a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker
SharedPreferences真正实现的类是：SharedPreferencesImpl
（1）客户端通过Distributed FileSystem 模块向NameNode 请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 （2）NameNode返回是否可以上传。 （3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。 （4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。 （5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用 dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。 （6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。 （7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存）， 以Packet 为单位，dn1 收到一个Packet 就会传给 dn2，dn2 传给 dn3；dn1 每传一个 packet 会放入一个应答队列等待应答。 （8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务 器。（重复执行3-7步）。
Innodb存储引擎是以页为单位来管理存储空间的。在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的Buffer Pool之后才可以访问。所有的变更都必须先更新缓冲池中的数据，然后缓冲池中的脏页会以一定的频率被刷入磁盘(Check Point机制)，通过缓冲池来优化CPU和磁盘之间的鸿沟，这样就可以保证整体的性能不会下降太快。
一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。
hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统；如果有个TB级别的文件，我们该怎么存储呢？分布式文件系统未出现的时候，一个文件只能存储在个服务器上，可想而知，单个服务器根本就存储不了这么大的文件；退而求其次，就算一个服务器可以存储这么大的文件，你如果想打开这个文件，效率会高吗
张大胖最近是又喜又忧，喜的是业务量发展猛增，忧的是由于业务量猛增，一些原来不是问题的问题变成了大问题，比如说新会员注册吧，原来注册成功只要发个短信就行了，但随着业务的发展，现在注册成功也需要发 push，发优惠券,…等
LSM 树的这些特点，使得它相对于 B+ 树，在写入性能上有大幅提升。所以，许多 NoSQL 系统都使用 LSM 树作为检索引擎，而且还对 LSM 树进行了优化以提升检索性能。
版本：Snagit 2019.1.2 Build 3596 操作系统测试时间：Windows 10 1803（x64） 漏洞：SnagIt Relay Classic Recorder本地权限通过不安全的文件移动升级 此漏洞是与资本集团安全测试团队的Marcus Sailler，Rick Romo和Gary Muller共同发现的 每隔30-60秒，TechSmith上传服务（UploaderService.exe）会检查“* .xml”格式的任何演示文件文件夹“C：\ ProgramData \ Techsmith \ TechSmith Recorder \ QueuedPresentations”。如果找到无效的服务，则服务将该文件作为SYSTEM移动到
实际编程时，经常会写入到文件，尤其是在计费类的话单中，第三方厂家落话单时经常会写入大文件，这些文件小则几十兆，大则上百兆，如何快速的将话单写入到文件呢？这里介绍两种常见的方法，当然实际业务场景中会有很多种方案，在本文的末尾处将会列出，大家有兴趣的话可以进行参考。
目录介绍01.整体概述说明1.1 项目背景介绍1.2 遇到问题记录1.3 基础概念介绍1.4 设计目标1.5 产生收益分析02.市面存储方案2.1 缓存存储有哪些2.2 缓存策略有哪些2.3 常见存储方案2.4 市面存储方案说明2.5 存储方案的不足03.存储方案原理3.1 Sp存储原理分析3.2 MMKV存储原理分析3.3 LruCache考量分析3.4 DiskLru原理分析3.5 DataStore分析3.6 HashMap存储分析3.7 Sqlite存储分析3.8 使用存储的注意点3.9 各种数据存
