FastDFS以架构简洁和性能良好著称。 今天无意中在网上看到一篇文章：《HDFS和FastDFS的上传、下载效率对比测试》，文章链接：https://blog.csdn.net/a519781181/article/details/79125379/ 我觉得这个性能对比测试结果基本符合大家的认知及预期。FastDFS适合为中

根目录配置项<namehbase.rootdir</name默认“/hbase”根级文件/hbase/WALs被HLog实例管理的WAL文件。/hbase/WALs/datahbase.com,60020,1443159380730对于每个HregionServer,日志目录中都包含一个对应的子目录

集群中五台datanode结果只起来四台，查看没起来的那台datanode日志,发现报错如下：org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.protocol.UnregisteredNodeException):DatanodeDatanodeRegistratio

随着硬件水平的不断提高，需要处理数据的大小也越来越大。大家都知道，现在大数据有多火爆，都认为21世纪是大数据的世纪。当然我也想打上时代的便车。所以今天来学习一下大数据存储和处理。随着数据的不断变大，数据的处理就出现了瓶颈：存储容量，读写速率，计算效率等等。google不愧是走在世界前列的大公司，为了处理大数据，google提出了大数据技术，MapRe

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/a84eb8ab6db94ed2c71e9f0f741162a0692.jpg)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU3MzgwNT

问题引起基于分布式计算框架Spark的室内防盗预警系统首先用摄像头录一段视频，存在电脑里，下载一个ffmpeg的软件对视频进行处理，处理成一张张图片，然后通过hadoop里边的一个文件系统叫做hdfs进行储存，之后进行分析。用spark将hdfs中存储的图片进行读取，调用opencv的人形识别算法将图片中有人形的图片识别出来，然后就代表屋子里进人了，

本文源码：GitHub·点这里(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcicadasmile%2Fbigdataparent)||GitEE·点这里(https://gitee.com/cicadasmile/bigdataparent

hbase存储：HBase存储数据其底层使用的是HDFS来作为存储介质，HBase的每一张表对应的HDFS目录上的一个文件夹，文件夹名以HBase表进行命名（如果没有使用命名空间，则默认在default目录下），在表文件夹下存放在若干个Region命名的文件夹，Region文件夹中的每个列簇也是用文件夹进行存储的，每个列簇中存储就是实际的数据，以HF

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根据云存储服务商Backblaze发布的2021年硬盘“质量报告”，现有存储硬件设备的可靠性无法完全保证，我们需要在软件层面通过一些机制来实现可靠存储。一个分布式软件的常用设计原则就是面向失效的设计。作为当前广泛流行的分布式文件系统，HDFS需要解决的一个重要问题就是数据的可靠性问题。3.0以前版本的Hadoop在HDFS上只能采用多副本冗余的方式做数据备份