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
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
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HDFSHDFS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)
         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
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。
转载 1月前
31阅读
  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
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数据写入流程 2)HDFS数据读取流程 3)SNN的数据写入的流程1)HDFS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
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
详解HDFS Short Circuit Local ReadsHadoop的一大基本原则是移动计算的开销要比移动数据的开销小。因此,Hadoop通常是尽量移动计算到拥有数据的节点上。这就使得Hadoop中读取数据的客户端DFSClient和提供数据的Datanode经常是在一个节点上,也就造成了很多“Local Reads”。最初设计的时候,这种Local Reads和Remote Reads(
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
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
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
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
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
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
1、DPCM编解码原理 DPCM是差分预测编码调制的缩写,是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中,需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测,是因为在解码端无法得到原始样本,只能得到存在误差的样本。因此,在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器,如编码器中虚线框中所示。 在一个DPCM系统中,有两个因素需要设计:预测器和量化器。理想情况下,预测器和量化器应进行联合优
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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5