HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树，客户端可通过路径来访问文件。HDFS集群分为两大角色：Namenode、Datanode（非HA模式会存在Secondary Namenode）
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
读数据过程： 1.客户端调用FileSystem 实例的open 方法，获得这个文件对应的输入流InputStream2.访问NameNode，获取文件对应数据块的保存位置，包括副本位置。3.获得输入流之后，客户端便调用read()方法读取数据。选择最近的datanode进行连接并读取数据。4.如果客户端与一个datanode位
Hadoop培训认证：HDFS文件存取机制，一个分布式文件系统最基本的功能就是读和写，本节将描述HDFS的文件存取机制。1.HDFS读文件数据流在读取HDFS的文件时，首先客户端调用FileSystem的open( )函数打开文件，DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，得到文件的数据块信息。对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。Distribute
再理解HDFS的存储机制1. HDFS开创性地设计出一套文件存储方式，即对文件分割后分别存放；2. HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块(Block)中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求；3. 一个HDFS集群包括两大部分，即NameNode与DataNode。一般来说，一个集群中会有一个NameNode和多个DataNo
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
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
导入总览导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到 Doris 中。导入成功后，用户即可通过 Mysql 客户端查询数据。Doris 支持多种导入方式。建议先完整阅读本文档，再根据所选择的导入方式，查看各自导入方式的详细文档。基本概念Frontend（FE）：Doris 系统的元数据和调度节点。在导入流程中主要负责导入规划生成和导入任务的调度工作。Backend（BE）：Doris 系统的计算
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。
场景：
有一个订单功能，里面的主表有几千万数据量，加上关联表，数据量达到上亿。我们尝试了优化表结构、业务代码、索引、SQL 语句等办法来提高响应速度，但查询速度还是很慢。一、什么是冷热分离最终，我们决定采用一个性价比高的解决方案，在处理数据时，我们将数据库分成了冷库和热库 2 个库，不常用数据放冷库，常用数据放热库。这就是“冷热分离”。二、什么情况下使用冷热分离？数据走到终态后，只有读没有写的需求
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
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
HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个运行在商用机器上面的分布式文件系统，其设计思想来自于google著名的Google File System论文。HDFS的设计目标：为何产生HDFS？由于数据量的急剧增大，原有的单机多磁盘因为速度，存储量等原因，已经远远无法满足要求，HDFS应运而生。 HDFS解决的痛点:高容错性：HDFS设计运行在成百上千的机器上，任
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
操作场景默认情况下，HDFS NameNode自动选择DataNode保存数据的副本。在实际业务中，可能存在以下场景：DataNode上可能存在不同的存储设备，数据需要选择一个合适的存储设备分级存储数据。DataNode不同目录中的数据重要程度不同，数据需要根据目录标签选择一个合适的DataNode节点保存。DataNode集群使用了异构服务器，关键数据需要保存在具有高度可靠性的机架组中。对系统的
在hadoop安装目录下：/hadoop2/hadoop-2.7.31.创建目录bin/hdfs dfs -mkdir /userbin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>在HDFS中创建一个名为path的目录，如果它的上级目录不存在，也会被创建，如同linux中的mkidr –p。bin/hdfs dfs -mkdir -p /usr/file2.将本地
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
