文章目录〇、要点一、概念1.1 Hadoop是什么1.2 Hadoop发展历史1.3 Hadoop的三大发行版本1.4 Hadoop的优势1.5 Hadoop的组成1.5.1 HDFS架构概述1.5.2 Yarn架构概述1.5.3 MapReduce架构概述1.5.4 HDFS、Yarn、MapReduce三者的关系1.6 大数据技术生态体系1.7 推荐系统案例二、环境准备2.1 模板
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2023-12-08 12:52:43
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着重介绍了HDFS运行了示例程序wordcount，自己也试了一遍（用的伪分布式）1.建立数据（和讲师的操作有些不一样，不过我相信自己）2.运行wordcount程序3.查看结果（可以看出来，只要没空格，它都看作是一个单词） 接下来介绍了50030和50070查看任务和HDFS状态......其中如果想看日志的话除了命令行也可以直接输入http://localhost:50070/log
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2023-09-22 13:24:22
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# 图片视频存储在Hadoop中的实现
在现代数据处理和存储中，Hadoop是一个非常流行的框架，适合大规模数据存储和分析。对于新手来说，如何在Hadoop中存储图片和视频可能会显得复杂。因此，我将给出一个详尽的步骤和代码示例，帮助你理解整个流程。
## 整体流程
首先，让我们看一下实现存储的步骤。以下是整个过程的清晰表格。
| 步骤 | 描述
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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在前一节中，我们讲解了空间数据在Hadoop中的存储，通过将块进行可视化来分析了下Hadoop在存储空间数据的缺陷，可能远远不止这一点。今天，网易视频云就基于比较完善成熟的SpatialHadoop平台做一下同样的实验，来看下在SpatialHadoop平台中如何体现空间数据的特性。SpatialHadoop平台是由美国明尼苏达大学计算机系（提到这个大家是不是很熟悉，曾经的mapserver）Mo
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2023-09-11 13:18:46
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1：什么是HDFS?HDFS适合做：存储大文件。上G、T甚至P。一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的容错机制。HDFS不适合做：实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata（比如目录的树状结构，每个文件的文件名、ACL、长度、owner、文件内容存放的
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2023-06-28 12:35:39
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1：什么是HDFS? HDFS适合做： 1.存储大文件。上G、T甚至P。 2.一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。 3.搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的容错机制。 HDFS不适合做： 1.实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。 2.很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata（ 比如目录的树状结构，每个文件的文件名、AC
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2023-09-19 00:28:13
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# Hadoop如何存储视频图片
在现代社会中，随着互联网的发展，视频和图片资源越来越丰富。为了存储大量的视频和图片文件，传统的存储方式已经无法满足需求。Hadoop作为一种分布式存储和处理框架，为存储视频和图片文件提供了更好的解决方案。
## 问题描述
传统的存储方式会遇到以下问题：
1. 存储容量有限，无法满足大规模视频和图片文件的存储需求。
2. 存储效率低下，无法高效地处理大量的视
原创
2024-05-18 07:45:29
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文件存储分行存储和列存储，每个存储格式里面又分不同的类型，在实际的应用中如何去使用？怎样去使用？快来围观吧！文件存储格式，我们在什么时候去指定呢？比如在Hve和Ipala中去创建表的时候，我们除了指定列和分隔符，在它的命令行结尾有STORED AS参数，这个参数默认是文本格式，但是文本不适合所有的场景，那么在这里我们就可以改变文本的信息。那么到底我们应该选择哪些格式呢？每种格式都有什么样的特点呢？
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2024-09-09 19:34:15
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一、HDFS概述1. HDFS产出背景及定义HDFS产生背景
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。HDFS定义HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存
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2023-09-22 12:49:34
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使用HDFS来进行线上应用的文件存储
这段时间公司使用的hadoop组件hdfs存储图片经常出现上传超时的问题，经过分析后发现了原因：先说下情况吧，目前公司有一个Namenode，1个secondarynamenode和4个datanode。 应用端通过一个hadoopservice去上传图片，上传是应用直接连hdfs的。service里已经对上传加了锁，这个上传不仅编辑会用，前端的网
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2024-01-03 19:38:39
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基本概念HDFS分布式文件存储系统，是基于Java实现的，是Hadoop最重要的核心组件，支持顺序写入，而非随机定为读写。HDFS前提和设计目标存储超大文件
HDFS适合存储大文件，单个文件大小通常在百兆以上HDFS适合存储海量文件，总存储量可达PB，EB级硬件容错
基于普通机器搭建，硬件错误是常态而不是异常，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标流式数据访问
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2023-07-12 12:59:59
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背景越来越多的公司和企业希望将业务迁移到云上，同时业务数据也希望能更顺畅的迁移到云上。当前业界有很多公司是以Hadoop技术构建数据中心，所以本文将探讨如何快速的将Hadoop文件系统（HDFS）上的数据迁移到云上。在阿里云上使用最广泛的存储服务是OSS对象存储。OSS的数据迁移工具ossimport2可以将您本地或第三方云存储服务上的文件同步到OSS上，但这个工具无法读取Hadoop文件系统的数
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2023-08-15 11:10:37
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环境：三台虚拟机，centos7，hadoop2.9.2，zookeeper3.41、zookeeper集群 2、hadoop-env配置java_home路径（每个节点都要配置为这个节点所在及其的java home路径） 3、配置core-site.xml <!-- hdfs集群使用名称为mycluster的集群，在hdfs-site中配置的nameservices -->
总有人说阿里云主机带宽小，那只是因为你还停留在单机架构上。 阿里的架构设计，云主机主要用来跑程序的，附件的存储和访问主要靠OSS。 有人又会说了，OSS按存储费+流量双重计费伤不起，只是你不知道OSS有免费额度，另外可以通过CDN来大幅节约流量，甚至可以反代回云主机实现内网免流量。长远来讲能节省一大笔费用。 “无图无真相，有视频更好”。一般来说，网络用户都喜欢图
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2024-08-27 15:13:39
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一、日志问题1、发现问题：看运行日志（框架目录的logs文件夹，/var/log/框架名称）2、分析原因：日志是一行一行的，每行都有日志级别INFO、WARN、ERROR、FATAL命令行：tail -n 1000日志文件名3、解决：根据原因解决问题①、搭建完集群，格式化成功，启动失败，重新格式化，启动又失败，关闭集群，三台机器都要删除数据；②、xsync同步，启动集群，host unreacha
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2024-06-26 13:40:22
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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
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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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