在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，在我从前写的文章《Tiger Concurrent Practice --日志分析并行分解设计与实现》中有所提到。但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采用Memcache作为计数器，结合MySQL就完成了访问控制以及统计的工作。然而未来，对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。现在最火的技术词汇
1.Google文件系统（GFS）
使用一堆便宜的商用计算机支撑大规模数据处理。
GFSClient： 应用程序的訪问接口Master（主控server）：管理节点。在逻辑上仅仅有一个（另一台“影子server“，在主控server失效时提供元数据，但并非完整的热备server），保存系统的元数据，负责整个文件系统的管理。 Chunk Server（数据库
Hadoop数据类型： 课程结构图：键/值序列化序列化：云端键值的序列化，序列化是一个核心.它是将对象转化为字节流的方法； 其目的有： 1. 进程间通信 2. 数据持久性存储假如说，要从A传输一个对象到B，我们必须要将这个对象转化为二进制流才可以。如果想要将云端的一个对象存到硬盘，那我们也必须要将这个对象转化为二进制流才可以进行存储。 MapReduce框架提供了一种序列化键/值的方法，没有使用J
前言 其实说到HDFS的存储原理，无非就是读操作和写操作，那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的！一、HDFS读取过程 1）客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。对于HDFS来说，这个对象是分布式文件系统的一个实例。确定文件的开头部分的块位置。对于每一块，namenode返回具有该块副本的datanode地址。datanode根据他们与cl
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2023-08-07 17:23:38
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本文综合了Hortonworks、Cloudera、MapR三家主要的Hadoop发行版供应商的Hadoop应用案例，真是各有神通，不服来辩。Cloudera：加速数据分析Edo Interactive是一家美国市场营销公司，帮助广告主连接线上广告和线下数据，提供数据驱动的个性化推荐服务。不过几年前，Edo遇到了这样的问题：数据仓库系统处理信用卡交易数据耗时长，不能满足公司向消费者和餐馆进行个性化
HDFS实战之保存数据 Hadoop分布式文件系统可以帮助我们存储很多的文件，今天给大家带来的是使用hdfs来定时保存本地的文件到hdfs（虚拟机）中。需求：启动定时任务。定时探测日志源目录，获取需要采集的文件。移动这些文件到待上传零时目录遍历待上传目录中个文件，逐一传输到HDFS的目标路径。同时将传输完成的文件移动到备份目录。启动一个定时任务：探测备份目录中的备份数据，检查是否已经超出最长备份时
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2023-10-25 21:31:05
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HDFS即Hadoop Distributed File System, HDFS存储数据的流程如下：1、client跟NameNode交互1.1、client 发消息给NameNode，NameNode检查client是否有写的权限。如果有权限，NameNode检查是否有同名文件，如果没同名文件，NameNode生成一条新文件的记录（不包含存放地址信息）1.2、NameNode向client发送
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2023-07-02 21:12:58
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一、前言由于面试时被问到过这个问题，那么今天就从源码角度分析下是如何存储的？二、数据在DataNode上是以什么样的形式存储的？首先，我们可以通过在hdfs-site.xml中配置dfs.datanode.data.dir，来规定在哪些datanode服务器的哪些目录下存储数据在我的服务器上，数据存储在/opt/module/hadoop-3.1.3/data目录下Datanode保存的是文件划分
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2023-08-16 17:52:11
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Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，受到广泛的应用，给整个行业带来了变革意义的改变；随着云计算时代的到来， 存算分离的架构受到青睐，企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些，希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。01 - Hadoop
hadoop 添加删除datanode及tasktracker
首先：
建议datanode和tasktracker分开写独立的exclude文件，因为一个节点即可以同时是datanode和tasktracker，也可以单独是datanode或tasktracker。
1、删除datanode
修改namenode上的hdfs-site.xml
