分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析

６苏州大学学报（工科版）第３０卷

图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构

２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较

ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。

２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ）

两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。

一二

Ｒｏｏｔ

＼

图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树

２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ）

Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。

ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。

２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ）

ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。

ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。

２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ）

Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并

指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连

分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较

与分析

作者：许春玲， 张广泉， Xu ChunLing， Zhang Guangquan

作者单位：许春玲,Xu ChunLing(苏州大学计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006)， 张广泉,Zhang Guangquan(苏州大学计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;中国科学院软件研究所计算

机科学国家重点实验室,北京,100080)

刊名：

苏州大学学报（工科版）

英文刊名：JOURNAL OF SUZHOU UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE EDITION)

年，卷(期)：2010,30(4)

参考文献(2条)

1.John Howard.Michael Kazar.Sherri Menees Scale and performance in a distributed file system 1988(1)

2.Luiz A Barroso.Jeffrey Dean.Urs H¨olzle Web search for a planet:the Google cluster architecture 2003(2)

本文链接：https://www.wendangku.net/doc/0717877809.html,/Periodical_szscgxyxb201004002.aspx

心理语言学(桂诗春)—新编心理语言学

桂诗春：新编心理语言学，上海：上海外语教育出版社，2000年6月第1版。 1 绪论 1·1 心理语言学的对象 心理语言学是研究语言和心理的。 我们可以归纳出心理语言学的几个特点： 1.它是研究语言的习得和使用的心理过程的。 2.这个过程是以认真为基础的。 3.它主要采用实验方法（包括心理测量的方法和统计的方法）来进行研究；在一些领域（如语言习得）还需要采用自然观察方法和语料库方法。 1·4 心理语言学的诞生和发展 1·5 心理语言学的研究方法 (1)自然观察 心理语言学所采用的第一种研究方法是自然观察。有些自然产生的行为（如语言习得和失言）是很难任意操纵的，只好在它出现时便进行观察；还有些行为一经操纵，就会收到影响，乃至失真，在实验室里的电话通话和日常的电话通话显然不同。 自然观察具有以下特点： 第一个特点是：不干预性。即不掺杂观察者的任何主观因素，如实地记录客观现象，但这有时不容易做到。因为语言活动既是心理活动，又是社会活动，所以有的观察又强调观察者参与语言活动。既要参与但又不干预，就要求观察者灵活掌握。 第二个特点是：强调事物的型式性。这是观察的根本目的，即从个别的、随机的行为中找出规律性的东西进行分析。 第三个特点是：直观性。这是自然观察的有点，直观的东西比臆断的东西要可靠，但是问题在于心理活动不能直观，必须根据表面观察到的行为去推断其心理过程，要推断就难以避免主观性。 第四个特点是：长时性。自然观察要花很多精力和时间才能找到事物的型式。 （2）实验法 心理语言学所采用的第二种研究方法是实验法。实验法是自然科学所采用的方法，这是一种有控制的观察。任何一种行为都是很多因素起作用的结果。为了

