产生原因在之前，数据量小，增长速度慢，且数据基本都是文件。储存和处理这些数据并不麻烦，单个存储单元和处理器组合就可以。 之后随着互联网发展，产生了大量多种形式的数据。 非结构化数据：邮件、图像、音频和视频等形式。这些与结构化数据一起称为大数据。此时，储存单元和处理器的组合显然不够 如何解决？ 引入了hadoop框架，它通过使用硬件集群，可以有效地存储和处理大量数据三大组件：HDFS、MapRedu
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2023-09-27 04:45:56
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Gzip优点压缩解压速度快 , 压缩率高 , hadoop本身支持处理压缩文件时方便 , 和处理文本一样大部分linux 系统自带 Gzip 命令 , 使用方便缺点不支持切片使用场景文件压缩后在130M以内 (一个块大小) , 都可以使用 GZip 压缩(因为Gzip唯一的缺点是不能切片)总结 : 不需要切片的情况下 可以使用BZip2优点压缩率高(高于Gzip)可以切片hadoop自带 使用方便
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2023-09-12 08:45:38
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# 如何在Hadoop中解压Gzip文件
在大数据处理过程中，我们常常需要处理压缩文件，Gzip是常用的压缩格式之一。如果你刚入行，需要在Hadoop环境中解压缩Gzip文件，不用担心，本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码和说明。
## 整体流程
以下是解压Gzip文件的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
## Hadoop Shell中的gzip命令
在Hadoop中，gzip是一种常用的压缩算法，可以用于对文件进行压缩和解压缩操作。Hadoop提供了一个命令行工具，即gzip，用于在Hadoop Shell中对文件进行gzip压缩和解压缩操作。
### gzip的用法
gzip命令的基本语法如下：
```
hadoop fs -gzip [-d]
```
其中，-d表示解压缩操作，
原创
2024-05-18 07:46:47
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在 IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个应用。 开始您的试用 简介 Apache Oozie 是用于 Hadoop 平台的一种工作流调度引擎。该框架（如图 1 所示）使用 Oozie 协调器促进了相互依赖的重复工作之间的协调，您可以使用预定的时间或数据可用性来触发 Apache Oozie。您可以使用 Oozie bundle 系统提交或维护一组协调应用程序。作为本练习的一
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2024-08-02 10:38:48
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对于文件的存储、传输、磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的，而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗。此时，一种常用的方式就是对文件进行压缩。但文件被压缩之后，在读取数据时要先进行解压缩，会对CPU造成一定负担。因此，在实际生产中，是否对数据进行压缩以及采用哪种方式进行压缩显得尤为重要。需要综合考虑压缩和解压缩数据所需的资源、磁盘IO，以及
在处理大规模数据时，经常需要将数据压缩以节约存储空间和提高传输效率。在Java和Hadoop环境中，`gzip`是一种常用的压缩格式。然而，如何解压缩`gzip`文件并在Hadoop中进行数据处理，则是一个需要解决的问题。本篇文章将通过备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践六个方面，详细阐述“Java Hadoop gzip 解压”的过程。
## 备份策略
为了确保数据安
目录第1章 大数据概论第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态第3章 Hadoop运行环境搭建（开发重点）第4章 Hadoop运行模式本地模式：默认配置伪分布式模式：按照完全分布式模式配置，但是只有一个节点完全分布式模式（开发重点）第5章 Hadoop编译源码（面试重点）第1章 大数据概论第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态大发行版本：Apache Hadoop、Coudera Hadoop、
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2024-09-13 13:33:32
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## JavaRedis存储gzip压缩实现流程
为了达到JavaRedis存储gzip压缩的目的，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[创建一个Redis连接池]
B[创建一个Redis连接]
C[将数据进行gzip压缩]
D[将压缩后的数据存储到Redis中]
E[从Redis中读取数据]
F[解
原创
2023-11-02 11:11:37
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阅读目录一、HDFS文件读取过程HDFS文件读取的流程图：流程图的说明：代码：二、HDFS文件写入过程HDFS文件写入的流程图流程图的说明：代码： 一、HDFS文件读取过程当客户端需要读取文件时，首先向NameNode发起读请求， NameNode收到请求后，会将请求文件的数据块在DataNode中的具体位置(元数据信息)返回给客户端，客户端根据文件数据块的位置，直接找到相应的DataNode发
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2023-07-24 08:37:09
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# Hadoop命令读取Gzip文件指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用Hadoop命令来读取Gzip文件。Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它允许你处理和分析大量数据。在本文中，我们将通过一系列步骤，教你如何使用Hadoop命令来读取Gzip压缩的文件。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-07-25 06:49:41
