# 理解 ODPS 底层与 Hadoop 的关系
在数据工程和大数据处理中，ODPS（开放数据处理服务）是一个越来越重要的工具。而许多人在刚接触 ODPS 时，都会问：“ODPS 底层是 Hadoop 吗？”本篇文章将帮助你理解 ODPS 和 Hadoop 之间的关系，整个过程将包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 理解 Hadoop 的基本
OceanBase底层是hadoop吗？
在讨论“**OceanBase底层是Hadoop吗**”这个问题前，我们先澄清一下OceanBase的背景。OceanBase是一款高性能、可扩展的分布式数据库，最初由阿里巴巴开发，主要用于解决大规模在线事务处理（OLTP）需求。而Hadoop则是一种开源的软件框架，主要用于处理大规模数据的分布式存储和处理。二者虽都涉及分布式系统，但其架构和应用场景截然
目录一、简介二、HDFS 1.1Namenode 1.2Sconedarynamenode 1.3Datanode&n
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2024-03-02 09:46:59
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一、HDFS 架构介绍HDFS离线存储平台是Hadoop大数据计算的底层架构，在B站应用已经超过5年的时间。经过多年的发展，HDFS存储平台目前已经发展成为总存储数据量近EB级，元数据总量近百亿级，NameSpace 数量近20组，节点数量近万台，日均吞吐几十PB数据量的大型分布式文件存储系统。首先我们来介绍一下B站的HDFS离线存储平台的总体架构。图 1-1 HDFS 总体架构HDFS离线存储平
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2024-03-26 09:28:01
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# Spark 的底层是 Hadoop 吗？
在大数据处理的世界里，Apache Spark 和 Apache Hadoop 是两大重要的技术框架。对于刚刚入行的小白来说，理解它们之间的关系对于日后的开发非常关键。那么，Spark的底层真的是Hadoop吗？本文将通过具体流程、代码示例和图示，帮助你理解这两者之间的关系。
## 一、整个流程
我们可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-26 07:34:55
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Hadoop 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实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed
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2023-09-07 13:15:03
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一、Spark概述1.1、Spark是什么 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2、Spark和Hadoop1.2.1、从时间来看Hadoop:2013年10月发布2.X（YARN）版本；Spark：2013年6月，Spark成为Apache基金会下的项目。1.2.2、从功能上来看hadoopHadoop是用Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运
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2023-09-16 21:01:28
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社区推荐是自己编译,官网在这里，过程相当简单，就一句话 sh build.sh，但是在编译过程中容易遇到各种失败，例如Failed to download DataTables.zip during the compilation of the third-party library就需要更改下载数据源，更改完这个可能还有其他问题，这里就用已编译版本了，如果坚持要自己编译可以看这个大神的博客。Do
Hadoop 入门总结搜索了好几个博客，把hadoop基础总结了一下，感觉收货还挺多。一.hadoop简介Hadoop是一个开源框架，允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储 和处理大数据。它的设计是从单个服务器扩展到数千个机器，每个都提供本地计算和存储。二.hadoop的基本组成hadoop1.0 ：1:HDFS: Hadoop Distributed File System 分
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2024-07-13 09:21:39
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Hadoop (一) Hadoop学习1.Hadoop 简介1.1 单独的 Hadoop软件Hadoop是Apache 软件基金会开源的一款开源Java软件，用户编写简单的编程模型实现跨机器对海量数据分布式计算处理的框架Hadoop的核心组件有Hadoop HDFS：分布式文件系统 大数据存储Hadoop YARN：集群的资源管理和任务调度框架 集群资源分配Hadoop MapReduce：分布式
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2023-09-24 19:27:13
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一、hadoop HA架构的角色分析1、namenode存储元数据，与client客户端进行交互，当服务启动时加载fsimage镜像文件和edits.log文件到自己的内存。在整个架构中，分别有处于active状态的nameNode,和处于standby状态的namenode，standby也是时刻启动的，一致在通过journalnode与actived的namenode进行数据同步，这样来保持，
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2023-07-12 21:05:29