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2023-07-13 17:20:45
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1. 有这样一种说法，如今争锋于IT战场的两大势力，MS一族偏重于底层实现，Java一族偏重于系统架构。说法根据无从考证，但从两大势力各自的社区力量和图书市场已有佳作不难看出，此说法不虚，但掌握Java的底层实现对Java程序员来说是至关重要的，本文介绍了Java中的数据在内存中的存储。 2 内存中的堆
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2023-07-09 12:13:42
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由于HTTP是无状态的协议，所以有了cookie，所以有了session。
当用户与服务器连接时，服务器给每个用户一个session，并设定其中内容。
session是建立在cookie之上的。当一个session第一次被启用时，一个唯一的标识被存储于本地的cookie中。cookie保存在本地，session保存在服务器。
事情似乎很简单，使用字典即可，保存在
写在前面这是奇点云全新技术专栏「StartDT Tech Lab」的第3期。在这里，我们聚焦数据技术，分享方法论与实战。一线的项目经历，丰富的实践经验，真实的总结体会…我们畅想未来大趋势，也关注日常小细节。本篇由奇点云数据平台后端架构专家「纯粹」带来：作者：纯粹阅读时间：约10分钟 众所周知传统的Apache Hadoop的架构存储和计算是耦合在一起的，HDFS（Hadoop Distr
导读在过去十几年的发展中，HDFS以其高容错性、高吞吐量等特性，成为分布式大数据体系的核心组件，稳坐分布式大数据存储的第一把交椅。随着各行各业对大数据技术的利用率提升，在面对不断扩张的大数据集群规模、不断增长大数据存储量级时，原生的HDFS架构设计在支撑能力上显露不足。虽然社区提出了Federation等概念，但依旧无法解决因单点元数据暴增带来的NameNode GC压力、DataNode的心跳汇
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2023-09-21 15:32:16
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Hadoop 数据是存储在HDFS， Mapreduce 是一种计算框架，负责计算处理。HDFS上的数据存储默认是本地节点数据一份，同一机架不同节点一份，不同机架不同节点一份。默认是存储3份HDFS 存储元数据信息和存储位置信息，metadata。他们之间是通过文件名进行关联的。DataNode 节点存储FsImage， editLog；NameNode 存储的是block storage用户的请
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2023-07-05 21:44:43
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HDFS特点 HDFS（Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件系统）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存
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2023-07-24 11:07:26
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解压hadooptar -zxvf h -C app/hadoop文件目录结构解析:bin:可执行脚本sbin:系统脚本,启动停止hadoop的脚本etc:hadoop的配置文件lib:hadoop的本地库include:本地库包含文件share:包含了hadoop的jar包和一些说明文档,我们可以删除说明文档,精简hadoop进入hadoop的配置文件去更改设置1.hadoop-env.sh(写
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2023-09-25 20:43:59
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什么是redisredis是一种k-v存储形式的 nosql型数据库，常用的数据类型有五种，String,list,set,zset,hash，根据不同的场景可以选择不同的存储类型去使用；redis的数据是可以设置过期时间的，也可以做持久化数据的操作，持久化数据的方式主要有两种RDB和AOF，并且基于redis的特性也可以做分布式锁，还可以解决项目中的一些业务场景问题。免费客户端下载链接：http
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2023-10-27 07:17:00
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Hadoop架构基础知识总结一、Hadoop与分布式计算： Hadoop框架遵循分布式计算模型，其将对大数据集的计算分配到一组节点上，每个节点针对数据集的一部分进行计算。 分布式计算的核心需求： （1）扩展性：机器数量的增长应
Hadoop十周年了，基于Hadoop的空间大数据处理与分析平台出现了好几个，也死掉了不少。由于空间数据的空间特性，导致原型的Hadoop在处理空间大数据方面有很多缺陷。今天，网易视频云就转载相关经验，带领各位看看空间数据在Hadoop中是如何存储的，这样的存储会带来什么问题。 实验准备： 1、数据集：全国县级行政单元（约148MB） 2、实验环境：Hadoop1.2.1 将数据上传H
