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和透明性。因此，网络和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和存
· Hadoop核心 Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，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HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce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和多个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、持久性和隔离性都是手段，所以这里对比一下 MySQL 和 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
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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和发展。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）的可靠存储和处理。 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 Ma
# MySQL和Doris区别
MySQL和Doris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MySQL和Doris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
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# HBase与Doris的区别：初学者指南
在大数据的世界中，HBase和Doris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的区别，并提供具体的步骤和代码示例以帮助您理解。
## 学习流程
以下是实现“比较HBase和Doris”的流程步骤：
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# Doris和Hive的区别
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者->>小白: 解答doris和hive的区别
```
## 2. 引言
在开始介绍Doris和Hive的区别之前，我们先了解一下这两个工具的背景和用途。Doris和Hive都是用于大数
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
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
HadoopHadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS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 和 Hive 的区别
Doris 和 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 和 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
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MyISAM和InnoDB两种表类型，于是在网上查找了各种解释，进行了一下总结。
MyISAM和InnoDB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
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
# Hive和Doris的区别：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。Hive和Doris是两种在大数据处理和分析中常用的工具，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Hive和Doris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Hive和Doris的区别：
