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透明性。因此,网络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
· Hadoop核心        Hadoop的核心就是HDFSMapReduce,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,Hadoop旗下有很多经典子项目,比如HBase、Hive等,这些都是基于HDFSMapReduce发展出来的。要想了解Hadoop,就必须知道HDFSMapReduce是什么。 · HDFS
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多个DataNo
我们都知道,如果要实现事务,需要整体保证 ACID(A-原子性|C-持久性|I-隔离性|D-一致性) ,其中一致性是目标,原子性、持久性隔离性都是手段,所以这里对比一下 MySQL Redis 在事务实现上的区别,当然严格意义上来说,Redis 由于不满足原子性,不能算真正意义上实现了事务。原子性MySQL - 原子性MySQL 的原子性是通过 undolog 保证的,undolog 是 M
转载 2023-09-04 17:27:42
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这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比,HDFS,MapReduce的基本概念,及Spark架构设计,RDD,运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局发展。1. Hadoop1.1 背景Hadoop就是解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储处理。 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 Ma
# MySQLDoris区别 MySQLDoris是两种常见的数据库管理系统,它们在一些方面有着相似之处,但在很多方面也存在明显的区别。本文将从多个角度对MySQLDoris进行比较,以帮助读者更好地理解它们之间的差异。 ## 数据结构 MySQL是一个关系型数据库管理系统,采用的是基于表的数据存储结构。用户可以创建各种表来存储数据,并通过SQL语言来进行操作和查询。而Doris(前身
原创 7月前
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```markdown # HBase与Doris区别:初学者指南 在大数据的世界中,HBaseDoris都是重要的分布式数据库。尽管它们有各自的优缺点及适用场景,但是了解它们之间的区别对于开发者来说至关重要。本文将简单介绍如何比较HBase与Doris区别,并提供具体的步骤代码示例以帮助您理解。 ## 学习流程 以下是实现“比较HBaseDoris”的流程步骤: ```mark
原创 21天前
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# DorisHive的区别 ## 1. 流程图 ```mermaid sequenceDiagram participant 开发者 participant 小白 开发者->>小白: 解答dorishive的区别 ``` ## 2. 引言 在开始介绍DorisHive的区别之前,我们先了解一下这两个工具的背景用途。DorisHive都是用于大数
原创 10月前
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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
 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
在一个现代化的时候,界面不好看的 Eclipse 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
HadoopHadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFSHDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流
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
## Doris Hive 的区别 Doris Hive 都是用于分析大数据的开源工具,但它们之间有很多不同之处。在本文中,我们将重点介绍 Doris Hive 的区别,并通过代码示例来说明它们之间的差异。 ### Doris vs. Hive **1. 存储引擎** Doris 使用了自己独有的存储引擎,基于分布式架构的存储引擎。这个存储引擎可以有效地处理海量数据,并提供快速
原创 5月前
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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
在该开始学习mysql建立表时,发现了mysql中的的MyISAMInnoDB两种表类型,于是在网上查找了各种解释,进行了一下总结。 MyISAMInnoDB是在使用Mysql时最常用的两个表类型,这两个表各有优势,视具体应用而定。基本的差别为:MySIAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是表的性能,其执行速度比InnoDB类
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(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64M16M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)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读取的高效
# HiveDoris区别:一名新手开发者的指南 对于刚入行的小白来说,了解大数据处理框架之间的差异是一项重要的技能。HiveDoris是两种在大数据处理分析中常用的工具,深入理解它们之间的区别能帮助你在未来的工作中更好地选择工具。因此,我们将通过以下几个步骤来探索HiveDoris的特点与差异。 ## 流程概述 下面是我们将要进行的流程,逐步帮助你理解HiveDoris区别
原创 20天前
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