局部解剖学实验方案

局部解剖学实验总结周振东 经过一个学期的局解实验课学习，以下是我对每次实验课的总结 第一次实验课主要是腋窝的解剖。 1. 解剖浅层找到肋间臂神经 剔除浅筋膜和腋筋膜后。 。 从喙突向下修洁肱二头肌短头和喙肱肌；2）在喙肱肌内部剖出肌皮神经、正中神经；3）再循正中神经向上找出位于其二根之间的腋动脉；4）剖出位于腋动静脉之间较粗的尺神经和前臂内侧皮神经及位于腋静脉内侧的臂内侧皮神经；5）观察腋动脉的分段，剖出各段的分支；6）在腋动脉的后方，找出桡神经。 （5）解剖腋窝后壁穿三边空、四边孔的结构：剖出穿三边空的旋肩胛动脉和传四边孔的腋神经、旋肱后动脉。 （6）解剖胸背神经，肩胛下神经上支和下支，位于腋中线附近的胸长神经。 （二）臂、肘、前臂前区，肩胛区，臂、肘、前臂后区 Ⅰ臂、肘、前臂前区. 1.解剖浅层结构： （1）寻认头静脉及前臂外侧皮神经，贵要静脉及前臂内侧皮神经。 （2）寻找臂内侧皮神经、肘正中静脉、肘淋巴结。 2.臂部剔除浅筋膜和深筋膜： 3观察肱二头肌内、外侧沟及有关的血管神经：正中神经、尺神经、肱动脉及桡神经，观察它们的走行、分布范围。 4解剖肘窝： （1）清理肘窝的边界:观察肘窝的境界，显露肘窝的内容。 （2）解剖肘窝内的结构：修洁肱二头肌腱，在其内侧剖出和修洁肱动脉的末端至分为桡、尺动脉，在肱动脉的内侧修洁正中神经。 5解剖前臂前肌群、血管和神经： （1）观察前臂肌前群浅层。 （2）剖查桡血管神经束：将肱桡肌拉向外侧，修洁桡动脉和桡神经前支，并寻找其分支。 （3）剖查尺血管神经束：将尺侧腕屈肌拉向外侧，找出尺神经和尺动脉，并寻找其分支。 （4）剖查正中神经：在旋前圆肌两头之间找出已剖出的正中神经，观察其分支分布。 （5）剖查前臂肌前群深层。 6 剖出骨间总动脉、骨间前动脉、骨间后动脉和前臂屈肌后间隙。 Ⅱ肩胛区，臂、肘、前臂后区 1. 解剖浅筋膜及浅筋膜内的结构：找出臂外侧皮神经、臂后皮神经、贵要静脉、头静

分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析

６苏州大学学报（工科版）第３０卷 图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构 ２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较 ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。 ２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ） 两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。 一二 Ｒｏｏｔ ＼ 图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树 ２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ） Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。 ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。 ２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ） ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。 ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。 ２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ） Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并 指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连

二十个著名的心理学实验

01 斯坦福监狱实验 斯坦福监狱实验（Stanford prison experiment）是1971年由美国心理学家菲利普·津巴多领导的研究小组，在设在斯坦福大学心理学系大楼地下室的模拟监狱内，进行的一项关于人类对囚禁的反应以及囚禁对监狱中的权威和被监管者行为影响的心理学研究，充当看守和囚犯的都是斯坦福大学的在校大学生志愿者。 囚犯和看守很快适应了自己的角色，一步步地超过了预设的界限，通向危险和造成心理伤害的情形。三分之一的看守被评价为显示出“真正的”虐待狂倾向，而许多囚犯在情感上受到创伤，有2人不得不提前退出实验。最后，津巴多因为这个课题中日益泛滥的反社会行为受到警告，提前终止了整个实验。 斯坦福监狱实验经常被拿来与米尔格拉姆实验进行比较，米尔格拉姆实验是于1961年在耶鲁大学，由津巴多中学时代的好友斯坦利·米尔格拉姆进行的。津巴多作为监狱长。 死亡实验是一套故事基于斯坦福大学监狱实验的电影。 津巴多模拟监狱实验 斯坦福大学(Stanford)的心理学家菲利普·津巴多(Philip Zimbardo)和他的同事在斯坦福大学的心理学系办公大楼地下室里建立了一个“监狱”，他们以每天15美元的价格雇用了24名学生来参加实验。这些学生情感稳定，身体健康，遵纪守法，在普通人格测验中，得分属正常水平。实验者对这些学生随意地进行了角色分配，一部分人为“看守”，另一部分人为“罪犯”，并制定了一些基本规则。然后，实验者就躲在幕后，看事情会怎样发展。 两个礼拜的模拟实验刚刚开始时，被分配做“看守”的学生与被分配做“罪犯”的学生之间，没有多大差别。而且，做“看守”的人也没有受过专门训练如何做监狱看守员。实验者只告诉他们“维持监狱法律和秩序”，不要把“罪犯”的胡言乱语(如“罪犯”说，禁止使用暴力)当回事。为了更真实地模拟监狱生活，“罪犯”可以像真正的监狱中的罪犯一样，接受亲戚和朋友的探视。但模拟看守8小时换一次班，而模拟罪犯除了出来吃饭、锻炼、去厕所、办些必要的其他事情之外，要日日夜夜地呆在他们的牢房里。 “罪犯”没用多长时间，就承认了“看守”的权威地位，或者说，模拟看守调整自己，进入了新的权威角色之中。特别是在实验的第二天“看守”粉碎了“罪犯”进行反抗的企图之后，“罪犯”们的反应就更加消极了。不管“看守”吩咐什么，“罪犯”都唯命是从。事实上，“罪犯”们开始相信，正如“看守”所经常对他们说的，他们真的低人一等、无法改变现状。而且每一位“看守”在模拟实验过程中，都作出过虐待“罪犯”的事情。例如，一位“看守”说，“我觉得自己不可思议……我让他们互相喊对方的名字，还让他们用手去擦洗厕所。我真的把…罪犯?看作是牲畜，而且我一直在想，…我必须看住他们，以免他们做坏事。”?另一位“看守”补充说，“我一到…罪犯?所在的牢房就烦，他们穿着破衣服，牢房里满是难闻的气味。在我们的命令面前，他们相对而泣。他们没有把这些只是当作一次实验，一切好像是真的，尽管他们还在尽力保持自己原来的身份，但我们总是向他们表明我们才是上司，这使他们的努力收效甚微。” 这次模拟实验相当成功地证明了个体学习一种新角色是多么迅速。由于参加实验的学生在实验中表现出病态反应，在实验进行了6天之后，研究人员就不得不终止了实验。