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Pig为大型数据集的处理提供了更好层次的抽象。Pig为MapReduce提供了更丰富的数据结构，这些数据结构往往都是多值和嵌套的，Pig还提供了一套更强大的数据变换操作。Pig包括两部分：（1）用于描述数据流的语言，Pig Latin。（2）用于运行Pig Latin程序的执行环境。当前有两个环境：单JVM中的本地执行环境和Hadoop集群上的分布式执行环境。Pig Latin程序由一系列“操作”
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2023-10-06 21:09:13
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#Hadoop# #大数据# #大数据分析# #数据分析#1 轻量级大数据流处理语言——PigPig是处理大数据集的数据流语言，Pig由Yahoo开发，Twitter公司大量使用Pig处理海量数据。处理数据的流程可以一步步定义，比如第一步加载，第二步转换，第三步再转换，第四步存储，可以一步步定义数据的走向，适合做数据探索和ETL阶段数据处理、检索和分析数据量较大的数据集。Pig包括两部分：一是用于
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2023-11-08 18:37:51
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1. hadoop 原理hadoop是apche基金会的一个开源项目，是一个可运行在大规模集群上的分布式并行编程框架，核心设计是HDFS（分布式文件系统）和mapreduce。为用户提供了底层细节透明的分布式基础设施。其中hdfs提供了高容错和高伸缩的特性，而mapreduce计算模型编写分布式应用程序相对简单，主要设计实现map、reduce类，其他并行编程复杂问题如分布式存储，工作调度，负载均
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2023-09-24 19:27:33
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一般集群中的一台机器作为NameNode，另一台机器作为ResourceManager，这是masters。 剩下的服务（Web App Proxy Server和MapReduce Job History server）会运行在专用硬件或者共享设施上，这取决于加载方式。（这一块还不太理解） master之外的机器都是DataNode和NodeManager。
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2023-11-05 23:20:04
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# Spark CodeGen：底层的魔法
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，而Spark的性能优化在于其底层的代码生成（Code Generation）机制。Spark使用了一个名为Spark CodeGen的底层工具，可以将高级操作转换为高效的字节码，从而提升执行效率。本文将介绍Spark CodeGen的原理及其应用，帮助你更好地理解其工作原理。
## Spark Co
导读有些人可能认为MacOS和Linux内核有相似之处，因为它们可以处理类似的命令和类似的软件。甚至有人认为苹果的MacOS是基于linux的。事实上，这两个内核的历史和特性是非常不同的。今天，我们来看看MacOS和Linux内核的区别。MacOS内核的历史我们将从MacOS内核的历史开始。1985年，由于与首席执行官John Sculley和苹果董事会发生争执，Steve Jobs离开了苹果
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2023-10-19 21:26:36
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声明：本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，仅供参考，欢迎讨论。不具有权威性，甚至不具有精确性，也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。 在上一篇“浅谈Hadoop inFusionInsight—华为大数据解决方案的理解”中，我重点提到了大数据的两个相较于传统数据所不同的特点——数量大和种类多。在Hadoop的底层有个非常重要的部分，我们一般称之为“核心”——分布式文件存储系统，即
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2023-07-12 09:48:28
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文件切分算法 文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段。 FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit。对于每个文件，由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数。goalSize：根据用户期望的InputSplit数据计算，即totalSize/numSplit。totalSize为文件总大小；num
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2024-03-19 10:48:43
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## Java底层是如何对文件操作的
在Java中，文件操作是一个非常重要和常见的任务。无论是读取、写入、复制、移动文件，还是创建和删除文件夹，Java都提供了丰富的类和方法来实现这些功能。Java底层对文件操作的实现主要依赖于Java IO和NIO两个API。
### Java IO
Java IO（Input/Output）是Java提供的用于处理输入和输出的标准API。它是基于流（St
原创
2023-08-07 16:40:13
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