关于HDFS元数据的学习： HDFS的元数据管理策略是FSImage+Editlog，采用元数据镜像文件FSImage保存某一时刻内存元数据的真实组织情况，而日志文件Editlog则记录了在该时刻以后的所有元数据操作。 优点：在保证元数据不丢失的前提下，最大程度降低了备份元数据的开销。 缺点：在HDFS启动时，加载需要一定时间。 元数据的分类： 形
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2023-07-06 18:49:17
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# Hadoop 配置元数据库指南
在大数据处理的环境中，Hadoop 是一个流行的框架。而在 Hadoop 中，元数据库（MetaStore）用于存储关于数据表、数据库以及其他结构的元数据。本篇文章将详细介绍如何配置 Hadoop 的元数据库，适合刚入行的小白。
## 一、流程概览
以下是配置 Hadoop 元数据库的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 06:33:36
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一、HDFS读写之前提
NameNode(元数据节点)：存放元数据（名称空间、副本数、权限、块列表、集群配置信息），不包含数据节点。元数据节点将文件系统元数据存储在内存中。
1.DataNode（数据节点）:真正存储数据的地方，以数据块为单位。默认数据块大小为128M。数据节点周期性的将所有存储块信息发送给元数据节点。客户端通过
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2023-11-17 10:54:44
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# Hadoop元数据库表权限管理指南
在大数据时代，Hadoop作为主流的分布式数据处理框架，被越来越多的企业采用。为了确保数据的安全性和合规性，对Hadoop元数据库中的表进行权限管理是非常重要的。本篇文章将为刚入行的小白开发者提供一份详尽的指南，帮助你理解并实现Hadoop元数据库表权限的管理。整个流程将通过安装、配置、创建用户、分配权限等步骤进行展示。
## 流程概述
首先，我们来看
原创
2024-08-14 08:34:13
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# 使用 HQL 查询 Hadoop 数据库的元数据
在数据处理和分析的领域中，Hadoop 是一种常用的分布式存储和处理框架。它允许我们在大规模的数据集上进行复杂的查询。今天，我们将学习如何使用 HQL（Hadoop Query Language）查询 Hadoop 数据库的元数据。这是一个初学者的指南，希望能帮助你快速掌握这项技能。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下整个流程，具
原创
2024-08-02 09:36:55
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环境是 64bit Ubuntu 14.04 系统, jdk 1.7 以及 Eclipse Mars (4.5) 这里介绍两种调试 Hadoop 源代码的方法: 利用 Eclipse 远程调试工具和打印调试日志. 这两种方法均可以调试伪分布式工作模式和完全分布式工作模式下的 Hadoop. 最后介绍我自己的方法, 可以打印你想查看的信息( 针对单个文件内部 ). (1) 利用 Eclip
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2023-07-12 13:14:50
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目录第八章 HDFS中元数据的管理8.1 元数据8.1.1 什么是元数据？8.1.2 元数据存储在哪里？8.2 元数据的写入机制8.3 合并（CheckPoint）8.3.1 元数据合并前8.3.2 元数据合并（CheckPoint）8.4 总结集群中各节点的作用8.4.1 NameNode的作用8.4.2 SecondaryNameNode的作用8.4.3 DataNode的
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2023-10-26 20:51:51
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# 如何使用Hadoop查看元数据库中的分区
Hadoop作为一个强大的大数据处理框架，在数据管理上有许多工具可以帮助我们进行数据的存储和操作。其中，元数据库（MetaStore）记录了表的结构及其分区等信息。针对新入行的小白开发者，本文将详细介绍如何在Hadoop中查看元数据库的分区。
### 整体流程
操作Hadoop查看元数据库分区的流程可以简单概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 操
HDFS主要内容HDFS适用场景HDFS内部组成HDFS原理、机制HDFS特性HDFS基本使用HDFS-Web界面介绍HDFS高级使用HDFS APIHadoop组成 Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储 Hadoop MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架 Hadoop yarn:基于HDFS，用于作业调度和集群资源管理的框架 Had
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2023-10-18 16:38:07
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1、HDFS架构： name node Data node Secondary name node1）客户端选读取数据。 和Name node 获取元数据。 2）Name node 查询元数据信息。 元数据信息放在二维数据库如mysql。 内存和磁盘分别保存一份。 3）返回Metadata数据给Name node，然后返回给 客户端。4） 数据就近原则。 5） Name node的
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2023-09-28 01:20:07
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hadoop简介Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS
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2023-09-13 15:29:17
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元数据元数据职责: 1.维护虚拟访问目录 2.储存数据块信息.副本个数.物理块的位置 3.储存块描述信息,起始位置,大小namenode对元数据的管理1.客户端在发起读取数据的请求时,需要元数据要在很高的效率下找出数据储存的位置,所以元数据储存在内存中,并以Tree型数据结构储存,但储存设备宕机后,内存中的数据会消失,所以元数据就也会写入到磁盘中,做持久化储存.因此在内存中和磁盘中各有一份元数据.
