来自本地文件系统的输入在每个节点上。
第1章 引言 1.1 编写目的 对关于hadoop的文档及资料进行进一步的整理。 1.2 相关网站 毋庸置疑 http://hadoop.apache.org/ 国内 http://www.hadoopor.com/ 专门研究hadoop的，《hadoop开发者》由该站创办，已发4期 中国云计算论坛hadoop专区; http://bbs.chinacloud.cn/showforum-16.aspx 中科院计算所办的hadoop：http://www.hadooper.cn/
4.2 创建RDD 由于Spark一切都是基于RDD的，如何创建RDD就变得非常重要，除了可以直接从父RDD转换，还支持两种方式来创建RDD： 1）并行化一个程序中已经存在的集合（例如，数组）； 2）引用一个外部文件存储系统（HDFS、HBase、Tachyon或是任何一个支持Hadoop输入格式的数据源）中的数据集。 4.2.1 集合（数组）创建RDD 通过并行集合（数组）创建RDD，主要是调用SparkContext的parallelize方法，在Driver（驱动程序）中一个已经存在的集合（数组）上
就如上一篇文章介绍的那样，如果输入文件是压缩文件，当 MapReduce 程序读取压缩文件时，根据文件名的后缀来选择 codes，输入文件自动解压缩（我们不需要指定压缩文件是哪一种压缩格式）。
1、启动hadoop所有进程 start-all.sh等价于start-dfs.sh + start-yarn.sh
大数据不可避免地需要在计算机集群上进行分布式并行计算。因此，我们需要一个分布式数据操作系统来管理各种资源，数据和计算任务。今天，Apache Hadoop是现有的分布式数据操作系统。 Apache Hadoop是一个用于分布式存储的开源软件框架，以及商用硬件群集上的大数据的分布式处理。本质上，Hadoop由三部分组成：
Hadoop分布式文件系统(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。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。
pyspark 包介绍 子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API。根据网上提供的资料，现在汇总一下这些类的基本用法，并举例说明如何具体使用。也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式。方便初学者查询及使用。 Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口。 RDD: 弹性分布式数
1、Hadoop的整体框架 Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS
1、Hadoop的整体框架 Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎。 （1）Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口； （2）Hive是基于Hadoop的一个工具，提供完整的SQL查询，
在用户函数中访问缓存文件或者目录(这里是一个map函数)。这个函数必须继承RichFunction,因为它需要使用RuntimeContext读取数据:
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建 RDD 对象：
Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。
Hadoop是apache软件基金会的开源分布式计算平台hadoop集群包括两种角色Mater和Slave。一个HDFS集群由一个运行于Master上的NameNode和若干个运行于Slave节点的DataNode组成。NameNode负责管理文件系统命名空间和客户端对文件系统的访问操作；DataNode管理存储的数据。文件以块形式在DataNode中存储，假如一个块大小设置为50MB，块的副本数为3（通过设置块的副本数来达到冗余效果，防止单个DataNode磁盘故障后数据丢失），一个40MB的文件
前言 上一篇详细介绍了HDFS集群，还有操作HDFS集群的一些命令，常用的命令： hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R 777 /xxx hdf
Hadoop支持通过NFSv3挂载HDFS文件系统到本地目录，允许用户像访问本地文件系统一样访问HDFS，对于普通用户来说大大的简化了HDFS的使用。该功能通过引入NFS Gateway服务实现，将NFS协议转换为HDFS访问协议。本篇文章主要讲述如何将HDFS文件系统挂载到Linux本地。
HDFS(Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统)最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的，是Apache Hadoop Core项目的一部分。HDFS被设计为可以运行在通用硬件（commodity hardware）上、提供流式数据操作、能够处理超大文件的分布式文件系统。HDFS具有高度容错、高吞吐量、容易扩展、高可靠性等特征，为大型数据集的处理提供了强有力的工具。
本文对目前数种分布式文件系统进行简单的介绍。当前比较流行的分布式文件系统包括：Lustre、Hadoop、MogileFS、FreeNAS、FastDFS、NFS、OpenAFS、MooseFS、pNFS、以及GoogleFS。 ---- Lustre（www.lustre.org） lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数量存储系统。 lustre是
原文 : https://code.fb.com/video-engineering/oil-vcache/
近两年，SDS挺火。做SDS的厂商也很多，如VMware的vSAN，Nutanix，传统存储厂商EMC也有自己的SDS产品。有调查机构显示，SDS在未来将超过传统存储，看起来SDS的前景还是光明的。
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