Hadoop HDFS master-slave机制 【二】

大数据学习笔记02----Hadoop之HDFS HDFS分布式文件系统 文章目录HDFS分布式文件系统一、 HDFS 简介二、HDFS的重要概念三、HDFS 架构四、HDFS 客户端操作总结 Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算框架)+Yarn(资源协调框架)+Common模块,本文章主要对HDFS的知识点进行梳理。 一、 HDFS 简介 HDFS (全称:Hadoop Distribute File System,Hadoop 分布式文件系统)是 Hadoop 核心组成,是分布式存储服务。 分布式文件系统横跨多台 阅读详情

hadoop 的hdfs分布式文件系统,namenode采用了master-slave机制,什么是master-slave机制下面做一个简单的介绍
master-slave 称作主从设备模式,核心思想是基于分而治的思想,将一个原始任务分解成多个语义相同的子任务,并由专门的线程来执行这些任务。最终的结果是通过整合各个子任务得出的。
主要的使用场景有
并行计算,以提升计算性能
容错处理,以提升计算的可靠性
计算精度,以提高计算的精确程度
HDFS 的 NameNode , DataNode 以及客户端之间的存取访问关系, NameNode 作为 Master 服务,它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。NameNode会保存文件系统的具体信息,包括文件信息、文件被分割成具体block块的信息、以及每一个block块归属的DataNode的信息。对于整个集群来说,HDFS通过NameNode对用户提供了一个单一的命名空间。DataNode作为slave服务,在集群中可以存在多个。通常每一个DataNode都对应于一个物理节点。DataNode负责管理节点上它们拥有的存储,它将存储划分为多个block块,管理block块信息,同时周期性的将其所有的block块信息发送给NameNode。

自动权重化图卷积网络(Auto-Weighted GCN)算法在反洗钱识别中的应用及代码实现 该算法通过自动学习节点之间的权重信息,能够更好地捕捉AML数据中的关系和结构,从而提高反洗钱识别的准确性和效果。传统的AML识别方法通常依赖于专家定义的规则和手动提取的特征,但这些方法在应对大规模和复杂的数据时存在一定的局限性。GCN通过在图上执行卷积操作来捕捉节点之间的关系和结构信息,从而实现对图数据的学习和表示。自动权重化图卷积网络是一种基于GCN的改进算法,能够自动学习节点之间的权重信息,从而更好地捕捉图中的关系。利用自动计算的权重值执行图卷积操作。根据节点之间的相似度,计算每个节点的权重。 阅读详情

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