CVE-2019-19781下发布了Citrix ADC和Citrix Gateway中的一个严重漏洞。该漏洞引起了大家们的注意，因为它表明未经身份验证的对手可以利用它来破坏设备。尽管最初的发现是由Positive Technologies和Paddy Power Betfair做出的，但是没有公开的关于如何利用它的详细信息，因此值得进一步研究。
在 Java 中操作文件的方法本质上只有两种：字符流和字节流，而字节流和字符流的实现类又有很多，因此在文件写入时我们就可以选择各种各样的类来实现。我们本文就来盘点一下这些方法，顺便测试一下它们性能，以便为我们选出最优的写入方法。
XML是一种用于存储和传输数据的标记语言，具有自我描述性和可扩展性的特点。它使用标签和属性来定义数据的结构，被广泛应用于配置文件、Web服务通信和数据交换等领域。
亲爱的订阅用户，这篇文章来介绍MySQL面试问题的答案和解释。正确解决的MySQL问题将帮助你准备技术面试和在线选择测试。 1、MySql表中允许多少触发器? MySql表允许以下6个触发器： - B
在 Java 中操作文件的方法本质上只有两种：字符流和字节流，而字节流和字符流的实现类又有很多，因此在文件写入时我们就可以选择各种各样的类来实现。我们本文就来盘点一下这些方法，顺便测试一下它们性能，以便为我们选出最优的写入方法。 在正式开始之前，我们先来了解几个基本的概念：流、字节流和字符流的定义与区别。 0.什么是流？ Java 中的“流”是一种抽象的概念，也是一种比喻，就好比水流一样，水流是从一端流向另一端的，而在 Java 中的“水流”就是数据，数据会从一端“流向”另一端。 根据流的方向性，我们可以将流分为输入流和输出流，当程序需要从数据源中读入数据的时候就会开启一个输入流，相反，写出数据到某个数据源目的地的时候也会开启一个输出流，数据源可以是文件、内存或者网络等。 1.什么是字节流？ 字节流的基本单位为字节（Byte），一个字节通常为 8 位，它是用来处理二进制（数据）的。字节流有两个基类：InputStream（输入字节流）和 OutputStream（输出字节流）。 常用字节流的继承关系图如下图所示：
环形缓冲区通常有一个读指针和一个写指针。读指针指向环形缓冲区中可读的数据，写指针指向环形缓冲区中可写的缓冲区。通过移动读指针和写指针就可以实现缓冲区的数据读取和写入。在通常情况下，环形缓冲区的读用户仅仅会影响读指针，而写用户仅仅会影响写指针。如果仅仅有一个读用户和一个写用户，那么不需要添加互斥保护机制就可以保证数据的正确性。如果有多个读写用户访问环形缓冲区，那么必须添加互斥保护机制来确保多个用户互斥访问环形缓冲区。
在上篇教程中，学院君给大家演示了如何通过 JSON 编码存储文本数据到磁盘文件，除此之外，Go 语言还提供了对 CSV 格式文件的支持，CSV 文件本质上虽然就是文本格式数据，不过可以兼容 Excel 表格，这样一来就可以极大方便我们对大批量数据进行管理。
c语言libc库自带的fflush和linux的sync、fsync、fdatasync，字面上都是刷新缓冲区数据到磁盘（当然，fflush还可以刷新缓冲区数据到标准输入、输出以及错误输出）。下面就分析一下上面提到的四个函数的区别。 一、c语言fflush和linux的sync、fsync、fdatasync的区别 1.接口基本不同 fflush是libc库中提供的函数，平台无关，只有在你使用到c语言的标准文件（FILE）操作时，才涉及fflush。 sync、fsync、fdatasync是系统提
数据相关的工具、产品和技术：比如批量数据采集传输的 Sqoop 、离线数据处理的Hadoop 和Hive 、实时流处理的 Storm和 Spark 以及数据分析的R语言等。
Blobstore是位于SPDK bdev之上的Blob管理层，用于与用户态文件系统Blobstore Filesystem （BlobFS）集成，从而代替传统的文件系统，支持更上层的服务，如数据库MySQL、K-V存储引擎Rocksdb以及分布式存储系统Ceph、Cassandra等。以Rocksdb为例，通过BlobFS作为Rocksdb的存储后端的优势在于，I/O经由BlobFS与Blobstore下发到bdev，随后由SPDK用户态driver写入磁盘。整个I/O流从发起到落盘均在用户态操作，完全bypass内核。此外，可以充分利用SPDK所提供的异步、无锁化、Zero Copy、轮询等机制，大幅度减少额外的系统开销。它们之间的关系如下所示(以NVMe bdev为例):
2023 年某一天周末，新手程序员小明因为领导安排的一个活来到公司加班，小明三下五除二，按照领导要求写了一个跑批的数据落库任务在测试环境执行 ，突然间公司停电了，小明大惊，“糟了，MySQL 还在跑任务，会不会因为突然断电，导致数据库崩了”。
