# 实现Hadoop Archive缺点的解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Hadoop Archive缺点的解决方案。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程图
```mermaid
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title Hadoop Archive缺点解决方案流程
"压缩文件" : 30
"归档文件" : 30
"解压文件" : 30
HDFS小文件弊端：HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用namenode的内存空间，另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢。 解决的方式： 1：Hadoop本身提供了一些文件压缩的方案 2：从系统层面改变现有HDFS存在的问题，其实
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2023-08-02 12:45:31
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1.Hadoop Archives：文件归档，是对HDFS的优化，我们在上传文件的时候会出现小文件（比如几kb的文件），这些小文件也会至少占用一个块（block），而每一个块的元数据在Namenode内存中都会被记录。当小文件过多的时候，就会给内存造成压力。Hadoop Archives功能就是给这些小文件归档成一个文件并可以在外部对这归档后的文件中的每一个小文件进行访问。 2.创建Ar
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2023-09-15 17:08:32
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一、 Hadoop的起源及发展史Doug Cutting的全文检索引擎的架构Lucene, 在海量数据的处理上遇到了和google一样的难题. Google公开了GFS和Mapreduce思想Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了HDFS 和Mapreduce机制Goolge Hadoop 文件系统 GFS -> HDFS计算 MapReduce -> Mapreduce
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2023-07-03 22:26:36
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现在在学习hadoop，跟同学一起整理一下自己的学习记录。 因为是hadoop所以上来先去熟悉Linux熟悉基本命令我在这里就不多做叙述了。大数据现在大家都在学大数据但是为什么要去学习大数据呢？ 大数据主要是处理大的数据量，数据存储的单位，在大数据的这里是使用的TB和PB。 1024GB=1TB，1024TB=1PB 这么大的数据库所以需要去使用一门技术去将数据库进行管理。 我在这里学习的是had
1.1认识HDFS当数据集的大小超过单台计算机的存储能力时，有必要将其进行分区并存储在若干台单独的计算机上。而通过网络来进行管理的跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。该系统架构于网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通的文件系统更为复杂，比如容忍节点故障且不丢失任何数据等。1.1.1HDFS的优缺点优点：（1）适合存储超大文件：存储在Hadoop分布式文件系统的文件
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2023-07-21 14:52:53
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hadoop-lzo经过我上一篇博文的介绍，大家都知道在我们大数据开发的过程中，其实我们都会对数据进行压缩的，但不同的压缩方式会有不同的效果，今天我来介绍一下lzo这种hadoop原生并不支持的压缩方式的配置和使用，最后我们将跑一次基于lzo的压缩的文件的wordcount。hadoop支持lzo由于hadoop原生并不支持lzo，所以即使我们使用了编译版的hadoop好像也不能使用lzo这中压缩
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2023-11-03 19:23:16
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HDFS是一个不错的分布式文件系统，它有很多的优点，但也存在有一些缺点。目前而言，它在以下几个方面就效率不佳： 低延时访问 HDFS不太适合于那些要求低延时（数十毫秒）访问的应用程序，因为HDFS是设计用于大吞吐量数据的，这是以一定延时为代价的。HDFS是单Master的，所有的对文件的请求都要经过它，当请求多时，肯定会有延时。当前，对于那些有低延时要求的应用程序，HBase是一个更好的选
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2023-06-14 16:27:37
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单台服务器作为Namenode，当文件数量规模不断增大时，元数据的规模增长将是一个需要面对的问题，由于Namenode需要将所有元数据Load到内存中，单台Namenode可能会无法管理海量的元数据。另一个是HDFS中SequenceFile存储方式的讨论，利用Block压缩方式可以很好的解决空间压力。 HDFS中文件是按Block来存储的，默认一个Block的长度是128MB，当HDFS中存在
hadoop不适合小文件的存储，小文件本省就占用了很多的metadata，就会造成namenode越来越大。Hadoop Archives的出现视为了缓解大量小文件消耗namenode内存的问题。采用ARCHIVE 不会减少 文件存储大小，只会压缩NAMENODE 的空间使用 Hadoop档案指南概观如何创建档案如何在档案中查找文件如何解除归档档案示例创建一个档案查找文件概述
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2023-08-19 17:50:54
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Hadoop ArchivesHDFS 并不擅长存储小文件，因为每个文件最少一个 block，每个 block 的元数据都会在 NameNode 占用内存，如果存在大量的小文件，它们会吃掉NameNode 节点的大量内存。Hadoop Archives 可以有效的处理以上问题，它可以把多个文件归档成为一个文件，归档成一个文件后还可以透明的访问每一个文件。 类似压缩shell命令创建档案hadoop
概述所有的hadoop命令都是靠bin/hadoop脚本来执行。不带任何参数执行bin/hadoop脚本会打印出所有命令的描述。 用法如下：hadoop [--config confdir] [--loglevel loglevel] [命令] [常规选项] [命令选线]选项描述–config confdir覆盖默认配置目录，默认是${HADOOP_HOME}/conf–loglevel log
1 Hadoop数据压缩1.1 概述压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，I/O操作、网络数据传输、 Shuffle和Merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，因此，使用数据压缩显得非常重要。鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助。
今天来说一下Hadoop以及hdfs环境配置和搭建。首先说一下Hadoop大数据的的4V特征：Volume : （大数据量）90%的数据是过去两年产生Velocity: (速度快) 数据增长速度快，时效性高Variety: (多样化) 数据种类和来源多样化 结构化数据，半结构化数据，非结构化数据Value： (价值密度低)需挖掘获取数据价值Hadopp的三大核心 Hadoop是一个开源分布式系统架
Hadoop的组成，Hadoop的组成主要分为三个部分，分别为最著名的分布式文件系统（HDFS）、MapReduce框架、储存系统（HBase）等组件。
HDFS：数据切割、制作副本、分散储存
MapReduce:拆解任务、分散处理、汇整结果
HBase:分布式储存系统
Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
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2023-07-12 13:21:48
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HDFS的优点： 1、处理超大文件 这里的超大文件通常是指百MB、甚至数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDF
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2023-08-04 12:51:32
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spark框架体系先通过flume采集数据，然后可以用MapReduce对数据进行清洗和分析，之后存储到HBase，也相当于存储到HDFS中。hadoop优缺点优点 ： 1.高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力强大； 2. 高扩展性：Hadoop是在高可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中； 3.高效性：Hadoop能在节点中动态移动数据，并
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2023-09-20 10:40:22
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官方API链接地址：http://hadoop.apache.org/docs/current/一、什么是HDFS？ HDFS(Hadoop distributed file system):Hadoop上面的通用的分布式文件系统，具有高容错，高吞吐量的特性，同时它也是Hadoop的核心。二、Hadoop的优缺点 优点：
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2023-07-13 18:01:36
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以下列举了8个开源关系型数据库的缺陷，其中不仅限于MySQL，还有是针对关系型数据库的。只有明白了关系型数据库和MySQL，才能更好地避免在使用MySQL中尽量少地遇到一些意外。 1、无法避免的bugs 任何一个软件包都有bug。但稍微深入了解一下，就会发现和Mysql相关的bugs自成体系。突然你就需要留心，因为NULL并不是以同样的方式出现，外键约束也没有像你想像的那样执行，连主键自
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2023-09-11 11:19:10
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# Hadoop 优缺点
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统（GFS）的思想。Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce两个核心组件组成，它们共同构成了Hadoop的基本架构。
## 整体流程
为了帮助你理解Hadoop的优缺点，让我们一起
原创
2023-10-01 10:17:40
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