文章目录Hadoop框架HDFS NN、SNN、DN工作原理HDFS概述HDFS架构NameNodeSecondary NameNodeSecondary NameNode的工作流程什么时候checkpiontDataNode上传一个CentOS-7.5-x86_64-DVD-1804.iso大文件来体现分布式管理系统通过ui页面观察文件被block划分HDFS的Trash回收站 Hadoop框
Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用HDFS文件创建RDD。
1、并行化集合
如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中
再写 HDFS Federation机制的时候，发现基础不扎实，需要将之前的hadoop再详细记录一下原理（重点只说Hadoop2.0版本）： Hadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+MapreduceYarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。存储的基础知识以及原理：元数据信息和
HDFS的读写流程 & secondary namenode的数据写入流程1）HDFS的数据写入流程
2）HDFS的数据读取流程
3）SNN的数据写入的流程1）HDFS的数据写入流程（1）客户端发送写入请求给 namenode（2）namenode 接收到请求，然后首先判断当前操作的用户是否具有写入的权限，如果没有则拒绝请求，如果有权限，接着判断要写入的数据目录下是否存在这个文件，如果存在
在一个现代化的时候，界面不好看的 Eclipse 和操作易用性相比而言更高的 IntelliJ Idea。而在进行 Hadoop 进行编程的时候，最基本的是需要导入相应的 Jar 包，而更为便宜的则是使用 Maven 来进行包的依赖管理，而本文则结合 Gradle 来处理引入最基本的 Hadoop 包，配置运行环境。新建一个 Gradle 项目在新建时要选择 Gradle 项目，并在连接过程中自动
Doris集群机器规划以下是Doris集群的服务器规划配置信息，目前采用3节点混部模式。FE3个实例，BE3个实例，构成最低配集群。服务器名服务器IP角色Doris-node0110.19.162.103FE、BEDoris-node0210.19.162.104FE、BEDoris-node0310.19.162.106FE、BEDoris简介官网：首页 - Apache Doris核心组件简介
Doris 高可用集群的部署 一、主机规划IP主机名安装包10.207.228.64doris-1FE、BE、Broker10.207.228.194doris-2FE、BE、Broker10.207.228.197doris-3FE、BE、Broker二、JDK 部署(1) 下载安装包jdk-8u301-linux-x64.tar.gz(2) 解压tar -xf jdk-8
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2023-10-26 05:32:38
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hdfs（hadoop分布式系统）设计需要考虑的问题？第一个就是数据是如何存储吗（数据的物理存储）每台机器上都有个datanode节点。这个节点是用来存储数据的。hdfs对一个大的文件进行分块，每个版本对每一个分块大小可能不尽相同。Hadoop 1版本默认是64M，假设80M东西，就被分成64M和16M东西。那么他是按照这样的格式来划分的。每个快是分散存储的。可能这个快64M是在这个datonod
HDFS是hadoop的分布式文件系统，全称：Hadoop Distributed Filesystem。由1个master(call me NameNode)和N个slaver组成（call me datanode）。其中namenode负责存储元数据,控制和协调datanode存储文件数据。通过写多份（可定义，默认1）的方式实现数据的可靠性和读取的高效
目录一、常用的Linux命令二.HADOOP3.0分布式集群搭建环境变量脚本.bashrc/ZSY/soft/hadoop-3.1.3/etc/hadoop路径下，配置Hadoop的脚本文件core-site.xml三、Yarn的基本配置编辑 四、常见错误合集待续未完。。。。五、HBbase的安装配置一、常用的Linux命令1.查看隐藏文件命令ls -al2.删除隐藏文件 （注
在对NameNode节点进行格式化时，调用了FSImage的saveFSImage()方法和FSEditLog.createEditLogFile()存储当前的元数据。Namenode主要维护两个文件，一个是fsimage，一个是editlog。fsimage ：保存了最新的元数据检查点，包含了整个HDFS文件系统的所有目录和文件的信息。对于文件来说包括了数据块描述信息、修改时间
Doris之磁盘空间管理（重点）磁盘存储空间有关的系统参数和处理策略。Doris 的数据磁盘空间如果不加以控制，会因磁盘写满而导致进程挂掉。因此我们监测磁盘的使用率和剩余空间，通过设置不同的警戒水位，来控制 Doris 系统中的各项操作，尽量避免发生磁盘被写满的情况。名词解释FE：Frontend，Doris 的前端节点。负责元数据管理和请求接入。 BE：Backend，Doris 的后端节点。负
同时对于 FutureRetailer 来说，过去的数据分析只是一个方面，更为重要的是对于未来的预测和分析。比如未来商品销售估计，并据此制订采购计划 。随着新零售的兴起，未来的消费者需要的是更为个性化的服务和产品，如何将这种个性化的商品和服务提供给消费者？马爸爸也说过：“纯电商时代过去了，未来十年是新零售的时代”。对 FutureRetailer 来说，未来的购物也许将会是如下情景：1 ）一位资深
如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源，一个比较高效便捷的方法就是使用“Bulk Load”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源。
分布式系统分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。HadoopHadoop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
导读 本文详细地介绍了Doris的compaction机制。
首先，从producer-consumer模式以及compaction任务提交的permission机制对compaction的总体设计和架构原理进行了剖析；然后，针对cumulative compaction的size_based策略进行了详细地介绍；最后，对base compaction的流程进行了深入地
# Doris 集成 Hive 的探索
随着大数据技术的发展，数据分析的需求日益增加，而 Apache Doris（之前称为 Apache Incubator）作为一个高性能的分布式数据库，逐渐受到了关注。Doris 提供了 OLAP（联机分析处理）能力，可以与多种数据源进行集成，其中之一便是 Hive。本文将为您介绍如何实现 Doris 与 Hive 的集成，以及如何进行基本的 SQL 查询。
在《HDFS源码分析DataXceiver之整体流程》一文中我们知道，无论来自客户端还是其他数据节点的请求达到DataNode时，DataNode上的后台线程DataXceiverServer均为每个请求创建一个单独的后台工作线程来处理，这个工作线程就是DataXceiver。并且，在线程DataXceiver处理请求的主方法ru
日前，甲骨文推出构成Oracle数据集成产品线基础的Oracle GoldenGate 11g和Oracle数据集成器企业版11g，这两款新产品是Oracle融合中间件产品系列的组成部分。在过去几年中，甲骨文先后收购了Sunopsis、GoldenGate和Silver Greek，对数据集成软件市场的期许不言而喻。此次发布的产品支持开放的接口标准和异构数据环境，并与Oracle其他产品实现良好的
package com.zhen.hdfs;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.net.URI;
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