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2023-08-18 19:56:55
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本篇介绍数据库方面的元数据（MetaData）的有关知识。元数据在建立框架和架构方面是特别重要的知识，再下一篇我们仿造开源数据库工具类DbUtils就要使用数据库的元数据来创建自定义JDBC框架。 在我们前面使用JDBC来处理数据库的接口主要有三个，即Connection，PreparedStatement和ResultSet这三个，而对于这三个接口，还可以获取不同类型的元数据，通过这些元数据类
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2023-06-24 16:30:32
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简介Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件 映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。数据库和数据仓库的区别在于：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题
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2024-05-21 06:51:10
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hadoop-17-hive数据库元数据查看存在本地的mysql中；user001用户中 ：> mysql -uhive -phivemysql> use hive;mysql> desc COLUMNS_V2; # 这个表是用来存放注释的； 学习了：http://www.cnblogs.com/blueren/archive/2011/06/29/sir_001.html注意m
原创
2021-06-03 13:37:23
512阅读
1.大数据与数据库1） 从Hadoop到数据库大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。大数据的出现后，很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案。Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。2） Hadoop的限制Hadoop非常适合批量处理任务，
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2023-11-08 19:01:26
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# 如何实现mysql数据库元数据
## 一、整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个操作的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到mysql数据库 |
| 2 | 查询数据库中的元数据信息 |
| 3 | 将元数据信息以合适的格式展示 |
## 二、具体操作步骤
### 步骤一：连接到mysql数据库
首先，我们需要使用python中的MySQ
原创
2024-07-14 04:59:02
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DatabaseMetaData(数据库元数据)
1 获得DatabaseMetaData对象 DatabaseMetaData dbmd = conn.getMetaData(); conn为一个Connection对象 2 使用DatabaseMetaData可以获得如下信息 数据库与用户，数据库标识符以及函数与存储过程 数据库支持与不支持的功能 数据库的限制，如数据库名称的
原创
2007-04-03 02:48:06
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HDFS的元数据包含三部分：抽象目录树数据和块映射关系数据块的存储节点元数据有两个存储位置：内存：1、2、3 3在集群启动时，Datanode 通过心跳机制向Namenode发送。磁盘：1、2 集群启动时需要将磁盘中的元数据加载到内存中，所以磁盘中的元数据不适宜过多。元数据的存储格式：data/hadoopdata/目录下有三个文件夹data 数据的真实存储目录，即datanode存储数据的存储目
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2023-07-12 12:09:19
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hive版本1.2.1hadoop2.7.1centos6.5配置hive，根据hive的元数据存储位置的不同分为三种模式： 1、内嵌模式，使用自带的derby 2、本地独立模式，本地 pg库 3、远程模式，远程pg库，通过thrift连这里主要将第三种模式#假设hadoop2.7
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2023-11-24 10:56:59
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