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
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2024-10-13 19:27:47
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大家好，才是真的好。过去几周我们都在讲Notes客户机的相关功能功能，让大家产生了一点点小疲倦，只要眼睛不瞎，看得出来，阅读量下降得比较厉害。因此决定变一变风格，讲一讲Domino管理功能——要是您还不乐意看，我们就只能上开发功能了！在开始之前，还要说一下和Notes客户机有关的小小消息。不知道为啥，很多人喜欢使用苹果笔记本。10月24号，苹果官方正式发布和推送了macOS Ventura更新版本
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2024-05-13 17:25:21
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前言 这两天因为项目组需要迁移演示系统环境，因数据库数据量太大，小k考量之下决定使用冷备份来实现。下面小k给大家简单介绍一下oracle数据库冷备份异机恢复的步骤吧。一、 准备工作1、 查询oracle是什么版本，SELECT * FROM V$VERSION;（要数据库版本一致）2、
导读 本文详细地介绍了Doris的compaction机制。
首先，从producer-consumer模式以及compaction任务提交的permission机制对compaction的总体设计和架构原理进行了剖析；然后，针对cumulative compaction的size_based策略进行了详细地介绍；最后，对base compaction的流程进行了深入地
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2024-05-13 15:47:50
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导入总览导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到 Doris 中。导入成功后，用户即可通过 Mysql 客户端查询数据。Doris 支持多种导入方式。建议先完整阅读本文档，再根据所选择的导入方式，查看各自导入方式的详细文档。基本概念Frontend（FE）：Doris 系统的元数据和调度节点。在导入流程中主要负责导入规划生成和导入任务的调度工作。Backend（BE）：Doris 系统的计算
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2024-06-18 18:27:36
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MySQL备份到HDFS的描述
在大数据时代，MySQL作为传统关系型数据库，与Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop分布式文件系统）结合，成为数据保护的重要策略。将MySQL的数据备份到HDFS中，不仅能有效提升数据的安全性，还能便于后续的分析、处理和恢复。因此，本文将系统性地记录如何实现MySQL备份到HDFS的完整过程，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和扩展阅
Starter是Spring Boot中的一个非常重要的概念，Starter 相当于模块，它能将模块所需的依赖整合起来并对模块内的Bean根据环境（条件）进行自动配置。使用者只需要依赖相应功能的Starter，无需做过多的配置和依赖，Spring Boot就能自动扫描并加载相应的模块。比如我们在Maven的依赖中加入spring-bootstarter-web 就能使项目支持 Spring MVC
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2024-03-25 19:45:48
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写流程数据导入方式1. Broker Load说明Broker Load是异步方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。适用场景（1）源数据在Broker可以访问的存储系统中。（2）数据量在几十到百GB级别 。原理用户在提交导入任务后，FE会生成相应的导入执行计划（plan），BE会执行导入计划将输入导入Doris中，并根据BE的个数和文件的大小，将Plan分给多个BE执行，每个BE导
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
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2024-09-20 12:46:34
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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
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2024-06-15 13:01:47
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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
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2024-09-19 13:14:19
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有Sqoop和DataX之类数据处理为何还要用Apache SeaTunnel，这就要得益于Apache SeaTunnel依赖Flink和Spark天然分布式处理数据的特性，前两者是单机同步数据不适于海量数据同步，以低代码方式用配置文件就可以启动Flink数据处理应用，本篇从基本概念和原理入手，并通过部署SeaTunnel演示了多个基于Flink的Source和S
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
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2024-09-27 14:47:38
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Doris 查询简介Doris Query 接收Doris Query ParseDoris Query AnalyzeDoris Query RewriteDoris Query 单机PlanDoris Query 分布式PlanDoris Query 调度Doris Query 执行总结Doris 查询简介Doris 的查询和大多数数据库一样，需要经过 Parse,Analyze,Optimi
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
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2024-03-21 19:22:31
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-------------------siwuxie095 Hibernate 映射配置文件 1、映射配置文件的名称和位置没有固定要求 &n
近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节
在对NameNode节点进行格式化时，调用了FSImage的saveFSImage()方法和FSEditLog.createEditLogFile()存储当前的元数据。Namenode主要维护两个文件，一个是fsimage，一个是editlog。fsimage ：保存了最新的元数据检查点，包含了整个HDFS文件系统的所有目录和文件的信息。对于文件来说包括了数据块描述信息、修改时间
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2024-10-07 09:31:25
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概述：缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。热数据：是需要被计算节点频繁访问的在线类数据。冷数据：是对于离线类不经常访问的数据，比如企业备份数据、业务与操作日志数据、话单与统计数据。缓存常见问题（1）缓存穿透：访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。 解决的办法：1采用布隆过滤器
同时对于 FutureRetailer 来说，过去的数据分析只是一个方面，更为重要的是对于未来的预测和分析。比如未来商品销售估计，并据此制订采购计划 。随着新零售的兴起，未来的消费者需要的是更为个性化的服务和产品，如何将这种个性化的商品和服务提供给消费者？马爸爸也说过：“纯电商时代过去了，未来十年是新零售的时代”。对 FutureRetailer 来说，未来的购物也许将会是如下情景：1 ）一位资深
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2024-09-29 11:23:31
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