目录1、什么是搜索？2、如果用数据库做搜索会怎么样？3、什么是倒排索引、全文检索和Lucene？4、什么是Elasticsearch？这是我的es系列文章开篇，我会尽量用聊天的方式跟大家去聊明白这门技术。说到底mysql,redis,lucene,hadoop本质上就是一个存储介质，核心功能就是CRUD，只是各自的实现方式不一样，es同理，不过是去透彻理解ES的CRUD细节的一个过程，just s
一、前言ES-Hadoop 是连接快速查询和大数据分析的桥梁，它能够无间隙的在 Hadoop 和 ElasticSearch 上移动数据。ES Hadoop索引 Hadoop 数据到 Elasticsearch，充分利用其查询速度，大量聚合能力来使它比以往更快，同时可以使用 HDFS 作为 Elasticsearch 长期存档。ES-Hadoop可以本地集成 Hadoop 生态系统上的很多流行组件
一：概念（1）集群（Cluster）： ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。（2）节点（Node）： 形成集群的每个服务器称为节点。索引(index): 在 ES 中, 索引是一组文档的集合（3）分片（shard） 当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户
elasticsearch-hadoop使用示例 在elasticsearch-hadoop的具体使用中碰到了几个问题，有必要记录一下，避免下次遇到时又要重新研究。利用spark读取es数据源的简单示例 import org.elasticsearch.spark.sql._
val esOptions = Map("es.nodes"->"192.168.1.2,192.16
一、摘要：最近在了解Ceph，总想拿它和HDFS来做个比较，一是做个阶段性总结，二是加深自己对两种分布式文件系统的理解。二、回顾：1. HDFS是鉴于Google FS（GFS）发展而来的，起步比较早，是大数据解决方案里常用的分布式文件系统。Hadoop解决方案中的HDFS如下：HDFS架构如下：Namenode 负责文件系统的metadata，datanode负责真正的 数据块。Ceph的设计初
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2023-08-18 17:04:28
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5G 时代，运营商网络不断提速，成本越来越低，流量越来越便宜。给 互联网、物联网、互联网+ 各个行业的高速发展创造了非常好的有利条件，同时也产生了海量数据。如何做好数据分析，计算，提取有价值信息，大数据技术一直是一个热门赛道今天我们就对 Hadoop、Hive、Spark 做下分析对比一、HadoopHadoop 称为大数据技术的基石。由两部分组成，分布式存储（HDFS）和分布
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2023-07-30 17:32:53
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Hadoop2 和 Hadoop1的区别1. NamenodeNameNode其实是Hadoop的一个目录服务，它包含着整个集群存储的文件的元数据。早期发行的Hadoop1版本将所有HDFS目录和文件的元数据存储到一个NameNode单点。整个集群的数据状态取决于这个单点的成败。随后的版本添加了一个secondary NameNode节点，作为冷备份的从NameNode节点。Secondary N
实际这是很久之前的问题了，当时没时间记录这里简单回顾 项目基于数据架构不方便说太细，最精简的 somedata-> [kafka]->spark-stream->elasticsearch 在 spark-streaming 引用了elasticsearch-hadoop(实际用的是为支持upsert doc自已打包的，见elasticsearch-
1 介绍随着企业数据化和Hadoop的应用越加广泛，hadoop1.x的框架设计越来越无法满足人们对需求，Apache一直在对Hadoop1.x进行修改，最后退出了新一代的Hadoop2.x，下面笔者将从HDFS和MapReduce两个方面对Hadoop1.x和Hadoop2.x直接的区别2 HDFS之间的区别Hadoop 1.X:在Hadoop1.x中，HDFS的采用Masters/Slaves
ES全称为ECMAScript定义了语法，写javascript和nodejs都必须遵守。变量定义，循环、判断、函数。原型和原型链、作用域和闭包、异步。不能操作DOM，不能监听click事件，不能发送ajax请求。不能处理http请求，不能操作文件。如果只有ES，做不了完整的项目。Javascript使用了ES语法规范，外加Web API。DOM操作、BOM操作、事件绑定、Ajax等。ES+WEB
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2023-06-06 17:42:18
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。
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2023-05-21 15:23:54
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1、什么是大数据？基本概念在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 换个角度说，大数据是：1、有海量的数据2、有对海量数据进行挖掘的需求3、有对海量数据进行挖掘的软件工具（hadoop、spark、storm、
1，概念Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。hadoop和es区别hadoop是一个架构，而基于这种架构的应用就是hdfs文件系统。也就是说白了是一hoodap的实现是为了一种分布式的文件系统。即告诉计算机是如何存储数据，基于hadoop的数据存储方案区别于传统数据存储的最显
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2023-08-03 20:55:27
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目录数据库构架MPP和批处理MPP概念MPP的设计缺陷将MPP和Batch进行结合MPP例子 Hadoop解决的问题MPP和Hadoop的区别小结数据库构架数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk：Shared Everthting:一般是针对单个主机，完全透明共享CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，典
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2023-08-21 11:52:19
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Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让
文章目录Key featuresRequirementsJDKElasticsearchHadoopApache YARN / Hadoop 2.xApache HiveApache SparkApache Spark SQLInstallationMinimalistic binariesDevelopment BuildsUpgrading Your StackArchitectureMap
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2023-08-30 22:27:17
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什么是hadoop?Hadoop无非就是：HDFS(文件系统)，yarn(任务调配)，mapReduce(编程模型，大数据并行运算)，我们安装完hadoop就已经包括了以上；Hadoop集群其实就是HDFS集群，说到HDFS,下面来谈谈什么是HDFSHDFS：其实就是个文件系统，和fastDFS类似，像百度云，阿里云等就是个文件存储系统，当然一般如果仅仅是为了用来存储文件的话直接fastDFS这个
如果熟悉 Hadoop MapReduce 中的 shuffle 过程，可能会按照 MapReduce 的思路去想象 Spark 的 shuffle 过程。然而，它们之间有一些区别和联系。从 high-level 的角度来看，两者并没有大的差别。从 low-level 的角度来看，两者差别不小。 Hadoop MapReduce 是 sort-based，进入 combine() 和 r
# Hadoop和ES: 分布式数据存储和搜索引擎
在现代大数据环境中，处理和分析海量数据变得越来越普遍。为了应对这一挑战，出现了许多分布式存储和计算框架。Hadoop和Elasticsearch（ES）是两个领先的开源框架，用于处理大规模数据集和快速搜索。
## Hadoop: 分布式数据存储和计算框架
Hadoop是一个开源的分布式数据存储和计算框架，旨在处理大规模数据集。它由两个主要组
原创
2023-09-13 15:28:17
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Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，具有分布式、全文检索、近实时搜索和分析、高可用、模式自由、RESTFul API等诸多优点，在实时搜索、日志处理(ELK)、大数据分析等领域有着广泛的应用。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，核心组件有HDFS和MapReduce，分别提供海量数据存储和海量数据计算。图1 ES-Hadoop简介 El
