内容简介：HDFS 是 Hadoop Distributed File System （Hadoop 分布式文件系统）的缩写，是 Hadoop 核心项目之一（另外两个分别是 YARN 和 MapReduce）。HDFS 提供了高容错、高吞吐、易扩展、高可用的文件系统。HDFS 是一个主从（Master/Slave）架构的分布式系统，由主节点 NameNode 和从节点 DataNode 构成。
HDFS 是 Hadoop Distributed File System （Hadoop 分布式文件系统）的缩写，是 Hadoop 核心项目之一（另外两个分别是 YARN 和 MapReduce）。HDFS 提供了高容错、高吞吐、易扩展、高可用的文件系统。
架构
HDFS 是一个主从（Master/Slave）架构的分布式系统，由主节点 NameNode 和从节点 DataNode 构成。
Data Block
HDFS 上的文件是以数据块（Data Block）的形式存储的，数据块是 HDFS 文件处理的最小单元。数据块会以文件的形式存储在 DataNode 节点的磁盘上。数据块默认大小是 128 MB，可以通过属性 dfs.blocksize 进行配置。
在 HDFS 上，文件会被切分为一个或多个数据块分布在 DataNode 节点上存储。同一个数据块会冗余存储在不同的 DataNode 节点上，默认副本数是 3，可以通过属性 dfs.replication 进行配置。
NameNode
NameNode 是 HDFS 的主节点，管理这文件系统的命名空间，包括：
- 文件系统目录树
- 文件/目录信息
- 文件的数据块索引
这些信息以文件的形式保存在 NameNode 节点的磁盘上，即空间镜像文件 fsimage 文件和编辑日志文件 edits 。
DataNode
DataNode 是 HDFS 的从节点，根据客户端或 NameNode 写入数据块到本地存储，或读取本地存储上的数据块。
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蚁群算法及其应用
李士勇 / 哈工大出版社 / 2004-9 / 25.00元
蚁群算法是意大利学者Dorigo等人于1991年创立的，是继神经网络、遗传算法、免疫算法之后的又一种新兴的启发式搜索算法。蚂蚁群体是一种社会性昆虫，它们有组织、有分工，还有通讯系统，它们相互协作，能完成从蚁穴到食物源寻找最短路径的复杂任务。模拟蚂蚁群体智能的人工蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特点，不仅在求解组合优化问题中获得广泛应用，而且也用于连续时间系统的优化。 《蚁群算......一起来看看 《蚁群算法及其应用》 这本书的介绍吧!