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一 前言hash 数据类型是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。redis 在 hash 类型数量比较小的时候会选择使用 zipmap 来实现存储。先看看 Redis 是怎么定义 zipmap的：String -> String Map 数据结构优化了大小
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2024-10-11 05:07:15
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在本章，我们以《从零开始学习Hadoop》的第一个例子WordCount为例，分析Hadoop执行MapReduce的流程和诸多细节。这个例子在该书有详细的说明，在这里不在给出，请参考该书了解细节。1. 执行流程[1].将README.txt文件复制到HDFS的命令是:./bin/hadoop fs -putREADME.txt readme.txt[2].从hadoop脚本中可知，
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2023-09-08 21:56:42
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OZone背景及定位OZone是当前Apache Hadoop生态圈的一款新的对象存储系统，可用于小文件和大文件存储，设计的目的是为了填充社区在对象存储方面的不足，同时能够提供百亿甚至千亿级文件规模的存储。OZone与HDFS有着很深的关系，在设计上也对HDFS存在的不足做了很多改进，使用HDFS的生态系统可以无缝切换到OZone。OZone架构OZone无论从设计上还是实现上都从HDFS继承了很
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2023-10-06 21:12:04
203阅读
传统的 Apache Hadoop架构存储和计算是耦合在一起的, HDFS作为其分布式文件系统也存在诸多不足。那么，如何实现Hadoop的存算分离，以规避HDFS的问题、降低成本、提升性能？在「数智·云原生」系列直播课的第三讲，奇点云数据平台后端架构专家纯粹带来了《云原生数据存储管理》，回顾Hadoop分布式文件系统的工作原理，解析存在的问题，并探讨Hadoop存算分离如何在DataSimba上实
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2023-08-15 11:35:16
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上图是一个简版的流程图，图画的不标准，但能说明问题就OK，下面是根据上图描述的写数据流程，如有不对的地方请指教。注：以下简化名称所对应的全称： NN == NameNode； IO == hdfsFileoutputStream； DN == DataNode； DN1 == DataNode1； DN2 == DataNode2； DN3 == DataNode3；详细流程 1、当需要向HDF
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2023-07-12 12:36:25
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每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在namenode的内存中，因此hadoop存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多。例如，一个1MB的文件以大小为128MB的块存储，使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。 Hadoop存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工
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2023-06-29 23:22:12
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一、HDFS 数据读写流程HDFS 是 Hadoop 生态里面的数据存储层，它是一个具有容错性的非常可靠的分布式文件系统。HDFS 以主从（ Master / Slave ）架构的方式工作，Namenode 是 Master 节点上的守护进程，而 Datanode 是 Slave 节点上的守护进程。本节将详细介绍 HDFS 数据读写操作工作原理。1、Hadoop HDFS 数据写操作要把文件写入到
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2023-08-15 10:19:49
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序列化存储指的是将数据结构转化为字节流的过程,一般用于数据存储或者网络传输.与之相反, 反序列化是将字节流转化为数据结果的过程.序列化是分布处理系统(比如Hadoop)的核心,原因在于他能对数据进行转化,形成一种格式.使用了这样的格式之后,数据可以有效的存储,也能通过网络连接进行传输.序列化通常与分布式系统中数据处理的两个方面紧密连接:进程间的通信(比如他远程过程调用,即Remote Pruced
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2023-07-19 22:17:14
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Hadoop 文章目录Hadoop一、 简介二、工作原理1.HDFS原理组成介绍执行流程图2.YARN原理组成介绍执行流程图3.MapReduce原理什么是MapReduce完整工作流程图流程详细描述MapTask流程Shuffle流程Reduce Task流程总结 一、 简介Hadoop主要在分布式环境下集群机器，获取海量数据的处理能力，实现分布式集群下的大数据存储和计算。其中三大核心组件: H
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2023-08-04 10:58:04
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