3.1 HDFS简介Hadoop平台解决两大核心问题：分布式存储分布式处理HDFS就是解决海量数据分布式存储背景：大数据时代，对于海量的数据，单个计算机无法处理，只能借助整个集群来处理海量数据。文件系统结构（主从结构）： 主节点：承担起目录作用，比如元数据服务。 从节点：实现数据存取的任务。 概念：HDFS是分布式文件系统，即文件通过网络在多个主机共享的文件系统，让多个机器的多个用户分享文件和存储
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2023-08-26 14:26:04
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Hadoop是什么？Hadoop：适合大数据的分布式存储和计算平台HadoopHadoop不是值具体一个框架或者组建爱你，它是Apache软件基金会下用Java语言开发的一个家园分布式计算平台（开源）。实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。适合大数据的分布式存储和计算平台。 Hadoop核心组件：MapReduce和Hadoop Distributed 
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2023-07-27 17:31:57
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存算分离是下一代企业大数据必然趋势，本篇先简述存算分离背景以及为何要进行存算分离，当前存算分离主要优势和实际应用场景。并归纳分析若干如华为Ocean系列、JuiceFs、HashData等市面上存算分离产品和解决方案。
@目录概述背景为何要存算分离优势应用场景存算分离产品技术流派华为JuiceFSHashDataXSKY概述背景Hadoop一出生就是奔存算一
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2023-08-18 21:51:30
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一，Hadoop Hadoop是一个分布式系统框架，可以进行大数据中的高速运算和存储。框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，用作海量数据的存储；MD处理过程为海量的数据提供计算。另外还有数据仓库工具hive，分布式数据库Hbase。现在更多的称为“Hadoop生态”。二，HDFS 它是一个分布式的、面向块的、不可更
注：部分图片来源于SD Association及网络。0. Specification说明以SD2.0协议规范为例：|《Part1_Physical_Layer_Simplified_Specification_Ver2.00》 SD卡物理层说明，描述了控制器引脚、SD协议规范、CMD命令说明、RESPONSE说明等，主要为编写SD Host控制器RTL代码的硬件工程师准备。《PartA2_SD_
一、MapReduce 分区上篇文章使用 COVID-19 对 MapReduce 进一步的案例理解，本篇文章讲解 MapReduce 分区，下面是上篇文章的地址：在默认情况下，不管map阶段有多少个并发执行task,到reduce阶段，所有的结果都将有一个reduce来处理，并且最终结果输出到一个文件中，此时，MapReduce的执行流程如下所示： 此时性能的瓶颈就在reduce阶段，那是不是可
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2023-09-13 12:08:12
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文章目录一、Text二、SequenceFile三、Avro四、Parquet五、RC & ORC 一、Text文本通常采用CSV,JSON等固定长度的纯文本格式优点： 1、便于与其他应用程序或脚本进行数据交互 2、易读性好，便于理解缺点： 1、数据存储量庞大 2、查询效率不高 3、不支持块压缩由于之前我们用的都是Text类型，所以这里就不展开讲了二、SequenceFile按行存储二进
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2023-08-15 09:47:01
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1、 软件功能理解
软件总共分为四大软件总共分为四大模块：管理端，机密端，客户端和外发审核服务器。把这四个模块正确的搭建好，软件就可以顺利的应用了！整个框架如下：
Ⅰ 管理端是对机密端和客户端进行管理和控制的，是整个系统的控
原创
2012-08-24 17:48:56
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1.概念1.1什么是hadoop？hadoop 是大数据存储和处理的框架，主要组成为文件存储系统hdfs和分布式计算框架mapreduce。 1.2能做什么，擅长做什么，不擅长做什么？1.2.1能做什么，如何做？hadoop 支持处理TB，PB级别的文件。举个栗子：如100M的文件，过滤出含有helloword的行，写个java pyhton程序就很快完成了，但是1T，1P的文件能做吗？
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2023-07-12 12:58:30
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不知道什么原因导致的这个情况C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30037\include\yvals.h(12,10): fatal error C1083:
无法打开包括文件: “crtdbg.h”:网上一查，应该是SDK的毛病。我也不清楚，因为之前刚刚安装了一个软
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2023-11-12 14:15:19
