Video: Come si ottiene la localizzazione dei dati in Hadoop?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Localizzazione dei dati in Hadoop . Prendi l'esempio di Wordcount, in cui la maggior parte delle parole è stata ripetuta per 5 Lac o più volte. In tal caso, dopo la fase Mapper, ogni uscita Mapper avrà parole nell'intervallo di 5 Lacs. Questo processo completo di memorizzazione dell'output di Mapper in LFS è chiamato come Localizzazione dei dati.
Tenendo presente questo, cos'è la localizzazione dei dati in Hadoop?
Il concetto di Dati località in Dati Hadoop località in Riduci mappa si riferisce alla capacità di spostare il calcolo vicino al punto in cui l'effettivo dati risiede sul nodo, invece di spostarsi di grandi dimensioni dati al calcolo. Ciò riduce al minimo la congestione della rete e aumenta il throughput complessivo del sistema.
Inoltre, come vengono archiviati i big data? La maggior parte delle persone associa automaticamente HDFS, o Hadoop Distributed File System, ad Hadoop dati magazzini. HDFS archivia le informazioni in cluster costituiti da blocchi più piccoli. Questi blocchi sono immagazzinato nel fisico in loco Conservazione unità, come le unità disco interne.
Proprio così, come vengono archiviati i dati in Hadoop?
su un Hadoop cluster, il dati all'interno di HDFS e il sistema MapReduce sono ospitati su ogni macchina del cluster. Dati è immagazzinato in dati blocchi sui DataNode. HDFS replica quelli dati blocchi, in genere di dimensioni pari a 128 MB, e li distribuisce in modo che vengano replicati all'interno di più nodi del cluster.
Come vengono archiviati i file in HDFS?
HDFS espone a file spazio dei nomi di sistema e consente ai dati dell'utente di essere immagazzinato in File . Internamente, a file è diviso in uno o più blocchi e questi blocchi sono immagazzinato in un insieme di DataNode. Il NameNode viene eseguito file operazioni dello spazio dei nomi di sistema come apertura, chiusura e ridenominazione File e directory.
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