基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现

太原理工大学 硕士学位论文 基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 姓名：封俊 申请学位级别：硕士 专业：软件工程 指导教师：胡彧 20100401

基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 摘要 分布式搜索引擎是一种结合了分布式计算技术和全文检索技术的新型信息检索系统。它改变了人们获取信息的途径，让人们更有效地获取信息，现在它已经深入到网络生活的每一方面，被誉为上网第一站。 目前的搜索引擎系统大多都拥有同样的结构——集中式结构，即系统所有功能模块集中部署在一台服务器上，这直接导致了系统对服务器硬件性能要求较高，同时，系统还有稳定性差、可扩展性不高的弊端。为了克服以上弊端就必须采购极为昂贵的大型服务器来满足系统需求，然而并不是所有人都有能力负担这样高昂的费用。此外，在传统的信息检索系统中，许多都采用了比较原始的字符串匹配方式来获得搜索结果，这种搜索方式虽然实现简单，但在数据量比较大时，搜索效率非常低，导致用户无法及时获得有效信息。以上这两个缺点给搜索引擎的推广带来了很大的挑战。为应对这个挑战，在搜索引擎系统中引入了分布式计算和倒排文档全文检索技术。 本文在分析当前几种分布式搜索引擎系统的基础上，总结了现有系统的优缺点，针对现有系统的不足，提出了基于Hadoop的分布式搜索引擎。主要研究工作在于对传统搜索引擎的功能模块加以改进，对爬行、索引、搜索过程中的步骤进行详细分析，将非顺序执行的步骤进一步分解为两部分：数据计算和数据合并。同时，应用Map/Reduce编程模型思想，把数据计算任务封装到Map函数中，把数据合并任务封装到Reduce函数中。经过以上改进的搜索引擎系统可以部署在廉价PC构成的Hadoop分布式环境中，并具有较高的响应速度、可靠性和扩展性。这与分布式搜索引擎中的技术需求极为符合，因此本文使用Hadoop作为系统分布式计算平台。此外，系

局部解剖学实验指导胸部参考答案汇总

局部解剖学实验指导参考答案 第一章胸部 一、选择题 A 型题: 1-5 E A A D D 6-10 D D A E B 11-15 D D D C B 16-20 D B E A C 21-25 E E C D C 26-30 B D E C E 31-35 C A C A D 36-40 B C C A C 41-45 C C D C E 46-48 B D D B 型题: 49-50 B A 51-55 A D C A B 56-60 E C D D C 61-65 B A A E D 66-70 B E E D C 71-75 B A B C A 76-77 D E C 型题: 78-80 A B D 81-85 A A C D A 86-90 C C A D D 91-95 A B C D B 96-100 A C A B D X 型题:

