3年前，Uber采用了Hadoop作为大数据分析的存储（HDFS）和计算（YARN）基础设施。借助于这套系统，Uber的服务能力得到了增强，用户体验也得到了提升。Uber将基于Hadoop的批量和流式分析应用在了广泛的场景中，例如反作弊、机器学习和ETA计算等。随着过去几年的业务增长，Uber的数据容量和访问负载也呈现了指数级增长
- 特点：一次写入，多次读取（write-once-read-many），降低并发要求控制，监护数据聚合性，支持高吞吐量；将处理逻辑放置到数据附近（比将数据移向应用程序空间更好）数据写入严格限制为，一次一个写入程序。字节被附加到流的末尾，字节流总以写入顺序存储- HDFS的应用层序几口：HDFS提供了一个原生的Java应用程序接口（API）和一个针对这个Java API的原生C语言
封装器。另外可
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2023-07-14 10:48:43
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作者 | 吴磊自 Spark 问世以来，已有将近十年的光景。2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于 2010 年开源。2013 年，Spark 捐献给阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation），并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。2014，
本文主要探讨Ranger对Hdfs文件权限控制的一些细节问题
笔者环境：Ambari + Hdp2.5 (安装了Ranger, Kerberos)
1、首先是Hdfs 源文件中文件对外开放的权限
如下：新建文本文档.txt 对应的权限如下
-rwxrwx---
对应的权限说明
权限说明：对资源所拥有者以及分组内的用户开
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2024-01-23 21:18:46
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1、HDFS文件的权限以及读写操作HDFS文件的权限：与Linux文件权限类似r: read; w:write; x:execute，权限x对于文件忽略，对于文件夹表示是否允许访问其内容如果Linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件，那么这个文件在HDFS中owner就是zhangsanHDFS的权限目的：阻止好人错错事，而不是阻止坏人做坏事。HDFS相信，你告诉我你是谁，
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2023-07-20 21:23:57
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该文章主要讲解Hadoop 的ACL权限控制，对基础的权限控制不做过多介绍：基础的权限控制可以参考文章3。1.开启ACL权限控制Hadoop HDFS 默认没有使用 ACL 权限控制机制。这里介绍下如何开启 hdfs 的权限控制机制： 第一次使用需要修改hdfs-site.xml 把以下配置加进hdfs-site.xml 中, 并重启NameNode。<
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2023-11-03 19:45:27
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腾讯游戏CROS体系的DBA维护着多套互娱数据平台的核心HDFS集群，积累了不少维护经验。1. 定期block全盘扫描，引起dn心跳超时而脱离集群hdfs有一个目录扫描机制，默认6小时会全盘扫描一次所有block，判断与内存里的那份blockMap是否一致。参考https://blog.cloudera.com/hdfs-datanode-scanners-and-disk-checker-exp
周五周六的时候发了TCP协议，取了个比较夸张的标题：看不懂就来打我，底下都是评论问我在哪。哈哈哈哈哈。不过话说回来，我讲TCP也有3次了，怎么可能看不懂，3篇合起来看阿朋友们，算了下周再写一篇吧，想看的评论里扣1或者私聊我。那咱们还是回到老话题上来，hadoop的组件讲解，总不能天天即兴发挥，今天讲分布式文件系统HDFS。从RAID说起大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题，那么首
# Spark设置HDFS地址
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用计算系统，它提供了高级API，用于在集群上分布式执行数据处理任务。在Spark中，可以使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储和管理数据。本文将介绍如何设置Spark以使用HDFS作为其默认文件系统，并提供代码示例说明。
## 设置HDFS地址
要在Spark中设置HDFS地址，需要修改Spar
原创
2023-11-08 04:51:35
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# Spark设置HDFS参数教程
## 简介
在使用Spark进行大数据处理时，通常需要与HDFS进行交互。设置适当的HDFS参数可以提高Spark与HDFS的性能和稳定性。本教程将指导你如何设置Spark的HDFS参数。
## 整体流程
下面是实现"Spark设置HDFS参数"的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的Spark和Hado
原创
2023-12-26 06:23:30
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# 如何在 Spark 中设置 HDFS 配置
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的处理引擎，而 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是用于存储大数据的重要工具。将 Spark 与 HDFS 结合使用可以帮助我们更高效地读取和处理数据。然而，如果你是刚入行的小白，可能对如何配置 Spark 以使用 HDFS 还不够了解。在这篇文章中，我们将一步步地学习如何完成这项任务。
操作HDFS，出现Permission denied。
你还在用chmod 777吗？
原创
2021-07-06 16:14:46
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3、RDD与Hadoop不同，Spark一开始就瞄准性能，将数据放在内存，在内存中计算。用户将重复利用的数据缓存在内存中，提高下次的计算效率，因此Spark尤其适合迭代型和交互型任务。3.1、RDD为何物RDD(resilient distributed dataset，RDD)。RDD提供了一种高度受限的共享内存，RDD是只读的、分区记录的集合。RDD是Spark的核心数据结
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2023-10-08 08:48:28
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把原先搭建的集群环境给删除了，自己重新搭建了一次，将笔记整理在这里，方便自己以后查看第一步：安装主节点spark1第一个节点：centos虚拟机安装，全名spark1，用户名hadoop，密码123456 ，虚拟机名称spark1第二步：配置yum源需经常使用yum安装软件，使用国内网易源速度更快[root@localhost ~]# mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base
# 如何在Spark中操作HDFS
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下在Spark中操作HDFS的整体流程。下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取HDFS文件 |
| 3 | 进行数据处理 |
| 4 | 将结果写入HDFS |
## 2. 操作步骤及代码示例
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文章目录1 HFDS核心参数1.1 NameNode 内存生产配置问题描述hadoop-env.sh中配置1.2 NameNode 心跳并发配置修改hdfs-site.xml配置1.3 开启回收站配置回收站机制开启回收站功能参数说明启动回收站-修改core-site.xml查看回收站恢复回收站数据 1 HFDS核心参数搭建HFDS集群时必须要参考的参数1.1 NameNode 内存生产配置问题描
1.创建linux账号
作用：创建特定的linux系统账号区分hadoop进程；
hdfs hdfs 密码：
qazwsx
创建用户组：groupadd hadoop
hdfs 2.配置ssh
作用：hadoop控制脚本依赖ssh来执行针对整个集群的操作。
ssh安装好之后，需要允许来自集群内机器的hdfs用户能够无需密码登陆，创建一个公钥/私钥对放在NFS
itle in english:set Item Level Permission for SharePoint (MOSS/WSS) List/Document Library Programmatically 有些时候，我们需要为文档库里面某个文件设置特殊的权限，这个权限不继承自列表权限，当然最简单的最好是再创建一个列表，然后存储相关文件，这样做目的是达到了，但是却会带来很多
# 如何在Java代码中设置文件权限
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到一些小白开发者向你寻求帮助。其中一个常见的问题是如何在Java代码中设置文件权限。在本文中，我将向你展示整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。希望这篇文章能为你提供帮助。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{文件是否存在}
B --
原创
2023-12-29 05:36:19
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hdfs-site.xml是HDFS的配置文件，其中包含了各种对HDFS集群的设置参数，比如集群中存储文件副本的数量，namenode辅助节点的地址等。对于hdfs-site.xml中的属性值，我们可以在不同的地方进行设置， 第一种是通过HDFS客户端代码进行对属性值进行设置，这是优先级最高的方式； 第二种是在当前的项目下创建一个hdfs-site.xml文件，对相关属性的值进行设置； 第三
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2023-07-12 10:07:18
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