基于Spark Streaming将图片以流的方式写入HDFS分布式文件系统.zip下载

weixin_39821228 2023-09-18 21:30:16

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Reciver方式 spark streaming通过Reciver方式获取kafka的数据实质是：在spark程序的Executor中开Reciver来接收来自kafka的数据，然后spark streaming会启动job去处理这些数据。因为这些数据是存在内存中的，所以这种方式会容易丢失数据，如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上..

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。本课程讲解搭建hadoop集群的全过程,从安装vmware,centos开始,从本地模式,伪分布式到全分布式,讲解实现经典案例wordcount结束,全方位讲解hadoop的操作细节,带你完成hadoop的安装和入门

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架,是当前最火爆的大数据应用框架,Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算.hdfs作为hadoop重要的组成部分,实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System),HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。本课程详细介绍了从部署linux虚拟机环境到实现全分布式启动hdfs进程的全过程,是快速入门大数据的必经之路.

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