101-105 ABCE ACD ABCD ABDE CD 106-110 ACDE BDE ABCDE ACDE ABCE 111-115 ABC ABCDE ABE BDE CE 116-120 ADE ACE BC AB ABCD 121-125 ABC BCDE ABCD AC DE 126-130 BD AB ABCDE BC AD 131-133 BCDE ACE ABCDE 注:第 123题 C 选择项“弓”去掉。 二、填空题 1.皮肤、浅筋膜、深筋膜、胸廓外肌层、肋骨、胸内筋膜、壁胸膜 2.肋弓、剑胸结合 3.乳房、胸肌筋膜、乳房悬韧带 4.胸肌淋巴结、中央淋巴结、尖淋巴结、锁骨上淋巴结、胸骨旁淋巴结、对侧乳房淋巴管、腹前外侧壁上部的淋巴管、膈下间隙、肝、胸肌间淋巴结、尖淋巴结。 5.胸长神经、前锯肌、翼状肩;胸背神经、背阔肌 6.肋胸膜、膈胸膜、纵隔胸膜、胸膜顶;胸膜隐窝、肋胸膜、膈胸膜、肋膈隐窝 7.肺静脉、肺动脉、支气管;肺动脉、支气管、肺静脉;上叶支气管、肺动脉、中下叶支

8个经典心理学实验

8个经典心理学实验 1霍桑实验： 1924～1932年，以哈佛大学教授G.E.梅奥为首的一批学者在美国芝加哥西方电气公司所属的霍桑工厂进行的一系列实验的总称。 1924年11月，霍桑工厂内的研究者在本厂的继电器车间开展了厂房照明条件与生产效率关系的实验研究。研究者预先设想，在一定范围内，生产效率会随照明强度的增加而增加，但实验结果表明，不论增加或减少照明强度都可以提高效率（有两个女工甚至在照明降低到与月光差不多时仍能维持生产的高效率）。随后，研究者又试验不同的工资报酬、福利条件、工作与休息的时间比率等对生产效率的影响，也没有发现预期的效果。 1927年梅奥等人应邀参与这项工作。从1927～1932年, 他们以"继电器装配组"和"云母片剥离组"女工为被试，通过改变或控制一系列福利条件重复了照明实验。 结果发现，在不同福利条件下，工人始终保持了高产量。研究者从这一事实中意识到，工人参与试验的自豪感极大地激发了其工作热情，促使小组成员滋生出一种高昂的团体精神。这说明职工的士气和群体内的社会心理气氛是影响生产效率的更有效的因素。在此基础上，梅奥等在1928～1932年中，又对厂内2100名职工进行了采访,开展了一次涉及面很广的关于士气问题的研究。起初,他们按事先设计的提纲提问,以了解职工对工作、工资、监督等方面的意见，但收效不大。后来的访谈改由职工自由抒发意见。由于采访过程既满足了职工的尊重需要，又为其提供了发泄不满情绪和提合理化建议的机会，结果职工士气高涨，产量大幅度上升。为了探索群体内人际关系与生产效率之间的联系，研究者在1931～1932年间进行了对群体的观察研究。结果发现，正式群体内存在着非正式群体，这种非正式群体内既有无形的压力和自然形成的默契，也有自然的领导人，它约束着每个成员的行为。 在心理学研究的历史上，霍桑实验第一次把工业中的人际关系问题提到首要地位，并且提醒人们在处理管理问题时要注意人的因素，这对管理心理学的形成具有很大的促进作用。梅奥根据霍桑实验，提出了人际关系学说。人际关系学说为西方管理科学和管理工作指出了新的方向。但也有人对霍桑实验提出批评，认为它带有推论的性质，缺乏客观性。研究者没有考虑工人的阶级觉悟、工会的作用以及其他厂外力量对职工态度的影响。 2."迟延满足" 发展心理学研究中有一个经典的实验，称为“迟延满足”实验。实验者发给4岁被试儿童每人一颗好吃的软糖，同时告诉孩子们：如果马上吃，只能吃一颗；如果等20分钟后再吃，就给吃两颗。有的孩子急不可待，把糖马上吃掉了；而另一些孩子则耐住性子、闭上眼睛或头枕双臂做睡觉状，也有的孩子用自言自语或唱歌来转移注意消磨时光以克制自己的欲望，从而获得了更丰厚的报酬。研究人员进行了跟踪观察，发现那些以坚韧的毅力获得两颗软糖的孩子，长到上中学时表现出较强的适应性、自信心和独立自主精神；而那些经不住软糖诱惑的孩子则往往屈服于压力而逃避挑战。在后来几十年的跟踪观察中，也证明那些有耐心等待吃两块糖果的孩子，事业上更容易获得成功。实验证明：自我控制能力是个体在没有外界监督的情况下，适当地控制、调节自己的行为，抑制冲动，抵制诱惑，延迟满足，坚持不懈地保证目标实现的一种综合能力。它是自我意识的重要成分，是一个人走向成功的重要心理

