# Hadoop分层存储：让大数据管理更加高效
Hadoop作为一个开源的大数据处理框架，由于其高吞吐量和可扩展性，广泛应用于大数据存储和分析。随着数据规模的不断增加，单一存储层次的Hadoop面临着存储与计算的性能瓶颈。此时，Hadoop分层存储概念的提出，使得我们得以更科学地组织和管理这些海量数据。
## 什么是分层存储？
分层存储是指根据数据的访问频率、更新频率、数据价值等特征，将数据
1、Shuffle机制定义Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle； 2、Partition 2.1、问题引入 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）2.2、默认分区public class HashPartitioner<K, V>
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2023-07-11 19:56:34
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MapReduce分区1、partitioner的作用是将map阶段的输出进行分类，然后reduce端拉去指定分类的数据进行统计，然后输出。就是避免一个reduce处理所有的数据，造成数据量大。将map输出按照分区规则分散多个reduce来处理。 2、默认情况下，partitioner先计算key的散列值（hash值）。然后通过reducer个数执行取模运算： key.hashCode%(redu
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2023-10-10 09:04:59
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Hadoop 分布式文件系统 HDFS 的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将这么大规模的服务器计算资源当作一个单一的存储系统进行管理，对应用程序提供数以 PB 计的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。如何设计这样一个分布式文件系统？我们可以通过RAID 磁盘阵列存储来比较了解下，RAID 将数据分片后在多块磁盘上并发进行读写访问，从而提高了存储容量、加快
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2023-09-13 16:33:07
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一、为什么写
分区和分组在排序中的作用是不一样的，今天早上看书，又有点心得体会，记录一下。
二、什么是分区
1、还是举书上的例子，在8.2.4章节的二次排序过程中，用气温举例，所以这里我也将这个例子说一下。
源数据内容
1900 35°C
1900 34°C
1900 34°C
...
1901 36°C
1901
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2023-10-06 20:39:44
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# Hadoop数据分层实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现"Hadoop数据分层"的整体流程：
```mermaid
journey
title Hadoop数据分层实现流程
section 学习数据分层
开始 --> 学习数据分层流程
学习数据分层流程 --> 实践数据分层流程
实践数据分层流程 --> 完成数据分层
原创
2024-06-13 05:23:42
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## Hadoop数据分层实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何实现Hadoop数据分层。在本指南中，我将解释整个过程，并提供每个步骤所需的代码示例。
### 1. 概述
Hadoop数据分层是一种在存储和处理大量数据时常用的技术。它允许将数据按照不同的层级进行组织和管理，以便更高效地进行数据查询和分析。在数据分层过程中，通常会将原始数据存储在一个或多个存储层中，并使用ETL
原创
2023-11-12 13:05:47
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# Hadoop 数据分层指南
随着大数据时代的到来，数据的处理和分析变得至关重要。Hadoop 是一个强大的大数据处理框架，支持数据的分层存储和管理。本文将帮助你理解如何在 Hadoop 中实现数据分层，分解步骤并提供相应代码。
## 整体流程
在实现 Hadoop 数据分层的过程中，可以按以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------
hadoop-mapreduce-运行机制五个阶段输入分片（input split）map阶段、combiner阶段shuffle阶段reduce阶段输入分片
map之前，会计算input split，每个input split一个map task；
input split存储的不是数据本身，是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组；
输入分片和block关系紧密，如果block是64mb，输入分
一、需求分析及实现思路1、分层需求建立数仓目的：增加数据计算的复用性可以从半成品继续加工而成从kafka的ODS层(数据一开始就读到了kafka)读用户行为数据和业务数据，并写回到kafka的DWD层2、各层的职能3、DWD层数据准备环境搭建、计算用户行为日志DWD层、计算业务数据DWD层二、环境搭建1、在工程中新建模块gmall2021-realtimecommon：公共常量2、引入依赖、log
Hadoop是什么？Hadoop：适合大数据的分布式存储和计算平台HadoopHadoop不是值具体一个框架或者组建爱你，它是Apache软件基金会下用Java语言开发的一个家园分布式计算平台（开源）。实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。适合大数据的分布式存储和计算平台。 Hadoop核心组件：MapReduce和Hadoop Distributed 
