hadoop号线不适合这种小文件的存储,还是将数据提取存储到nosql数据库中比较好?

物联网应用,数据为4ms采集一次,为了节省空间,全转换为8位二进制进行数据传递,app进行切割数据,15分钟为一个文件大约700k左右,想请教一下数据存储采用什么方式比较好,看了一下hadoop号线不适合这种小文件的存储,还是将数据提取存储到nosql数据库中比较好?

hadoop节点HDFS数据分片过程

hadoop节点HDFS数据分片过程

Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)数据分片过程可以概括为以下几个关键步骤: 文件切分: 当一个文件被写入HDFS时,HDFS客户端会首先将文件切分成多个数据块(Block)。HDFS默认的一个数据块大小为128MB(这个值可以配置)。例如,一个51...

大数据实战项目:反爬虫系统(Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建)第一阶段

33 课时 |
283 人已学 |
免费

大数据实战项目:反爬虫系统(Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建)第二阶段

28 课时 |
248 人已学 |
免费

大数据实战项目:反爬虫系统(Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建)第三阶段

25 课时 |
92 人已学 |
免费
开发者课程背景图
hadoop节点HDFS数据分片(Data Splitting)

hadoop节点HDFS数据分片(Data Splitting)

Hadoop中的HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)数据分片(Data Splitting)是其数据存储和管理的核心机制之一。以下是HDFS数据分片的主要原理和步骤: 1. 数据分片的目的 提高存储能力:通过将大文件分割成多个小块,HDFS能够在多个节点上存储数据,...

Hadoop节点数据节点(DataNode)

Hadoop节点数据节点(DataNode)

Hadoop的数据节点(DataNode)是Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的核心组件之一,主要负责存储和管理实际的数据块。以下是关于Hadoop数据节点的详细说明: 数据存储: DataNode负责存储数据块,这些数据块通常是HDFS中文件的一部分。 每个DataNode都有一个或多个本地...

hadoop节点HDFS(Hadoop Distributed File System)数据分片

hadoop节点HDFS(Hadoop Distributed File System)数据分片

Hadoop Distributed File System (HDFS) 在 Hadoop 中是数据的存储基石,它采用了一种分布式存储的方式来处理大规模数据集。在 HDFS 中,数据分片(Data Partitioning)是数据处理的关键步骤之一,它有助于在集群中并行处理数据。以下是关于 HDF...

Hadoop节点数据副本

Hadoop节点数据副本

Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 采用了数据冗余的策略来确保数据的容错性和高可用性。数据在 HDFS 中被存储为多个副本,这些副本分布在集群的不同节点上。 HDFS 的默认数据副本数是 3,但你可以根据集群的大小、存储需求和网络带宽来调整这个值。设置适当的副本数可以在数据可靠性和存储成本之...

Hadoop节点数据分片

Hadoop节点数据分片

Hadoop节点数据分片是Hadoop分布式计算框架中的一个核心概念,它涉及到Hadoop如何存储和处理大规模数据集。以下是关于Hadoop节点数据分片的详细说明: HDFS(Hadoop Distributed File System)数据分片: * HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它负责...

Hadoop节点数据局部性

Hadoop节点数据局部性

Hadoop中的数据局部性是一个重要概念,它指的是在分布式计算任务中,尽量将计算操作与数据存储在物理上靠近的地方,以减少数据传输的开销和提高性能。在Hadoop中,数据局部性主要通过以下几个方面实现: 节点选择策略:Hadoop通过将计算任务分发到存储数据的节点上,以提高计算效率。这种策略确保了数据...

Hadoop节点数据可靠性

Hadoop节点数据可靠性

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,它以其高可靠性、高效性和可伸缩性而著称。Hadoop的高可靠性主要得益于其分布式文件系统(HDFS)和容错机制。 HDFS通过数据块复制机制来实现数据可靠性。每个数据块在存储时都会被复制成多个副本,副本的数量由副本因子决定。这些副本会分散存储...

Hadoop数据合并技巧

Hadoop数据合并技巧

Hadoop数据合并是大数据处理中常见的任务之一,以下是一些Hadoop数据合并的技巧: 使用合适的文件格式: SequenceFile:Hadoop中的SequenceFile可以将多个小文件合并成一个大文件,同时保持数据的原始格式。 Parquet和ORC:这些列式存储格式可以减少文件的数量和大...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

社区圈子

大数据
大数据
大数据计算实践乐园,近距离学习前沿技术
188891+人已加入
加入
相关电子书
更多
自建Hadoop数据如何托管到MaxCompute
自建Hadoop数据如何托管到MaxCompute
零基础实现hadoop 迁移 MaxCompute 之 数据
立即下载 立即下载 立即下载
相关实验场景
更多