Hadoop分布式文件系统：架构和设计

Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)

引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

基于Hadoop的分布式文件系统

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/0717877809.html, 基于Hadoop的分布式文件系统 作者：陈忠义 来源：《电子技术与软件工程》2017年第09期 摘要HDFS是Hadoop应用用到的一个最主要的分布式存储系统，Hadoop分布式文件系 统具有方便、健壮、可扩展性、容错性能好、操作简单、成本低廉等许多优势。。深入了解HDFS的工作原理对在特定集群上改进HDFS的运行性能和错误诊断都有极大的帮助。本文介绍了HDFS的主要设计理念、主要概念及其高可靠性的实现等。 【关键词】Hadoop 分布式文件系统 Hadoop是新一代的大数据处理平台，在近十年中已成为大数据革命的中心，它不仅仅承担存储海量数据，还通过分析从中获取有价值信息。进行海量计算需要一个稳定的，安全的数据容器，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）运应而生，它是Hadoop的底层实现部分，存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。 1 HDFS的设计理念 面对存储超大文件，Hadoop分布式文件系统采用了流式数据访问模式。所谓流式数据，简单的说就是像流水一样，数据一点一点“流”过来，处理数据也是一点一点处理。如果是全部收到数据以后再进行处理，那么延迟会很大，而且会消耗大量计算机内存。 1.1 存储超大文件 这里的“超大文件”通常达到几百GB甚至达到TB大小的文件。像大型的应用系统，其存储超过PB级数据的Hadoop集群比比皆是。 1.2 数据访问模式 最高效的访问模式是一次写入、多次读取。HDFS的构建思路也是这样的。HDFS存储的数据集作为Hadoop的分析对象。在数据集生成以后，采用各种不同分析方法对该数据集进行长时间分析，而且分析涉及到该数据集的大部分数据或者全部数据。面对庞大数据，时间延迟是不可避免的，因此，Hadoop不适合运行低时间延迟数据访问的应用。 1.3 运行在普通廉价的服务器上 HDFS设计理念之一就是让它能运行在普通的硬件之上，即便硬件出现故障，也可以通过容错策略来保证数据的高可用。

