thread数，防止阻塞写入 • 过多的split • 预分配region 大对象的高效存储（IDH2.3） 在交通、金融等领域，要求存储大量的图片 • 将图片存入HBase，引起大量的compaction • 将图片存入HDFS，管理使用麻烦 IDH引入了表外存储以解决大对象的高效存储问题 • 类似Oracle的BLOB存储 • 对用户透明 • 2X以上的写入性能，还有迚一步提升的空间 数据中心 交通挃挥 WAN 12000个卡口，每年采集超过1000亿条过车的图片和数据信息 基于Hadoop的新型数据中心方案 数据库成本：1PB> 6000万 RMB 数据库维护成本> 1500万RMB 原有方案 RDBMS：过车记录 文件系统：过车图片 数据库成本：1PB, 1000万RMB 数据库维护成本< 100万RMB Hadoop方案 HBase：过车记录 HDFS：过车图片 架构灵活，适应业务要求，成本大幅降低 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 过车查询(s) 套牌分析(s) 碰撞分析(s) 原有方案 30 3600 28800 Hadoop方案 1 60 240 响应时间

JDK 导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下面 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 3）在 Linux 系统下的 opt 目录中查看软件包是否导入成功 下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/ 1）用 XShell 文件传输工具将 hadoop-3.1.3.tar.gz 导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下 面 2）进入到 Hadoop 安装包路径下 [atguigu@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/