导读在过去十几年的发展中，HDFS以其高容错性、高吞吐量等特性，成为分布式大数据体系的核心组件，稳坐分布式大数据存储的第一把交椅。随着各行各业对大数据技术的利用率提升，在面对不断扩张的大数据集群规模、不断增长大数据存储量级时，原生的HDFS架构设计在支撑能力上显露不足。虽然社区提出了Federation等概念，但依旧无法解决因单点元数据暴增带来的NameNode GC压力、DataNode的心跳汇
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2023-09-21 15:32:16
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写在前面这是奇点云全新技术专栏「StartDT Tech Lab」的第3期。在这里，我们聚焦数据技术，分享方法论与实战。一线的项目经历，丰富的实践经验，真实的总结体会…我们畅想未来大趋势，也关注日常小细节。本篇由奇点云数据平台后端架构专家「纯粹」带来：作者：纯粹阅读时间：约10分钟 众所周知传统的Apache Hadoop的架构存储和计算是耦合在一起的，HDFS（Hadoop Distr
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2024-06-06 15:40:18
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本文的理论思想来源于 JuiceFs 社区的一篇文章《从 Hadoop 到云原生，大数据平台如何做存算分离》，本文分为理论+实践两个部分，理论部分是对社区文章的总结、实践部分则是对理论的落地探索企业对 hadoop 生态的改造一、大数据平台如何做存算分离1.1 hadoop 存算耦合架构回顾hadoop 作为大数据时代的开山组件，作为一个 all-in-one 套件有三个核心组件：MapReduc
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2024-06-12 00:16:32
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文章目录1. 拓扑距离2.副本存放3. HDFS中的block、packet、chunk4. HDFS写流程5. HDFS读流程6. 读写过程，数据完整性如何保持？ 1. 拓扑距离这里简单讲下hadoop的网络拓扑距离的计算。 在大数量的情景中，带宽是稀缺资源，如何充分利用带宽，完美的计算代价开销以及限制因素都太多。hadoop给出了这样的解决方案： 计算两个节点间的间距，采用最近距离的节点进行
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2023-07-21 14:47:04
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Hadoop存算分离的优势：一步步揭开它的神秘面纱
Hadoop存算分离的架构设计，让存储与计算资源解耦，优化了资源利用率，并提升了系统的整体性能和可扩展性。这种设计模式在大数据处理和分析中展现了无与伦比的优势，值得我们深入研究和实际操作。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的软硬件环境都符合要求。这如下所示：
#### 硬件和软件要求
| 组件 | 最低要求
# Hadoop算力估算：提升大数据处理效率
## 引言
在大数据时代，Hadoop成为处理海量数据的强大工具。但要充分发挥其优势，了解如何进行算力估算至关重要。算力估算能帮助团队合理配置资源，降低成本，提升效率。本文将详细介绍Hadoop算力估算的原则，并提供代码示例，结合序列图和旅行图更好地理解过程。
## Hadoop架构概述
Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop分布式文
原创
2024-10-09 06:42:31
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存算分离（Storage-Compute Separation 或 Storage-Compute Decoupling）是一种数据架构设计理念，旨在将数据存储（Storage）和数据处理/计算（Compute）功能分离开来。这种设计允许存储资源和计算资源独立扩展和优化，互不影响，根据实际需求灵活配置，从而提高系统的效率和成本效果。存算分离的主要优势包括：弹性伸缩性：计算需求和存储需求往往不是线性
导读：大数据集群从最初开始建设时，一般都采用存算一体化的架构，主要是考虑部署简单、管理起来也方便。但是随着集群规模的不断扩大，在整个集群的资源规划和稳定性上都遭受到了不同程度的挑战。业务数据不断增长和技术框架的不断革新，导致集群资源无法始终维护在一个存储和计算比较均衡的状态。因此，对集群适当做一些存储和计算的拆分，一方面可以提升集群的稳定性和性能，另外一方面，也可以降低整体的成本。达到降本增效的效
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2023-11-06 19:24:13
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目录前言一、十几年之前1.Hadoop问世2.IO瓶颈二、十几年发展过程1.Hadoop的优化2.发展过程中的问题2.1.算力的浪费2.2.数据倾斜2.3.运维复杂三、十几年发展后1.网络、磁盘性能提升2.存算分离逐步发展2.1.独立部署HDFS及存在的问题2.2.对象存储替代HDFS及存在的问题2.3.新一代的存算分离总结 前言在大数据领域经常听到的一个词就是存算分离，下面向大家简单介绍下存算
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2023-08-21 18:23:11
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一、Hadoop原理 1.核心：HDFS(存储)、MapReduce(分析) 解决大量数据存储与处理的问题 离线分析：hive
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2024-04-02 15:03:28
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# Hadoop Split切片大小计算及其影响分析