局部解剖学实验操作指导

. 解剖操作简介 局部解剖学是研究人体各个局部层次结构及各器官之间的位置与毗邻关系的科学。它是临床医学课程尤其是外科学的重要基础课程。局部解剖学的学习方法与系统解剖学不同，系统解剖学是通过理论大课的讲授和实验小课的示教见习进行学习；而局部解剖学主要是通过学生自己大量的实地解剖操作和少量的阶段总结性大课进行学习的。因此，实地解剖操作学习局部解剖学的主要方法，是掌握人体解剖学知识的重要实践过程。通过解剖、观察和辨认，不仅能巩固已获得的系统解剖学知识，而且将进一步熟悉和掌握人体各局部的层次结构和各器官之间的毗邻关系，为学习临床医学课程奠定良好的基础。百闻不如一见，百看不如实践，在实地解剖过程中，要充分利用有限的尸体标本，在教员指导下，严格按照解剖操作步骤和要求，认真细致地进行解剖，细心观察和辨认各层次结构，并作阶段性的归纳总结，真正按教学大纲的目的和要求，掌握局部解剖学知识。 为了更好地进行实地解剖操作，在解剖尸体之前，先简要介绍一下解剖操作的方法和要求。 一、解剖操作前准备 1、每次课前应预习《局部解剖学》和《局部操作指导》，明确本次课的目的要求、解剖部位的层次结构和毗邻关系以及操作步骤和过程中的注意事项。 2、第一次进实验室前学员要进行分组，每个实验室分成若干个组，每组分成4个小组解剖1具标本，每个小组由3～5名学员组成。 3、小组成员要进行分工，要安排主刀、助手、阅读教材和指导者。每个角色要定期交换，使每个学员都有解剖操作的机会。 4、准备好各种操作器械，如刀、镊、止血钳，此外还有咬骨钳、肋骨剪等。 5、放置好尸体的位置。 二、常用的解剖器械及其使用方法 在实地解剖过程中，常用的器械有刀、剪、镊、止血钳和组织钳，此外还有咬骨钳、肋骨剪、锯子、骨凿和锤子等。 1、刀有解剖刀和手术刀两种，现一般使用手术刀。通常用于切开皮肤、翻起皮瓣以及切割各种组织。持刀的方式有执笔式持刀法和指压式持刀法之分。前者与持钢笔的姿势相同，解剖操作时多用此法。后者则将刀柄握于拇指与中指、环指及小指之间，食指压在刀背上，此法除用于作较长的皮肤切口外，一般均不采用。 2、止血钳有各种不同形式的止血钳，其用途亦不尽相同，一般用于钳夹各种组织，亦可借助止血钳分离各种组织结构。持止血钳的方法是将止血钳柄套在拇指和环指上，食指紧贴于止血钳背，起导向和稳定作用。 3、镊含有各种不同形式的镊，用于固定各种组织器官，以免滑动，便于解剖。亦可借助镊剥除各种组织。除固定皮肤采用有齿镊外，固定其它各种组织器官均宜用无齿镊。持镊法与握笔姿势相同。 除上述常用的解剖器械外，还有剪、组织钳、咬骨钳和肋骨剪等器械，将在使用时逐一介

Hadoop分布式文件系统：架构和设计外文翻译

外文翻译 原文来源The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design 中文译文Hadoop分布式文件系统：架构和设计 姓名 XXXX 学号 200708202137 2013年4月8 日

英文原文 The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design Source：https://www.wendangku.net/doc/0717877809.html,/docs/r0.18.3/hdfs_design.html Introduction The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However, the differences from other distributed file systems are significant. HDFS is highly fault-tolerant and is designed to be deployed on low-cost hardware. HDFS provides high throughput access to application data and is suitable for applications that have large data sets. HDFS relaxes a few POSIX requirements to enable streaming access to file system data. HDFS was originally built as infrastructure for the Apache Nutch web search engine project. HDFS is part of the Apache Hadoop Core project. The project URL is https://www.wendangku.net/doc/0717877809.html,/core/. Assumptions and Goals Hardware Failure Hardware failure is the norm rather than the exception. An HDFS instance may consist of hundreds or thousands of server machines, each storing part of the file system’s data. The fact that there are a huge number of components and that each component has a non-trivial probability of failure means that some component of HDFS is always non-functional. Therefore, detection of faults and quick, automatic recovery from them is a core architectural goal of HDFS. Streaming Data Access Applications that run on HDFS need streaming access to their data sets. They are not general purpose applications that typically run on general purpose file systems. HDFS is designed more for batch processing rather than interactive use by users. The emphasis is on high throughput of data access rather than low latency of data access. POSIX imposes many hard requirements that are not

Hadoop分布式文件系统方案

Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 原文：https://www.wendangku.net/doc/0717877809.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。 二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。

