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nutch相关知识

  • 程序员必备大数据技能之分布式云平台Hadoop
    一、Hadoop创始人介绍Hadoop作者Doug cutting,就职Yahoo期间开发了Hadoop项目,目前在Cloudera 公司从事架构工作。二、Hadoop简介Hadoop名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。2003-2004年,Google公开了部分GFS和Mapreduce思想的细节,以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和Mapreduce机制,一个微缩版:NutchHadoop 于 2005 年秋天作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。2006 年 3 月份,Map-Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目。三、Hadoop简介:http://hadoop.apache.org分布式存储系统HDFS (Hadoop Distributed File System )POSIX分布式存储系统 提供了 高可靠性、高扩展性和高吞吐
  • 深入理解Hadoop之HDFS架构
    Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是,与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的:HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上。(高容错)HDFS提供对数据的高吞吐量访问,适用于具有海量数据集的应用程序。(高吞吐量)HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问。(流式访问)HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。项目URL是http://hadoop.apache.org/目标和假设硬件故障检测:硬件故障是常态而非例外。Hadoop通常部署在低成本的硬件上,并且通常包含成百上千的服务器,每个服务器都存储文件系统数据的一部分。由于存在大量的组件,并且每个组件都具有不可忽略(non-trivial )的故障概率,这意味着HDFS的某些组件始终都不起作用。因此,故障检测并快速恢复是HDFS的核心架构目标。流式访问:HDFS更适
  • 深入理解Hadoop之HDFS架构
    Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是,与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的:HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上。(高容错)HDFS提供对数据的高吞吐量访问,适用于具有海量数据集的应用程序。(高吞吐量)HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问。(流式访问)HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。目标和假设硬件故障检测:硬件故障是常态而非例外。Hadoop通常部署在低成本的硬件上,并且通常包含成百上千的服务器,每个服务器都存储文件系统数据的一部分。由于存在大量的组件,并且每个组件都具有不可忽略(non-trivial )的故障概率,这意味着HDFS的某些组件始终都不起作用。因此,故障检测并快速恢复是HDFS的核心架构目标。流式访问:HDFS更适合批处理而不是交互式使用,更加注重数据访问的高吞吐量而不是数据
  • 深入理解Hadoop之HDFS架构
    Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是,与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的:HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上。(高容错)HDFS提供对数据的高吞吐量访问,适用于具有海量数据集的应用程序。(高吞吐量)HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问。(流式访问)HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。目标和假设硬件故障检测:硬件故障是常态而非例外。Hadoop通常部署在低成本的硬件上,并且通常包含成百上千的服务器,每个服务器都存储文件系统数据的一部分。由于存在大量的组件,并且每个组件都具有不可忽略(non-trivial )的故障概率,这意味着HDFS的某些组件始终都不起作用。因此,故障检测并快速恢复是HDFS的核心架构目标。流式访问:HDFS更适合批处理而不是交互式使用,更加注重数据访问的高吞吐量而不是数据

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