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它能够处理大规模数据集。在Hadoop中，数据被分割成多个小块，这些小块被称为“split”。每个split的大小对MapReduce作业的性能有重要影响。本文将探讨Hadoop的split切片大小是如何计算的，以及它对作业性能的影响。
## Split切片大小的计算
在Hadoop中，split的
原创
2024-07-28 06:51:27
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# Hadoop与存算分离
在大数据领域，Hadoop是一个被广泛应用的分布式系统框架，它通过将数据存储和计算分离来提高系统的性能和可靠性。存算分离是指将数据存储和计算分开部署在不同的节点或集群上，以实现更好的资源利用和数据处理效率。
## 存算分离的优势
存算分离能够带来以下几个优势：
- **灵活性**：存储和计算可以独立扩展，根据需求分别部署资源。
- **性能**：将计算节点专注于
原创
2024-05-24 04:25:31
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在处理大数据时，Hadoop 成为了许多企业的首选。随着数据的不断增长，如何合理估算 Hadoop 的存储大小，就显得尤为重要。本文将探讨这一问题，从技术原理到性能优化，全面分析 Hadoop 存储大小的计算方式。
## 背景描述
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集。随着企业对数据分析、存储需求的增加，了解在 Hadoop 中如何计算及优化存储大小，能够帮助企业更好
优秀是一种习惯 知识点01：回顾知识点02：目标知识点03：Zookeeper的存储结构知识点04：Zookeeper的常用命令知识点05：Zookeeper特性：节点类型知识点06：Zookeeper特性：监听机制知识点07：Zookeeper选举：辅助Active Master选举知识点08：Zookeeper选举：内部Leader节点选举知识点09：Zookeeper Java API：环境
HDFS异构存储的解析与测试第1章 概述1.1 引言HDFS作为一个分布式文件存储系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件，由很多服务器联合起来实现其存储的功能，那么当服务器存储介质不同，就可以造成HDFS的读写性能的不同，存储性能也会造成差异，总结来说就是HDFS的异构存储。 1.2 异构存储的背景Hadoop从2.4版本后开始支持异构存储，异构存储是为了解决爆炸式的存储容量增长以及计
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2024-05-07 22:12:22
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Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，受到广泛的应用，给整个行业带来了变革意义的改变；随着云计算时代的到来， 存算分离的架构受到青睐，企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些，希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。Hadoop 存算耦合架
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2024-08-02 14:30:22
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传统的关系型数据库中的表通常由一个或多个字段组成，每个字段都预先定义了其可存储数据的格式及约束等，这类的数据就是结构化数据(structured data)。一个设计良好的数据库在其schema中定义这些格式或约束，并由相应的RDBMS为这些提供实现保证。相应地，非结构化数据(unstructured Data)就是指那些没有一个预定义的数据模型或不适于存储在RDBMS中的数据，这些数据没有额外的
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2023-08-24 16:41:18
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Hadoop架构基础知识总结一、Hadoop与分布式计算： Hadoop框架遵循分布式计算模型，其将对大数据集的计算分配到一组节点上，每个节点针对数据集的一部分进行计算。 分布式计算的核心需求： （1）扩展性：机器数量的增长应
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2024-07-19 14:33:32
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1. datanode介绍1.1 datanodedatanode是负责当前节点上的数据的管理，具体目录内容是在初始阶段自动创建的，保存的文件夹位置由配置选项{dfs.data.dir}决定1.2 datanode的作用datanode以数据块的形式存储HDFS文件
datanode响应HDFS 客户端读写请求
datanode周期性向NameNode汇报心跳信息,数据块信息，缓存数据块信息1.3
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2023-07-06 18:39:01
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# Hadoop是存算分离吗
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，由Apache基金会开发和维护。Hadoop的核心设计理念是存算分离，即将存储（HDFS）与计算（MapReduce）分开，以实现高可靠性、高扩展性的分布式计算。
## 存算分离的概念
存算分离是指将存储和计算分开进行处理。在传统的关系型数据库系统中，存储和计算是紧密耦合的，数据存储在同一台服务器上，计算也在同一台服
原创
2024-05-06 04:55:39
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