Вытирание DFS в Hadoop

Я рекомендовал бы один из двух подходов:

1. Дизайн Ваши таблицы базы данных с потенциалом изменяется в памяти. Например, я работал с Системами управления контентом, которые изменяют поля данных в содержании регулярно. Вместо того, чтобы создать физическую структуру базы данных для соответствия начальным требованиям поля CMS намного лучше создать в гибкой структуре. В этом случае, с помощью текстового поля блоба (varchar (макс.), например) для содержания гибких данных XML. Это делает структурные изменения очень менее частыми. Структурные изменения могут быть дорогостоящими, таким образом, существует преимущество для стоения здесь также.

2. Имеют время обслуживания системы. Любой система идет офлайн во время изменений (ежемесячно, и т.д.), и изменений, планируется в течение наименее в большой степени переданного времени дня (3-5am, например). Изменения подготавливаются до производственного развертывания, таким образом, у Вас будет хорошая фиксированная оценка окна времени простоя.

2a. Имейте избыточные серверы, так, чтобы, когда система имеет время простоя, целый сайт не понижался. Это позволило бы Вам "развертывать" свои обновления ступенчатым способом, не удаляя целый сайт.

Опции 2 и 2a не могут быть выполнимыми; они имеют тенденцию быть только для более крупных сайтов/операций. Они - допустимые опции, однако, и я лично использовал все опции, представленные здесь.