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在传统的Apache Hadoop集群系统中，计算和存储资源是紧密耦合的，HDFS为大数据存储带来便利的同时，也面临着一些挑战：当存储空间或计算资源不足时，只能同时对两者进行扩容。假设用户对存储资源的需求远大于对计算资源的需求，那么同时扩容计算和存储后，新扩容的计算资源就被浪费了，反之，存储资源被浪费。这导致扩容的经济效率较低，额外增加成本。而独立扩展的计算和存储则更加灵活，同时可显著降低成
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2023-09-14 08:27:44
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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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# 使用 SDC 和 CDC 抽取 MySQL 数据的指南
在现代数据处理场景下，数据抽取是一个重要的环节。实现数据的高效抽取, 我们常常使用流式数据采集技术，包括 SDC（Stream Data Collector）和 CDC（Change Data Capture）。这篇文章将详细介绍如何利用 SDC 和 CDC 抽取 MySQL 数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是 SDC 和 C
大数据存储技术面向的是海量、异构数据，因此，它需要提供高性能、高可靠的存储和访问能力。本节将介绍大数据存储技术的概率和原理，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、列式数据库（HBase）和其他数据存储技术2.3.1分布式文件系统：HDFS解决了大规模数据存储问题的有效方案。HDFS是hadoop两大核心组成部分之一HDFS集群包含一个名称节点（NameNode）和若干数据节点（DataNod
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2023-08-15 11:52:58
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一、分布式文件存储面临的挑战1.海量数据存储问题
采用多台服务器，支持横向扩展
2.海量数据问题查询便捷问题
使用元数据记录文件和机器的位置信息
3.大文件传输效率慢问题
分块存储，分别存储在多台机器上，并行操作提高效率
4.数据丢失问题
冗余存储，多副本机制
5.解决用户查询视角统一规整问题
可以报分布式文件系统的元数据记录抽象为统一的目录树结构，类似传统的操作系统二、HDFS应用场景适
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2023-08-15 10:01:06
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分布式文件系统HDFS（Distributed File System）是大数据生态组件Hadoop的一个重要组成部分。它是一个具有高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS写数据流程HDFS写数据流程（图） 简述：客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目
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2023-07-24 10:35:58
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数据库容器化作为下一代数据库基础架构基于编排架构管理容器化数据库采用计算存储分离架构
这和我们在私有 RDS 上的技术选型不谋而合，尤其是计算存储分离架构。
在我们看来，其最大优势在于：
计算资源 / 存储资源独立扩展，架构更清晰，部署更容易。将有状态的数据下沉到存储层，Scheduler 调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要
随着大数据时代的到来,第三次信息化浪潮已经开幕了(15年一次),在第四次信息化浪潮的到来之前,各种新兴企业的兴起也愈发迅速,大数据HADOOP体系的技术也愈发成熟HDFS存储过程有客户端发送提交请求,首先与namenode进行交互,然后namenode与datanode实时发送心跳(即ping),然后将文件切分成block进行上传,但是其实HDFS默认有三个机架,这里就先不讲机架感知策略,只要知道
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2023-06-28 19:01:24
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大数据之Hadoop入门 一、Hadoop特点：volume(大量) velocity(高速) variable(多样) value(低价值密度)二、Hadoop优势： 1.高可靠性--hadoop底层维护多个数据版本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据丢失。 2.高扩展性--在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 3.高效性--在MapReduc
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2023-07-10 22:11:13
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在Hadoop中数据的存储是由HDFS负责的，HDFS是Hadoop分布式计算的存储基石，Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。那么HDFS相比于其他的文件系统有什么特征呢?简单总结有如下的基本特征： 对于整个集群有单一的命名空间。 数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。 文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储
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2023-07-12 12:36:21
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