weekend110（Hadoop）的第三天笔记

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《Hadoop权威指南》读书笔记1

<Hadoop权威指南>读书笔记 Day1 第一章 1.MapReduce适合一次写入.多次读取数据的应用,关系型数据库则更适合持续更新的数据集. 2.MapReduce是一种线性的可伸缩编程模型. 3.高性能计算HPC和网格计算比较适合用于计算密集型的作业,但如果几点需要访问的数据量更庞大,很多节点就会因为网络带宽的瓶颈问题不得不闲下等数据.(HPC和网格计算的数据存储与SAN中,数据存储比较集中,数据访问一般通过网络) 4.MapReduce尽量在计算节点上存储数据,以实现数据的本地化快速…

《APUE》第三章笔记（3）

文件共享 UNIX系统支持在不同进程中共享打开的文件,首先先用一幅apue的图来介绍一下内核用于I/O文件的数据结构: 如图所见,一个进程都会有一个记录项,记录项中包含有一张打开文件描述符表,每个描述符占用一项. 描述符包括:(a)文件描述符标志(fd标志),(b)指向一个文件表项的指针(文件指针). 而文件表包括:(a)文件状态标志,(b)当前文件偏移量,(c)v节点指针 v节点包括:文件类型和对此文件进行各种操作的函数的指针,大部分v节点还包括年i节点(索引节点,第四章详细介绍) 如果两个进…

《APUE》第三章笔记（2）

read函数调用read函数从打开的文件中读数据. #include <unistd.h> ssize_t read(int filedes, void *buf, size_t nbytes); 返回值:若成功则返回读到的字节数,若文件已到结尾则返回0,出错返回-1 有多种情况可使实际读到的字节数少于要求读的字节数 1.读普通文件时,在读到要求字节数之前已到达了文件尾端.例如,若在到达文件尾端之前还有30个字节,而要求读100个字节,则read返回30.下一次再调用read时,它将会返回0…

《APUE》第三章笔记（1）

以下内容是我看<APUE>第二版第三章的笔记,有错还希望指出来,谢谢. unbuffered I/O,跟buffered I/O相对,buffered I/O就是 ISO C标准下的标准输入输出函数,而unbuffered I/O就是POSIX下的函数. 文件描述符,个人理解就相当于Linux下的UID,GID那样具有系统标识性的数字.系统对哪个哪个文件操作主要认的就是文件描述符.按照惯例,在UNIX的shell下,0代表标准输入,1代表标准输出,2就代表标准出错输出.在遵从POSIX的应用程…

Hadoop 系列（三）Java API

Hadoop 系列(三)Java API <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>2.9.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</grou…

hadoop学习第三天-MapReduce介绍&&WordCount示例&&倒排索引示例

一.MapReduce介绍 (最好以下面的两个示例来理解原理) 1. MapReduce的基本思想 Map-reduce的思想就是“分而治之” Map Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行 “ 简单的任务”有几个含义: 1 数据或计算规模相对于原任务要大大缩小: 2 就近计算,即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算: 3 这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系一个HDFS block (input split)执行一个Map task. Map tas…

Elasticsearch7.X 入门学习第三课笔记----search api学习（URI Search）

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第三课笔记----search api学习(URI Search) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100545466 实现对es中存储的数据进行查询分析,endpoint为_search,查询主要有两种形式: URI Search:操作简便,方便通过命令行测试,仅包含部…