RocksDB是一个高性能、可扩展、嵌入式、持久化、可靠、易用和可定制的键值存储库。它采用LSM树数据结构，支持高吞吐量的写入和快速的范围查询，可被嵌入到应用程序中，实现持久化存储，支持水平扩展，可以在多台服务器上部署，实现集群化存储，具有高度的可靠性和稳定性，易于使用并可以根据需求进行定制和优化。RocksDB主要使用到了下面知识：
InnoDB 主要包括了内存池、后台线程以及存储文件。内存池又是由多个内存块组成的，主要包括缓存磁盘数据、redo log 缓冲等；后台线程则包括了 Master Thread、IO Thread以及 Purge Thread 等；由 InnoDB 存储引擎实现的表的存储结构文件一般包括表结构文件（.frm）、共享表空间文件（ibdata1）、独占表空间文件（ibd）以及日志文件（redo文件等）等。
作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景，但我注意到一个常见的模式是，没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题，但从长远来看，相同的性能问题会重新出现，因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么，它们是多么简单还是多么复杂，以及作为集成的一部分而移动的数据量。
Redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。主数据库可以进行读写操作，当主数据库的数据发生变化时会自动将数据同步到从数据库。从数据库一般是只读的，它会接收主数据库同步过来的数据。 下面是主从复制的原理：
请读者注意：本文基于 GreatSQL 8.0.25 & MySQL 5.7.7-RC版本，在 MySQL8.0.30 Redo 发生变化，详情见： MySQL 8.0.30动态redo log初探
持久化存储是将 Redis 存储在内存中的数据存储在硬盘中，实现数据的永久保存。我们都知道 Redis 是一个基于内存的 nosql 数据库，内存存储很容易造成数据的丢失，因为当服务器关机等一些异常情况都会导致存储在内存中的数据丢失。
说明：SharedPreferences与Editor只是两个接口，SharedPreferencesImpl和EditorImp分别实现了对应的接口。另外，ContextImpl记录着SharedPreferences的重要数据，如下：
1）跟NN通信查询元数据(block所在的DN的节点)，找到文件块所在的DN的服务器。2）挑选一台DN（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流。3）DN开始发送数据（从磁盘里读取数据放入流，一packet为单位做校验） 4）客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件中，后面的block块就相当于append到前面的block块，最后合成最终需要的文件。
Redis 的持久化功能是区别于 Memcached 显著特性，数据持久化可以保证系统在发生宕机和重启后数据不会丢失，对于 redis 这种存储在内存中的数据库显得尤为重要。 在 Redis 4.0 以前数据持久化的方式主要有两种
原文地址：https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
程序员在编写应用程序的时候往往需要将程序的某些数据存储在内存中，然后将其写入某个文件或是将它传输到网络中的另一台计算机上以实现通讯。这个将程序数据转化成能被存储并传输的格式的过程被称为“序列化”（Serialization），而它的逆过程则可被称为“反序列化”（Deserialization）。
随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hado
项目中使用leveldb做为存储，使用过一段时间后，对leveldb进行一个深入的学习，让录本人学习过程中理解。过程中参照网上文章以经实际应用，进行文章输出，如果错漏，还望指正。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
Redo日志可以说是关系型数据库的精髓之一，GreatSQL技术社群的这篇文章《图文结合带你搞懂MySQL日志之Redo Log(重做日志)》，作了全面讲解。
一、ClickHouse简介 1、基础简介 Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。 下载仓库：https://repo.yandex.ru/clickhouse 中文文档：https://clickhouse.yandex/docs/zh/ 2、数据库特点 (1)列式数
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