本文未配置 yarn和mapredule,只是单纯的hdfs1. 需要先安装jdk2. 配置java环境变量 编辑文件vim /etc/profile 在文件的最后添加java环境变量 （输入大写G可以调到文件末尾）#java
export JAVA_HOME=/usr/local/java/java-se-8u41-ri
export PATH=$PA
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2024-04-24 22:53:00
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【原始需求】
通过SQL及JDBC模式导出各类业务数据，以PDF文件格式存放，要求该文件只能查看和打印（不能编辑和篡改），文件要有公司相关标志和水印功能。
【需求分析】
1、 通过SQL及JDBC模式导出业务数据，业务数据以表格内容格式存放于PDF文件
2、 PDF文件注明版权
3、 PDF页面中增加水印，公司文字或图片
【设计分析】
1、
一、概述 首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中，通常占用150个字节。如果有1千万个文件，就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿个文件呢，简直不可想象。这里需要特别
最近关注Hadoop，因此也顺便关注了一下Hadoop相关的项目。HBASE就是基于Hadoop的一个开源项目，也是对Google的BigTable的一种实现。 BigTable是什么？Google的Paper对其作了充分的说明。字面上看就是一张大表，其实和我们想象的传统数据库的表还是有些差别的。松散数据可以说是介于Map Entry（key & value）和DB Row之间的一种数据。
# ClickHouse能替代Hadoop吗？
在大数据技术领域，Hadoop和ClickHouse都是非常重要的工具。Hadoop以其强大的分布式存储（HDFS）和计算能力（MapReduce）而闻名，尤其适合处理批量数据。而ClickHouse则是一种专门设计用于在线分析处理（OLAP）的列式数据库，具有极高的查询性能和实时性。那么，ClickHouse能否替代Hadoop呢？本文将对此进行
Solr 许可证： Apache License, Version 2.0 活跃度： 高 目的： 文档仓库 官方地址： https://lucene.apache.org/solr Hadoop集成： API兼容有时候你只是想从一大堆文档中做查询。但是不是所有的任务都得对PB级的数据做大型复杂的分析。对于大多数情况，你可能觉得对于一个简单的Unix grep命令或者Windows查询来讲数据
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2024-01-31 00:21:41
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# 如何实现Hadoop向下兼容
## 1. 流程
以下是实现Hadoop向下兼容的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现Hadoop向下兼容流程
section 准备工作
下载Hadoop :done, a1, 2021-11-01, 7d
安装Hadoop :done, a2, after a1, 7d
section 实现
原创
2024-05-22 06:32:06
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Hadoop（四）HDFS什么是HDFSHDFS文件系统设计的目的上传机制读取机制 什么是HDFSHadoop Distributed File System hadoop底层的分布式文件存储系统，可以存储海量的数据。其特点为：作为一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件。分布式存储系统，通过许多服务器联合起来实现功能。master/slave架构，主从架构。其中namen
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2023-09-01 09:23:30
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Hadoop大数据原理与架构1、 移动计算不移动数据原则： 使用 HDFS 分布式文件存储系统，将文件分成很多块（Block），以块为单位存储在集群的服务器上 每台服务器原本都不带有程序，但是调度服务器为处理服务器分发任务之后，处理服务器就执行任务并检查是否有该程序， 没有就下载，下载之后从指定路径中读取数据进行处理，处理好之后统一存放处理结果Hadoop 主要是由三部分组成，分布式文件系统 HD
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2023-07-24 10:36:42
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文章目录1. 简介1.1. innodb 的数据页查询1.2 B+ 树是如何检索记录？2. 如何计算B+树的高度？2.1 定位表的根页2.2 找到mysql的数据目录2.3 计算 page_level3. 一棵树可以存放多少行数据？3.1 指针数如何计算？3.2 实战演练 1. 简介计算机有五大组成部分：控制器，运算器，存储器，输入设备，输出设备。存储器范围比较大，但是数据具体怎么存储，有自己的
每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在namenode的内存中，因此hadoop存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多。例如，一个1MB的文件以大小为128MB的块存储，使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。 Hadoop存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工
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2023-06-29 23:22:12
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HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），它的设计目标是把超大数据集存储到网络中的多台普通商用计算机上，并提供高可靠性和高吞吐率的服务。分布式文件系统要比普通磁盘文件系统复杂，因为它要引入网络编程；分布式文件系统要容忍节点失效，这也是一个很大的挑战。
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2023-07-05 09:33:17
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在Hadoop中数据的存储是由HDFS负责的，HDFS是Hadoop分布式计算的存储基石，Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。那么HDFS相比于其他的文件系统有什么特征呢?简单总结有如下的基本特征： 对于整个集群有单一的命名空间。 数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。 文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储
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2023-07-12 12:36:21
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Hadoop的基本概念处理海量数据时，为了降低成本，使用普通PC机，将硬件损坏视为常态，通过软件来保证可靠性。Hadoop的核心组成： HDFS：分布式文件系统，存储海量数据；MapReduce：并行处理框架，实现任务处理和调度。Hadoop的作用：搭建大型数据仓库，进行PB级数据处理。HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System）HDFS文件被拆分成块进行存储，
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2024-02-26 15:49:23
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文章目录1.容器介绍1.1 介绍1.2 简单解析2.初始化 / 访问操作(Element constructor / Access)3.迭代器操作(Iterator)4.容量操作(Capacity)5.修改操作(Modify) 1.容器介绍1.1 介绍 向量是表示数组大小可以改变的序列容器。 就像数组一样，向量对其元素使用连续的存储位置，这意味着也可以使用指向其元素的常规指针的偏移量来访问它们
javascript字符串的方法总结一种总结了22种字符串方法 截取方法, 转数组方法, 正则匹配方法… 按重要程度一次列出开始喽!let str = '我见众人皆草木,唯有见你是青山'截取类(3)slice(start, end)提取字符串的片断，并在新的字符串中返回被提取的部分let sli = str.slice(2)
let sli2 = str.slice(2, -4)
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2024-10-23 17:59:38
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FileSystem是一个文件系统的实例，这个文件系统可以是hdfs，也可以是本地的文件系统 。
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2023-07-05 09:29:13
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1.导入jar包解压hadoop-2.7.7.tar.gz，并在如下路径找到图中所示三个jar包 下图所示路径所有jar包 还要用到下面三个jar包 下图所示路径所有jar包 把以上jar包全部加入到项目中 2.查看文件信息@Test
public void connectHDFS()
{
C
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2023-06-27 20:51:21
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列式系统可提供的优势对于查询内容之外的列,不必执行I/O和解压(若适用)操作非常适合仅访问小部分列的查询.如果访问的列很多,则行存格式更为合适相比由多行构成的数据块,列内的信息熵更低,所以从压缩角度来看,列式存储通常会非常高效.换句话说,同一列中的数据比行存数据块中的数据更为相似.当某一列的取值不多是,行存与列存在压缩效果上的差异尤为显著数据仓库类型的应用需要在极大的数据集上对某些特定的列进行聚合
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2023-07-12 12:42:23
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大数据_05 【hadoop HDFS-基本介绍】01 Hadoop组成02 Hadoop的文件系统介绍03 HDFS分块存储05 HDFS副本机制06 名字空间（NameSpace）07 Namenode 功能08 DataNode的作用09 机架感知 01 Hadoop组成Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。
Hadoop MapReduce：
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2023-08-18 18:24:09
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