10个著名的心理学实验

10个著名的心理学实验 我们都有成为恶魔的潜在可能。 在心理学史上最著名的具有争议性的实验，是1971年斯坦福大学的监狱实验。它从微观上展现出社会环境会怎样影响人的行为。由心理学家Philip Zimbardo领导的研究者们，在斯坦福的心理大楼的地下室设立了一个模拟监狱，并且挑选了24名大学生（没有犯罪记录以及被视为心理健康）去扮演囚犯和监狱的警卫。然后研究人员通过使用隐蔽摄像头观察囚犯（必须每天24小时留在监狱里）还有狱警（每8小时轮班）。 实验原本打算持续两周，但因为狱警的虐待行为，实验在实验的第六天就被迫中止——有时候他们甚至让囚犯遭受心理折磨——从囚犯展现出极度的情绪紧张和焦虑可以看出。 “狱警对囚犯的攻击升级，让他们脱得赤裸裸的，把袋子套在他们头上，最后强迫他们做一些让人羞辱的关于性的行为，”Zimbardo这样对《美国科学家》说。“6天之后我不得不结束实验因为这个实验实在是失控了——除了担心警卫会怎么对待囚犯之外，我晚上都睡不着觉。” 我们没有注意到在我们的前方正在发生什么。 试想一下，你知道你周围将会发生什么事吗？你可能没有像你认为的那样保持清醒。在1998年，哈佛大学和肯特州立大学针对大学里的路人展开关于人们对即时环境的警觉程度。在实验中，一个演员向路人迎面走来，然后向他问路。当路人向演员指示方向的时候，有两个人拿着一扇大木门从演员和路人之间经过，在几秒内完全阻挡了他们的视线。在那段时间内，本来的演员会替换成另一个演员，不仅他们的身高、体格不同，连衣着、发型还有声线都不一样。超过一半的被试都没有注意到这个替换改变。 这个实验是最先阐明“变化视盲”的现象的实验之一，它仅仅向我们展示了对于现有提供的视觉场景，我们是非常选择性地接受——那似乎显示出我们比想象中还要依赖我们的记忆和模式识别。 延迟满足很困难——但如果延迟满足，我们会更成功。 斯坦福在19世纪60年代末有一个很著名的实验，是测试学前儿童的抗拒即时满足的的诱惑的能力。这个实验引申出很多关于意志力和自制力的一些很有力的观点。在这个实验中，4岁的孩子们进入到一个房间里，在他们面前的事放在碟子上的一块棉花糖。研究人员告诉他们要不就把棉花糖吃掉，要不就等15分钟后研究人员回来，他们会获得两块棉花糖。 虽然大部分的孩子都说他们会等，但是他们很多都难以抗拒面前的吸引然后屈服了——在研究人员回来之前就把棉花糖吃了，这里有《时代》的跟踪报道。成功延迟整整15分钟的孩子一般的采取了回避策略，例如别过头去或者盖着自己的眼睛。孩子们的行为意义很深远：能够延迟满足的孩子在青年时期很少会过于肥胖、有毒瘾或其他行为问题，他们将来的生活也会更成功。 我们可能有非常矛盾的道德冲动体验。 耶鲁大学的心理学家Stanley Milgram 在1961年进行了一个相当令人惊恐的著名实验，是关于人们当被要求伤害他人的时候，内心关于个人道德和服从权威的想法，进行了激烈的斗争。 Milgram希望通过进行这个实验，可以在二战这个灾难后深刻理解纳粹战犯可能保有的永不可饶恕的行为。为了达到研究目的，他共同测试一对被试，一个担当“老师”，另一个担当“学生”。如果学生答错问题，老师被要求对学生进行电击（学生大概是坐在对面的房间，但实际上他不会受电击）。取而代之，Milgram会播放一些喊叫声，听起来就像是那个

基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证

毕业设计（论文） 中文题目:基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证 英文题目:Setuping and verification distributed storage platform based on hadoop 学院：计算机与信息技术 专业：信息安全 学生姓名： 学号： 指导教师： 2018 年06 月01 日 1

任务书 题目：基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证 适合专业：信息安全 指导教师（签名）： 毕业设计（论文）基本内容和要求： 本项目的目的是要在单独的一台计算机上实现Hadoop多节点分布式计算系统。 基本原理及基本要求如下： 1.实现一个NameNode NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。 实际的 I/O 事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。 2。实现若干个DataNode DataNode 也是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。 DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。 具体设计模块如下：

