一. 前提和设计目标1. 硬件错误是常态,因此需要冗余,这是深入到HDFS骨头里面去了 HDFS可能由成百上千的服务器所构成,每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的,而且任一组件都有可能失效,这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标2. 流式数据访问即:数据批量读取而非随机读写(OLTP
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2024-04-06 09:17:48
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初识Hive一、什么是Hive Hive是构建在hadoop之上的数据仓库。不是用来增删改查的那种数据库,那是数据库。1)数据计算是MapReduce2)数据存储是HDFS二、 认识Hive Hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的 SQL 查询方式来分析存储在 Hadoop 分布式文件系统中的数据, 可以*将结构化的数据文件映射为一张数据库表*,并提供完整的 S
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2024-03-31 19:02:04
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译序很多朋友问时下如火如荼的 Hadoop 是否适合引进我们自己的项目,什么时候用 SQL,什么时候用 Hadoop,它们之间如何取舍?Aaron Cordova 用一张图来回答你这个问题,对于不同的数据场景,如何选取正确的数据存储处理工具进行了详细描述。Aaron Cordova 是美国大数据分析及架构专家,Koverse CTO 及联合创始人。 原文正文Twitter 上的 @merv&n
# 实现"java hdfs sql"的步骤及代码示例
## 整体流程
首先,我们需要明确整个流程,下面是实现"java hdfs sql"的步骤表格:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接HDFS |
| 2 | 从HDFS读取数据 |
| 3 | 对数据进行处理 |
| 4 | 将处理后的数据写入HDFS |
| 5 | 使用SQL对HDFS中的数据进
原创
2024-06-09 05:35:36
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HDFS的读写数据流详细分析4.1 HDFS写数据流程4.1.1 剖析文件写入4.1.2 源码解析4.1.3 网络拓扑-节点距离计算4.1.4 机架感知(副本存储节点选择)4.2 HDFS读数据流程 4.1 HDFS写数据流程4.1.1 剖析文件写入(1)客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存
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2024-04-19 18:16:11
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一、虚拟机安装CentOS7并配置共享文件夹 二、CentOS 7 上hadoop伪分布式搭建全流程完整教程 三、本机使用python操作hdfs搭建及常见问题 四、mapreduce搭建 五、mapper-reducer编程搭建 六、hive数据仓库安装 本机使用python操作hdfs搭建及常见问题一、环境搭建1.打开虚拟机系统,打开hadoop2.修改本机hosts文件3.进行ping测试连
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2023-09-13 21:39:31
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在设计海量数据的存储架构时,我们往往会面临成本和速率方面的抉择:普通HDD容量大且廉价,但读写速率较慢;SSD的读写比HDD要快数倍到十数倍,但是成本高,单位成本的容量小。所以,当数据量大到一定程度之后,几乎都要考虑冷热数据分离的存储架构,正式的称呼为异构存储(heterogeneous storage)。本文简要介绍HDFS的异构存储策略。从Hadoop 2.6.0(HDFS-2832)开始,H
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2024-05-02 15:27:50
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本篇文章主要列举一些Hadoop常用场景 主要是以下几种 高可用集群 节点新增/减少/拉黑 HDFS数据迁移 大量小文件存储高可用集群 一句话概括 双namenode消除单点故障 过程: 对active Namenode进行的任何操作,都会同步到共享存储设备(从NAS NSF挂载)到一个目录,备用节点会监控共享存储设备,发现更改同步到自身,发生故障时进行切换Hadoop节点上下线上线首先在slav
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2024-04-16 12:12:47
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# 使用 Spark SQL 写入 HDFS 的完整指南
## 引言
在大数据处理的场景中,Apache Spark 和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是两种流行的技术。本文将详细讲解如何使用 Spark SQL 将数据写入 HDFS。文章将从整体流程入手,逐步深入到每一步的代码实现与解释。
## 整体流程
在进行 Spark SQL 写入 HDFS 的过程中,首先需要明确各
原创
2024-08-27 07:06:26
132阅读
# 使用Spark SQL写入HDFS教程
## 整体流程
首先,让我们来看一下整体的操作流程,可以通过以下表格展示:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源创建DataFrame |
| 3 | 执行Spark SQL操作 |
