文章目录一、大数据技术生态体系二、集群规划2.1 群启集群要求三、HDFS概述及优缺点3.1 概述3.2 HDFS的优点3.3 HDFS的缺点3.4 HDFS组成架构3.5 HDFS文件块大小四、HDFS的API操作4.1文件上传4.2 文件夹删除4.3 HDFS文件详情查看4.4 HDFS文件和文件夹判断五、HDFS的读写操作5.1 HDFS的写操作（文件上传）5.2 HDFS的读操作（文件下
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2023-08-09 22:15:37
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大数据必学框架-sqoop。
一、配置sqoop环境为了能够让sqoop识别到hdfs，需要在配置文件中指定位置，conf目录下的sqoop-env.shexport HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/modu
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2023-07-14 16:01:08
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如何将 Mysql 数据写入 Kafka 呢？我们可以使用一个小工具。。。
一. 概述在大数据的静态数据处理中，目前普遍采用的是用Spark+Hdfs（Hive/Hbase）的技术架构来对数据进行处理。但有时候有其他的需求，需要从其他不同数据源不间断得采集数据，然后存储到Hdfs中进行处理。而追加（append）这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件
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2023-10-10 13:52:56
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公司要开搞大数据了，针对大数据的一般姿势做了个简单调研。 一、通用架构 二、组件选择1、Hdfs、HBaseHdfs：分布式文件存储，无缝对接所有大数据相关组件。高容错（多副本）、高吞吐。适合一次写入，多次读出。不适合低延迟读取、小文件存储（寻址时间超过读取时间）。HBase：非关系型分布式数据库，基于Hdfs，高容错、高吞吐。HBase采用的是Key/Value的存储方式，即
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2023-07-14 14:34:25
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sqoop是一个开源工具，主要用处是在Hadoop（hive，hdfs，hbase）与传统的数据库（mysql，Oracle）之间进行数据的传递import：数据从传统数据库到Hadoop里面 export：数据从Hadoop到传统数据库里面 目录MySQL到hdfs的默认加载Mysql到hdfs的具体加载Mysql到Hive--direct参数与--e参数的使用Mysql导入到Hbasehdfs
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2023-07-14 15:58:44
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下一周学习YarnHDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute File System, Hadoop分布式文件系统），是Hadoop核心组成，是分布式存储服务。 分布式文件存储系统横跨多台计算机，在大数据时代有着广泛的应用前景。它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。HDFS是分布式文件系统中的一种。HDFS重要概念HDFS通过统一的命名空间目录树来定位文件。并且HDF
文章目录一、HDFS架构概述1、HDFS定义2、HDFS组成3、HDFS文件块大小4、HDFS的优点5、HDFS的缺点6、HDFS读数据流程7、NameNode工作原理8、DataNode工作原理二、YARN架构概述1、yarn概述2、yarn构成组件三、MapReduce1、MapReduce优点：2、MapReduce缺点：四、三者之间的关系一、HDFS架构概述1、HDFS定义HDFS(Had
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2023-07-18 11:38:27
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接下来要配置的是以mysql作为存储元数据l数据库的hive的安装要使用hadoop来创建相应的文件路径， 并且要为它们设定权限：hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/warehouse
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/tmp
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/log
hdfs dfs -chmod g+w /
