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
简介Flink CDC： 解决了传统数据库实时同步的痛点， 该技术抛弃了其他第三方组件（例如Kafka等），能够实时读取Mysql master节点全量和增量数据，能够捕获所有数据的变化，同时它完全与业务解耦，运维也及其简单。具体介绍请参考：flink-cdc-connectors。Apache Doris：它是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时
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2024-04-29 17:26:02
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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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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
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
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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# Hive写入Doris
## 简介
Doris是一个分布式实时分析数据库，支持高效的数据写入和查询。Hive是一个数据仓库基础架构，可以对大规模数据进行处理和分析。本文将介绍如何使用Hive将数据写入Doris，并提供相应的代码示例。
## 前提条件
在开始之前，需要确保以下条件已满足：
1. 已经安装和配置好Hive和Doris集群；
2. Hive和Doris的元数据信息已同步。
原创
2023-12-14 07:22:01
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# 使用 PySpark 将数据写入 Doris 的步骤指南
在大数据处理的过程中，使用 PySpark 将数据写入 Doris（也称为 Apache Doris）是一种常见的需求。以下将为你详细介绍整个流程，帮助你顺利实现这一目标。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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背景大家在使用jmeter的工作中，可能经常会遇到想把一些结果写到execl表格中。因为，很多人都习惯用execl表格写测试用例，就想着读取表格中的数据，然后再把运行的结果写到表格中。诉求很简单，但是，使用jmeter的人都会告诉你，要实现这样的诉求，去写java代码。但是，对于java小白，不懂java代码的人来说，这就是自己的拦路虎，一时半会搞不定。 那么还有没有其他办法
问题开发反馈，doris测试集群里执行操作比较缓慢 1、建routineLoad很慢 2、routineLoad长时间处于NEED_SCHEDUAL，好一会才RUNNING分析估计是fe的问题，看了眼监控，发现doris并没有任何异常 去捞了把fe-master日志，发现有很多WARN 大致分为如上两类task_type STORAGE_MEDIUM_MIGRATE MAKE_SNAPSHOTST
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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# Doris 写入 Hive：一种高效的数据集成方案
在现代数据分析过程中，各种数据库和数据仓库之间的数据集成变得日益重要。Apache Doris 是一个高性能、易于使用的分布式数据库，能够支持高并发的实时数据分析。同时，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，主要用于在 Hadoop 上进行批量数据处理。本文将介绍如何将数据从 Doris 写入 Hive，并提供相应的代码示例
source:
新年一开始，就要转贴，为什么？其实很简单，这篇文章写的很不错，更不错的是关于他的评论，我说它很不错呢，就是说他很有意思，其实大家都是搞不同的应用，在不同的背景下自然衍生各种不同的技术与标准了。如同：有了微软，并不是说开元就没什么用了。道理很浅显，正如它一直被忽略。。。。。
1.Scope比较先说scope，ejb的scope是
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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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
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2024-10-05 11:21:38
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BUG修复：HDFS-13112这两天排查了小集群Crash的问题，这里先总结下这两天排查的结果 一、查看日志首先查看了Namenode Crash的时候的日志（一）以下是patch hdfs-11306输出的日志：可以看出还保存在bufCurrent中的op是CancelDelegationTokenOp2019-09-10 03:50:16,403 WARN org.ap
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
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2024-07-14 09:42:03
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HDFS写流程: 客户端要向HDFS写数据,首先要和namenode进行通信来获得接受文件块(block)的datanode,然后客户端将按顺序将block逐个传到响应的datanode上,并由接收block的datanode负责像其他的datanode复制block的副本写入步骤详解: 1. 客户端向namenod
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2023-07-20 21:26:20
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