| 4 | 将DataFrame写入HDFS |
## 操作步骤及代码示
原创
2024-03-18 03:46:22
265阅读
当执行 启动 HDFS 的时候,可以通过 WebConsole(网页管理界面)来查看 HDFS 的状态,
原创
2022-11-22 15:12:31
215阅读
最近刚好又重新了解了一下hdfs的一些内容,想通过这篇内容总结和记录一下。Hadoop分布式文件系统HDFS配置及示例运行。 作者使用的是hadoop3.2.1的版本,以下示例都是以hadoop-3.2.1为基础目录进行介绍。1、文件配置首先,进入hadoop配置目录: ./etc/hadoop$ cd etc/hadoop/(1) 配置core-site.xml文件vi 进入编辑模式$ vi c
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2023-07-23 17:16:21
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介绍Kudu集HDFS的顺序读和HBASE的随机读于一身,同时具备高性能的随机写,以及很强大的可用性(单行事务,一致性协议),支持Impala spark计算引擎。什么时候使用kudu大规模数据复杂的实时分析,例如大数据量的join。数据有更新查询准实时存储Kudu的存储是不基于HDFS的,构建集群时,kudu很有可能和HDFS共同占用物理磁盘或者云磁盘,理想情况是独立空间。正式环境中,占用磁盘空
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2024-03-18 22:18:54
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概述文件系统(FS)shell包含很多很像shell的命令,可以直接和HDFS交互。就像 Local FS,HFTP FS,S3 FS等。FS SHELL 可以用下面的命令执行:bin/hadoop fs <args>所有的FS SHELL命令都需要一个URI作为参数,URI的格式为:scheme://authority/path对于HDFS来说,scheme就是hdfs。对于Loca
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2024-08-30 22:46:03
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1.什么是分布式文件系统分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。通俗来讲:传统文件系统管理的文件就存储在本机。分布式文件系统管理的文件存储在很多机器,这些机器通过网络连接,要被统一管理。无论是上传或者访问文件,都需要通过管理中心来访问2.什么是FastDFSFastDFS是由淘宝的余庆先
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2024-04-06 01:07:38
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# Spark使用HDFS
随着大数据技术的发展,越来越多的企业选择使用Hadoop作为其大数据处理平台。而Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为Hadoop的核心组件之一,在大数据存储和管理上扮演着重要角色。Spark作为一种快速、通用的集群计算系统,也常常与HDFS搭配使用,以实现高效的大数据处理。
## 什么是HDFS
HDFS是Hadoop分布式文件系统的简称,是Hadoop的核
原创
2024-03-29 04:45:29
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前期已经实现通过kettle将车辆定位数据从oracle增量同步入到hbase里,运行了一段时间还算稳定。但是kettle毕竟跟cdh是两套体系,而cdh里自带了streamsets,是其体系下“正牌”etl工具。考虑到以后都通过cdh来管理维护更方便,决定尝试通过streamsets来实现数据etl。由于车辆定位数据在oracle里有,在kafka里也有,考虑到以后更加通用性的方式以及不对源系统
1.写在前面在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中,往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中,再进行hive映射形成数仓,当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中,如果是普通的rdd则API为saveAsTextFile(),如果是PairRDD则API为saveAsHadoopFile()。当然高版本的sp
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2023-07-06 17:21:04
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文章目录1. 前言2. HDFS中的主要涉及到的类2.1 Configuration类2.2 FileSystem类2.3 FSDataInputStream和FSDataOutputStream3. 可能出现的BUG提前说3.1 not supported in state standby3.2 hadoop:supergroup:drwxr-xr-x3.3 nativeComputeChun
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2023-07-03 20:26:02
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一、HDFS是什么发表于2003年10月HDFS是GFS克隆版 Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统运行在大量普通廉价机器上,提供容错机制为大量用户提供性能不错的文件存取服务1、HDFS优点高容错性数据自动保存多个副本副本丢失后,自动恢复适合批处理移动计算而非数据数据位置暴露给计算框架适合大数据处理GB、TB、甚至PB级数据百万规模以上的文件数量1