El directorio share de la reconocida estructura de software Hadoop forma parte de toda una variedad de directorios. Este, al igual que los demás, poseen características y funciones específicas para lograr el objetivo principal de Hadoop, que consiste en facilitar el acceso a un entorno de datos.
Por lo tanto, para desarrollar un gran conocimiento sobre la biblioteca de software Hadoop, resulta necesario considerar cada uno de los directorios que maneja para llevar a cabo sus tareas. Es a raíz de este motivo por lo que, a continuación, te explicamos qué es el directorio share para, de esta forma, acercarte a estos tipo de directorios en Hadoop.
Este tipo de directorio se desarrolló para cumplir con el propósito de contener y asegurar la documentación y los ejemplos de archivos que son compartibles entre las máquinas. Es decir, este directorio se convierte en un recurso de archivos Hadoop compartidos, sin necesidad de involucrar al hardware. Sin embargo, un factor a considerar es que este directorio solo trabaja con archivos de texto.
Por otra parte, ten en cuenta que aquí se suelen cargar los archivos .jar una vez los lances. Es decir, debido a que estos archivos comprimidos se encargan de ejecutar de una máquina a otra determinados programas, una vez se instauran en las máquinas se almacenan en el directorio share.
Además, el directorio share trabaja junto al directorio usr, que permite el restablecimiento del sistema, para generar un entorno compartido de los archivos Hadoop que ya se encuentran en el directorio usr sin alterar la unidad central (arquitectura del hardware) de las máquinas. Esta combinación podría considerarse un subdirectorio y su comando sería usr/share.
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Por medio de este post, has podido conocer qué es el directorio share y cómo funciona dentro de la estructura de software Hadoop. No olvides que conocer todos estos aspectos te ayudará a facilitar su implementación práctica y a establecer adecuadamente los criterios de desarrollo. No obstante, este es tan solo uno de los tipos de directorios de Hadoop, por lo que te aconsejamos continuar aprendiendo sobre ellos para dominarlos todos.
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