HDFS的文件写入和文件读取过程详解文件写入过程：详细步骤解析：client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
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2023-10-06 20:40:12
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MapReduce工作流程（1）Hadoop中的Map Reduce框架依赖InputFormat提供数据，依赖OutputFormat输出数据，每一个Map Reduce程序都离不开它们。（2）Map在处理文件之前，InputFormat接口的getSplits方法会将文件划分切割成为若干个可序列化的split。（3）一般大多数的split与HDFS中的block大小相同，都为64M，这样做的好
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2023-09-01 10:24:48
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因为公司需要使用greenplum，而官方的datax版本在导数据到greenplum时，速度是非常慢的（严格说是datax导数据到postgresql，在导入到GP时，数据走的是master，一条一条insert的，当然是慢）。所以，这里采用了别人开发好的支持GP 的datax版本：https://github.com/HashDataInc/DataX首先来说一下GP，GP作为一种数据仓库工具
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2023-12-14 14:51:33
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Hadoop的总体概述Hadoop起源于谷歌的集群系统，谷歌的数据中心使用廉价Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。其核心组件有3个：第一个就是，GFS（GOOgle File Syetem），一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。第二个是MapReduce的，谷歌发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce的操作.MAP是把
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2024-01-08 13:31:01
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一、简介 Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。（如图1.1所示） （如图1.1）二、核心
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2023-09-15 22:07:50
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# 使用GP（Greenplum）与Hadoop进行数据分析的入门指南
在大数据处理中，Hadoop和GP（Greenplum）可以完美结合，帮助我们高效处理和分析海量数据。本文将带你了解如何实现这一过程，分为几个步骤，并详细介绍每一步需要用到的代码及其解释。
## 流程概述
以下是将GP与Hadoop结合的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-28 06:30:27
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Apache HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多台计算机上存储大型文件的方法。 Hadoop和HDFS源自Google文件系统（GFS）文件。 在Hadoop 2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障（SPOF）。 使用Zookeeper，HDFS高可用性功能通过提供在具有热备用的主动/被动配置中的同一群集中运行两个冗余NameNode的选
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2024-07-26 12:47:17
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GP数据库与Oracle数据库区别为：侧重不同、数据库类型不同、查询不同。一、侧重不同1、GP数据库：GP数据库重计算的，对大数据集进行统计分析的OLAP类型。2、Oracle数据库：Oracle数据库面向前台应用，重吞吐和高并发的OLTP类型。二、数据库类型不同1、GP数据库：GP数据库的数据库类型为分布式数据库。2、Oracle数据库：Oracle数据库的数据库类型为传统关系型数据库。三、查询
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2023-08-21 12:48:22
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1、HDFS的文件写入过程详细步骤解析： 1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
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2023-10-06 20:40:22
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1.Hadoop框架生态 1.1 Hadoop是什么 （1）hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构 （2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算 （3）hadoop广义上是指hadoop生态圈 1.2 Hadoop发展历史 （1）Lucene框架是Doug Cutting 开创的开源软件，用java书写，实现类和Google类似的全文搜索功能。 （2）2001年底，
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2024-03-05 07:16:15
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Hadoop总体概述1Hadoop起源于Google的集群系统，Google的数据中心使用廉价的Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。即使是分布式的新手也可以迅速使用Google的基础设施。核心组件第一个是：GFS(Google FIle System),一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡，冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口； 第二个是MepReduce：Goo
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2024-01-26 08:20:17
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HDFS文件写入流程 （重点） 1、Client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否存在，父目录是否存在，返回是否可以上传 2、Client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上 3、NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A,B,C 4、Client请求3台D
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2023-09-01 10:16:07
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## 实现“hadoop gp本地库”的流程指南
在这篇文章中，我们将介绍如何实现 Hadoop 的本地库（Local Library），并让你能够在本地环境中运行 Hadoop。作为一名刚入行的小白，掌握这些步骤可以使你更好地理解 Hadoop 的基本操作和使用。
### 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|
1、 GC调整默认自动分配GC、
手动修改的话
hadoop-env.sh
export HDFS_NAMENODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=INFO,RFAS -Xmx1024m"
export HDFS_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS-Xmx1024m"关于GC的修改参考Namenode
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2023-08-20 20:33:17
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GC，指Garbage Collection 是JAVA中的垃圾收集器。 相关组件的常见GC问题1、Namenode的堆内存配置过小导致频繁产生full GC导致namenode宕机，在hadoop中，数据的写入&读取经由namenode，所以namenode的jvm内存需要足够多，尤其是在出现大量数据流动的场景中。建议nameNodejava -Xmx的值为4G 左右并随着文件数增加做相
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2023-09-14 14:12:24
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Hadoop---HDFS HDFS 性能详解 HDFS 天生是为大规模数据存储与计算服务的，而对大规模数据的处理目前还有没比较稳妥的解决方案。 HDFS 将将要存储的大文件进行分割，分割到既定的存储块(Block)中进行了存储，并通过本地设定的任务节点进行预处理，从而解决对大文件存储与计算的需求。在实际工作中，除了某些尺寸较大的文件要求进行存储及计算
摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使用MapReduce和HDFS对数据进行去重。随着存储数据信息量的飞速增长，越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的
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2024-01-06 19:10:42
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一.大数据的5个特征（IBM提出）： Volume（大量） Velocity（高速） Variety（多样） Value（价值） Varacity（真实性）二.OLTP与OLAP联机事务处理过程，也称面向交易的处理过程，是对用户操作快速响应的方式之一。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易： 开启事
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2024-10-12 12:13:48
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这篇文章用来整理下gp的一些东西，不是概念搭建七七八八的东西，就是单纯的一些sql和使用。1、gp是分布式的数据库，跟hadoop有点类似，也是有master和slave的架构关系摘抄作者的话：Greenplum所有的并行任务都是在Segment数据节点上完成后，Master只负责生成和优化查询计划、派发任务、协调数据节点进行并行计算，Master上的资源消耗很少有超过20%情况发生，因为Segm
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2023-08-03 12:37:20
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Spark是一种快速且通用的大数据处理引擎，而Hadoop是一个可扩展的开源分布式文件系统。将Spark的数据写入Hadoop是一个常见的任务，本文将向刚入行的开发者介绍如何实现这一过程。
**流程概述：**
为了将Spark的数据写入Hadoop，我们可以使用Hadoop API或者Spark提供的Hadoop文件系统（Hadoop FileSystem）API。具体的流程如下图所示：
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原创
2023-12-29 05:00:42
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