分布式文件系统

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同

FastDFS是一个开源的分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 今天的互联网暗潮涌动，陷阱无数，HTTPS 可以帮助你抵御部分陷阱

阿里云关系型数据库RDS（Relational Database Service）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和SSD盘高性能存储，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容Oracle数据库）和MariaDB TX引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决数据库运维的烦恼。 阿里云聚集顶尖的数据库专家，RDS的所有参数都经过多年的生产实践和优化

HDFS被设计成支持非常大的文件，与HDFS兼容的应用是那些处理大数据集的应用。这些应用程序处理非常大的文件在具有只被创建和写入一次，被读取一次或多次的特性，即HDFS中存储的大文件是一次写入多次读取不支持修改的，同时要求HDFS满足应用程序以流读取速度的要求。 正是因为大数据系统对所需的文件系统有这些要求，就决定了HDFS在存储模型上具有以下特点: HDFS是一个分布式文件系统，文件以线性按字节被切割成block(块)，分散存储到HDFS集群的DataNode节点中，block在集群中就有了location(位置) 根据HDFS write-once-read-many的特性，block的大小在文件上传后就不能修改了(支持追加数据)，但是在文件上传后可以修改block的副本数量

STC8A系列MCU设备驱动软件函数库，是我们针对其丰富的内部资源基于keil编写的软件包。函数库提供了大量标准的API函数，供使用者访问底层硬件细节。函数库的大小支持裁剪，同时在代码密度和执行效率上做了很好的平衡

工厂废气污染源微型监测站功能我公司生产的新型空气质量在线多参数监测系统，在提供PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3等6项参数数据的基础上，可扩展对VOCs、lv气、硫化氢、氨气等多种特征污染物进行监测，建立大气环境数据监测与分析系统，可以提高对大气污染监测数据的处理和管理能力，为环境规划和环境评价提供决策依据。主要用于企业化工业园区，城市环境监测，市政环境监测，移动环境监测，交通污染环境监测居民区/学校/医院空气质量环境监测，公园/森林环境监测。 实时数据入库功能主要实现网格化环境监测系统内所有的监测点产生的测量数据全部存储在检测平台分布式文件系统，用于存储海量的非结构化数据

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