HDFS简介HDFS:Hadoop Distributed File System(hadoop分布式文件系统) 分布式，感觉好厉害的样子啊，有网络文件系统，有本地文件系统，现在又多了一个分布式的文件系统。之所以是要分布式，是数据要放到多个主机上面去。放的东西在集群中，就是分布式啦！ 想要了解这个东东，先找一张原理图瞅瞅。 看不懂没关系，继续往下瞅就是了。HDFS 1.0每个一学习的模块要搞懂
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
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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-- copy from Internet NameNode：是Master节点，有点类似Linux里的根目录。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；SecondaryNameNode：保存着NameNode的部分信息（不是全部信息NameNode宕掉之后恢复数据用），是NameNode的冷备份；合并fsimage和edits然后再发给n
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2024-09-05 12:44:17
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读数据过程： 1.客户端调用FileSystem 实例的open 方法，获得这个文件对应的输入流InputStream2.访问NameNode，获取文件对应数据块的保存位置，包括副本位置。3.获得输入流之后，客户端便调用read()方法读取数据。选择最近的datanode进行连接并读取数据。4.如果客户端与一个datanode位
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2024-03-18 09:24:48
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Hadoop培训认证：HDFS文件存取机制，一个分布式文件系统最基本的功能就是读和写，本节将描述HDFS的文件存取机制。1.HDFS读文件数据流在读取HDFS的文件时，首先客户端调用FileSystem的open( )函数打开文件，DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，得到文件的数据块信息。对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。Distribute
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2024-02-14 13:29:35
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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
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2024-09-12 19:24:30
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NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的
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2024-04-06 23:42:21
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这里写目录标题mysqlMongoDBMongoDB系统结构MongoDB 体系结构MongoDB命令MongoDB索引IndexMongoDB应用实战Spring Boot 访问 MongoDB多数据源配置MongoDB架构MongoDB集群高可用MongoDB安全认证 mysqlMongoDBMongoDB系统结构1.1 NoSQL 和 MongoDB
NoSQL=Not Only S
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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内存引擎一.Memory二.Set三.Buffer 一.MemoryMemory表引擎直接将数据保存在内存中，数据既不会被压缩也不会被格式转化，数据在内存中保存的形态与查询时看到的如出一辙，因此，当clickhouse服务重启时，Memory表内的数据会全部丢失，所以在一些场合，会将Memory作为测试表使用Memory表更为广泛的应用场景是在clickhouse的内部，它会作为集群间分发数据的
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2024-04-06 20:51:06
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HDFS主要用于最初由Yahoo提出的分布式文件系统，以下它的主要用途：1、保存大数据2、提供快速读取大数据的能力Heroop帧的主要特征是通过将数据和计算分布在集群中的各节点服务器来实现分布式计算的目的。在计算逻辑和所需数据接近这一点上，并行计算分区后进行汇总。基本模块HDFS：分布式文件系统(by Yahoo)Mpredues：分布式计算帧(by Google)HBCD：分布式、非关系型数据库
我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点：数据分块，分布式的存储在多台机器上数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群HDFS作为分布式存储的实现，肯定也具有上面3个特点。HDFS分布式存储：在HDFS中，数据块默认的大小是128M，当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候，那么这个文件会被分成3个数据块： 
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2024-04-28 12:35:04
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如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源，一个比较高效便捷的方法就是使用“Bulk Load”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源。
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2024-08-23 13:58:49
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如今，亚马逊网络服务，谷歌云平台，以及微软公司都提供了冷数据云存储服务的产品。每个公司都有一个不同的方法，那么他们的方法如何进行比较? 这是一个专门为数据访问不太频繁设计的的存储服务器。其作用是存储例如存储在Facebook网站中的老照片。该公司优化了低硬件成本，高容量和存储密度，以及低功耗。Facebook公司建立了独立的简化的数据中心，只是为了容纳这些冷数据存储服务器。 处理海量数据
智能互联网时代，数据正在以几何级的数量爆炸增长，如何存储并管理这些海量数据，是很多企业面临的一个难题。如果采用传统通用型服务器存储策略，这意味着要建设庞大的数据中心系统，导致存储成本极速攀升。对于那些云服务提供商而言，大量不断增长的数据例如图片等都属于不经常访问，但却又无法删除的，即使客户很久不会访问这些信息，但依然不能随意删除，并且不允许停机归档，也无法实现洪峰数据控制。对于这些不常访问的"冷"
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2024-09-05 12:44:05
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概述对于任何一种数据库类软件来说，无论其基于传统数据库模型还是基于分布式结构，作为核心的永远是数据本身。而数据的生命周期，则体现在CRUD操作（创建、查询、更新、删除）上。任何一条数据从其生成的时刻开始，数据价值随着时间的推移而逐渐降低，直至成为无用数据，最终删除。作为使用数据的主体用户，对于各种数据的需求程度是不同的，人们往往对重要的数据有更高效、稳定的访问需求；而对于不重要的数据则没有这么高的
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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在《HDFS源码分析DataXceiver之整体流程》一文中我们知道，无论来自客户端还是其他数据节点的请求达到DataNode时，DataNode上的后台线程DataXceiverServer均为每个请求创建一个单独的后台工作线程来处理，这个工作线程就是DataXceiver。并且，在线程DataXceiver处理请求的主方法ru
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2024-09-21 06:52:27
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