在上篇《hive(01)、基于hadoop集群的数据仓库Hive搭建实践(https://my.oschina.net/zss1993/blog/1602402)》一文中我们搭建了分布式的数据仓库Hive服务，本文主要是在上文的基础上结合Hadoop分布式文件系统，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将sql语句转换为MapRedu

1\.FastDFS适用的场景以及不适用的场景  FastDFS是为互联网应用量身定做的一套分布式文件存储系统，非常适合用来存储图片、音频、视频、文档等文件。对于互联网应用，简洁高效的FastDFS和其他分布式文件系统相比，优势非常明显。具体情况大家可以查阅相关介绍文档，如：FastDFS架构设计文档等等。  出于简洁考虑，FastDFS没

一、HDFS个人理解      HDFS是个文件系统，只不过加了个分布式作为文件系统的前缀而已，大概的结构就像LINUX系统。文件大的一个电脑存储不下，怎办？那就想办法存储到不同的机子上呗，于是HDFS就应用而生了。众所周知，文件在硬盘上是以文件块的形式存储。什么句柄啊，真心不懂，只能感知，没人能明白0和1，当然也没必要。二、Map个人理解

1.FastDFS是什么？FastDFS是分布式文件系统。使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。2.工作原理FastDFS架构包括Trackerserver和Storageserver。客户端请求Trackerserver进行文件上传、下载，通过Trackerser

分布式缓存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。此缓存的工作机制如下：程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统，例如hdfs或者s3)，通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。

一、下载解压1、Zookeeper简介Zookeeper作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是Zookeeper并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状

作为解决方案厂商，MapGis是如何实现分布式大数据存储的呢?MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGISSDE的基础之上，针对地理大数据的特点，构建了MapGISDataStore分布式数据库引擎，其集成整合了多种开源分布式数据库和文件系统，分别用来存储和管理关系型数据，切片型数据，实时型数据和非结构化数据，形成针对地理大数据应用场景相关的解

时间2022年8月5日—2022年8月9日北京（同时转线上直播）（5日报到，6日9日上课）课程第一天一、大数据概述二、大数据处理架构Hadoop三、分布式文件系统HDFS四、分布式数据库HBase第二天五、MapReduce六、Spark七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序八、PythonSpark集成开发环境第三

什么是网络文件系统？网络文件系统（NetworkFileSystem,NFS）实现了一种软件协议，能将远端的文件系统映射到本地，使用者访问网络上的文件就像在使用自己的计算机一样。远端是专属存储系统，通常称为NAS存储。比较出名的网络文件系统的实现包括Sun公司的NFS，微软的CIFS（CommonInternetFileSystem）等，网络文件系统的访问示意图如下：