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2023-07-27 17:31:57
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一、文件系统、分布式文件系统1、传统文件系统文件系统是一种存储和组织数据的方法，实现了数据的存储、分级组织、访问和获取等操作。文件系统使用树形目录的抽象逻辑概念代替了硬盘等物理设备使用数据块的概念。数据：指存储的内容本身。这些数据底层是存储在存储介质上的，用户只需要基于目录树进行增删改查即可，实际针对数据的操作由文件系统完成。元数据（解释性数据）：记录数据的数据。文件系统元数据：指文件大小、最后修
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2024-09-17 09:54:14
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简单介绍一些存储器分层存储的理论基础。
为什么需要分层存储？因为我们想要存储又大又快，但是只用一层存储无法达到目的，所以我们采用多层存储让那些越大越慢的数据距离处理器远一些，并确保处理器需要的大多数数据存储在更快的层中。分层存储的基本原则局部性原理最近使用的代码或者数据很有可能在不久的将来继续用到。局部性原理分为：时间局部性、空间局部性。一个程序可能在其
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2023-10-10 20:08:38
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一、分布式文件存储面临的挑战1.海量数据存储问题
采用多台服务器，支持横向扩展
2.海量数据问题查询便捷问题
使用元数据记录文件和机器的位置信息
3.大文件传输效率慢问题
分块存储，分别存储在多台机器上，并行操作提高效率
4.数据丢失问题
冗余存储，多副本机制
5.解决用户查询视角统一规整问题
可以报分布式文件系统的元数据记录抽象为统一的目录树结构，类似传统的操作系统二、HDFS应用场景适
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2023-08-15 10:01:06
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大数据存储技术面向的是海量、异构数据，因此，它需要提供高性能、高可靠的存储和访问能力。本节将介绍大数据存储技术的概率和原理，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、列式数据库（HBase）和其他数据存储技术2.3.1分布式文件系统：HDFS解决了大规模数据存储问题的有效方案。HDFS是hadoop两大核心组成部分之一HDFS集群包含一个名称节点（NameNode）和若干数据节点（DataNod
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2023-08-15 11:52:58
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Hadoop 数据是存储在HDFS， Mapreduce 是一种计算框架，负责计算处理。HDFS上的数据存储默认是本地节点数据一份，同一机架不同节点一份，不同机架不同节点一份。默认是存储3份HDFS 存储元数据信息和存储位置信息，metadata。他们之间是通过文件名进行关联的。DataNode 节点存储FsImage， editLog；NameNode 存储的是block storage用户的请
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2023-07-05 21:44:43
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数据仓库介绍概念1）DW, data warehouse,数据仓库，也称为数仓。2）数仓，就是存储数据的一个
原创
2023-05-08 15:41:15
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行存储如图2所示，基于Hadoop系统行存储结构的优点在于快速数据加载和动态负载的高适应能力，这是因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个集群节点，即同一个HDFS块。不过，行存储的缺点也是显而易见的，例如它不能支持快速查询处理，因为当查询仅仅针对多列表中的少数几列时，它不能跳过不必要的列读取；此外，由于混合着不同数据值的列，行存储不易获得一个极高的压缩比，即空间利用率不易大幅提高。尽管通过熵编
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2023-07-11 19:45:00
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常见的数据存储方式有四种：在线存储、近线存储、脱机存储和站外保护。 不同的存储方式提供不同的获取便利性、安全性和成本开销等级。 在大多数场景中，四种存储方式被混合使用以达到最有效的存储策略。来看一看这四种数据存储方式各自的含义：1. 在线存储 (Online storage)：有时也称为二级存储。这种存储方式提供最好的数据获取便利性，大磁盘阵列是其中最典型的代表之一。这种存储方式的好处是
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2023-08-21 22:51:28
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在Hadoop中数据的存储是由HDFS负责的，HDFS是Hadoop分布式计算的存储基石，Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。那么HDFS相比于其他的文件系统有什么特征呢?简单总结有如下的基本特征： 对于整个集群有单一的命名空间。 数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。 文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储
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2023-07-12 12:36:21
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