文章目录1.HDFS HA的概念和架构2.Yarn HA概念和架构3.HDFS HA和YARN HA架构区别4.其他一些问题4.1 hdfs dfs -ls 结果是哪个目录4.2.双写的理解4.3.小文件的理解4.4.主从架构的hbase读写经过master进程吗？5.参考博客： 最近开始学习大数据，学习过程中将一些知识点整理一下，方便自己复习1.HDFS HA的概念和架构什么是HA？ HA全称
文章目录HiveHDFSMySQL三者的关系 Hive、MySQL 和 HDFS 是三个不同的数据存储和处理系统，它们在大数据生态系统中扮演不同的角色，但可以协同工作以支持数据管理和分析任务。HiveHive 是一个基于 Hadoop 生态系统的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。它提供了一种类似于 SQL 的查询语言（HiveQL），允许用户执行数据分析和查询操作。Hive 不存储数据，
文章目录一、MHA概述二、部署MHA（1）实验环境（2）实验步骤1、配置免密登录2、安装MHA软件包-Manager 管理工具3、配置主从复制4、设置 MySQL 程序及 BinLog 程序的软连接5、在两台 Slave 设置临时只读和不清除中继日志6、配置 MHA 工作目录及配置文件7、在Manager节点检查复制配置8、启动Manager9、验证故障转移三、MHA报错解决 一、MHA概述MH
1. Kmeans数据：自己产生的三维数据，分别围绕正方形的8个顶点{0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10},{10, 0, 0}, {10, 0, 10}, {10, 10, 0}, {10, 10, 10}程序逻辑：读取HDFS上的block到内存，每个block转化为RDD，里面包含vector。然后对RDD进行map操作，抽取每个vect
# HDFS和MySQL性能对比教程
## 流程步骤
以下是实现“hdfs和mysql性能对比”的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备测试数据 |
| 2 | 将数据存储到HDFS中 |
| 3 | 从HDFS中读取数据 |
| 4 | 将数据存储到MySQL中 |
| 5 | 从MySQL中读取数据 |
| 6 | 进行性能对比分析 |
##
Ceph是什么？Ceph是一个开源的分布式存储系统，可大规模扩展、高性能、无单点故障，在普通的服务器上可以支持到PB级容量，商用机器上支持的容量可以达到EB级别。Ceph的竞争力市面上提供云存储的分布式系统如阿里云的OSS（底层存储框架为JindoFS），亚马逊的S3，Hadoop生态下的HDFS，OpenStack内的Swift，都是非常优秀、流行的存储解决方案，Ceph作为同类产品，仍然不逊色
Hadoop的三大核心组件之HDFS和YARNHadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 Reso
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2023-07-30 15:40:48
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1. 简介HDFS：Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题，通过统一的命名空间——目录树来定位文件。在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如何保证在节点不可用的时候数据不丢失。传统的网络文件系统（NFS）虽然也称
数据存储：磁盘（共享）→SAN、NAS、DAS（专门将数据存储于磁盘阵列） →分布式存储架构（HDFS)1、SAN、NAS、
一、介绍FastDFS(最快的分布式文件系统)是淘宝开发的一款轻量级分布式文件系统，采用C语言开发，目前只提供了C、java、PHP等语言的API。主要用它来对文件进行管理，功能包括文件同步、文件访问（上传和下载），解决了大容量存储和负载均衡的问题。类似的分布式文件系统还有谷歌的GFS、HDFS（Hadoop）、TFS（淘宝）等。二、整体架构FastDFS服务端有两个角色：跟踪器（tracker）
指标适合类型文件分布系统性能复杂度FUSEPOSIX备份机制通讯协议接口社区支持去重开发语言FastDFS4KB~500MB小文件合并存储不分片处理很高简单不支持不支持组内冗余备份ApiHTTP国内用户群C语言TFS所有文件小文件合并，以block组织分片复杂不支持不支持Block存储多份,主辅灾备APIhttp少C++MFS大于64K分片存储Master占内存多支持支持多点备份动态冗余使用fus
Hadoop出来已经很多年了，以前也有想法去学习一下，不过确实那时由于自己的眼界和所处业务环境，确实没有什么场景可以用到hadoop，学习hadoop的计划也就一直搁浅了。最近打算做一个小说情感分析的程序，刚开始想的很简单，就是将小说下载下来，然后找开源框架进行分析即可。当我把爬虫写好了并找了一个网站进行爬取小说后发现，扒下来的文档结构非常混乱，而且后来简单的分词信息都难以保存。于是我想到了我最熟
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2023-07-12 10:08:35
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