Hadoop分布式文件系统：架构和设计

目录 2.5 “移动计算比移动数据更划算” ........................................................................................... 四、文件系统的名字空间(namespace)........................................................................................... 一、引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错

性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。这个项目的地址是。 二、前提和设计目标 2.1 硬件错误 硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成，每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的，而且任一组件都有可能失效，这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。 2.2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。H DFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。 2.3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的H DFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 2.4 简单的一致性模型 HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，并且使

环视Hadoop查究分布式文件系统HDFS

课题：项目2 环视Hadoop 第2部分查究分布式文件系统HDFS课次：第3次教学目标及要求： 任务1 探究HDFS工作机制（掌握） 任务2 里清HDFS的前提和目标（理解） 任务3 深挖HDFS核心机制（掌握） 任务4 操作HDFS（掌握） 教学重点： 任务1 探究HDFS工作机制（掌握） 任务2 里清HDFS的前提和目标（理解） 任务3 深挖HDFS核心机制（掌握） 任务4 操作HDFS（掌握） 教学难点： 任务2 里清HDFS的前提和目标（理解） 思政主题： 旁批栏： 教学步骤及内容： 1.课程引入 算数引入：一块硬盘存储速度为100Mbps那么1G的数据需要多久时 间？那么1TB、1PB呢？ 1PB的数据需要在很短时间内存储应该怎么办？ 2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 （1）任务1 探究HDFS工作机制（掌握） （2）任务2 里清HDFS的前提和目标（理解） （3）任务3 深挖HDFS核心机制（掌握） （4）任务4 操作HDFS（掌握） 3.本次课的教学内容 任务1 探究HDFS工作机制（掌握） （1）HDFS的概念 我们先来学习Hadoop分布式文件系统概述，HDFS是Hadoop应用用 到的一个最主要的分布式存储系统。一个HDFS集群主要由一个NameNode

和很多个DataNode组成：NameNode管理文件系统的元数据，而DataNode 存储了实际的数据。基本上，客户端联系NameNode以获取文件的元数据或修饰属性，而真正的文件I/O操作是直接和DataNode进行交互的。 接下来学习一些特性，下面列出了一些多数用户都比较感兴趣的重要特性： 1.Hadoop（包括HDFS）非常适合在商用硬件（commodity hardware）上做分布式存储和计算，因为它不仅具有容错性和可扩展性，而且非常易于扩展。Map-Reduce框架以其在大型分布式系统应用上的简单性和可用性而著称，这个框架已经被集成进Hadoop中。 2.HDFS的可配置性极高，同时，它的默认配置能够满足很多的安装环境。多数情况下，这些参数只在非常大规模的集群环境下才需要调整。 3.用Java语言开发，支持所有的主流平台。 4.支持类Shell命令，可直接和HDFS进行交互。 https://www.wendangku.net/doc/0717877809.html,Node和DataNode有内置的Web服务器，方便用户检查集群的当前状态。 6.新特性和改进会定期加入HDFS的实现中。 下面列出的是HDFS中常用特性的一部分： 1.文件权限和授权。 2.机架感知（Rack awareness） 3.安全模式 4.fsck 5.Rebalancer 6. 升级和回滚 7.Secondary NameNode （2）HDFS的组成部分 理解下HDFS中的几个组成： 块（Block）：物理磁盘中有块（Block）的概念，Block是物理磁盘操作的最小单元，一般为512 Byte，物理磁盘的读写操作都是以Block为最小单元。文件系统是在物理磁盘上抽象的一层概念，文件系统的Block是物理磁盘Block的整数倍，通常情况下是几KB。Hadoop提供的df、fsck这类运维工具都是在文件系统的Block级别上进行操作。 HDFS也是按照块来进行读写操作的，但是HDFS的Block要比一般文件系统的Block大得多，默认为128M。HDFS的文件被拆分成block-sized 的chunk，chunk作为独立单元存储。比Block小的文件不会占用整个Block，只会占据实际大小。例如，如果一个文件大小为1M，则在HDFS中只会占用1M的空间，而不是128M。 （1）那么为什么HDFS的Block这么大呢？