1.Hadoop生态的各个组件及其功能（1）HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。（2）mapreduce（分布式计算框架）是一种计算模型，用于处理大数据量的计算。（3） hive（基于hadoop的数据仓库）定于了一种类似sql的查询语言（hql）将sql转化为mapreduce任务在hadoop上执
在Hadoop入门学习阶段，很多同学都知道Hadoop框架当中，由HDFS提供分布式存储支持，因此常常对HDFS产生误会：HDFS是数据库吗？HDFS是什么数据库？事实上，HDFS并非是数据库，官方定义叫做分布式文件系统，该怎么去理解呢？HDFS，其实是Hadoop Distributed File System的简称，我们从命名就可以看出来，这真的是文件系统，而非数据库。 HDFS
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2023-07-14 15:58:48
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目录一.Hbase简介1.什么是Hbase？2.Hbase的特性（5个）二.HDFS的原理1.HDFS是什么？2.HDFS基本架构3.HDFS的块4.分块的好处5.HDFS中的NameNode6.两个核心的数据结构：FsImage和EditLog7.NameNode启动执行了什么操作？ 8.定期的合并edits和fsimage文件9.HDFS中DataNode*10.HDFS中的读写流程
文章目录第一章 绪论1. NoSQL和关系型数据库在设计目标上有何主要区别？2. 简要总结一下NoSQL数据库的技术特点。第二章 NoSQL数据库的基本原理1. 描述分布式数据管理的特点。2 什么是CAP原理？CAP原理是否适用于单机环境？3. 简述BASE理论的具体含义。4. 在数据一致性问题上，ACID和BASE的差别是什么？5. 简述NoSQL数据库的4种类型，以及它们的数据模型。6. 布
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2023-07-18 11:46:38
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一、概述sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。核心的功能有两个：导入、迁入导出、迁出导入数据：MySQL，Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等数据存储系统导出数据：从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具，和 HDFS，Hive 相
介绍 Hadoop分布式文件系统（HDFS）设计的运行环境是商用的硬件系统。他和现存的其他分布式文件系统存在很多相似点。不过HDFS和其他分布式文件系统的区别才是他的最大亮点，HDFS具有高容错的特性并且可以部署在廉价硬件，HDFS提供对应用数据的高吞吐访问，适用于数据量大的应用系统。HDFS放松了POSIX的要求以允许文件系统数据的流访问。 远景和目标硬件故障&n
由于工作的需求，需要把HDFS中处理之后的数据转移至关系型数据库中成为对应的Table，在网上寻找有关的资料良久，发现各个说法不一，下面是本人自身测试过程：使用Sqoop来实现这一需求，首先要明白Sqoop是什么？ Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop
InnoDB是在MySQL存储引擎中第一个完整支持ACID事务的引擎，该引擎之前由Innobase oy公司所开发，后来该公司被Oracle收购。InnoDB是MySQL数据库中使用最广泛的存储引擎，已被许多大型公司所采用如Google、Facebook、YouTube等，如果使用MySQL数据库服务，没有特殊的要求下，InnoDB是不二之选。1.InnoDB体系架构需要深
操作场景默认情况下，HDFS NameNode自动选择DataNode保存数据的副本。在实际业务中，可能存在以下场景：DataNode上可能存在不同的存储设备，数据需要选择一个合适的存储设备分级存储数据。DataNode不同目录中的数据重要程度不同，数据需要根据目录标签选择一个合适的DataNode节点保存。DataNode集群使用了异构服务器，关键数据需要保存在具有高度可靠性的机架组中。对系统的
第一章 大数据概述1．【单选题】大数据的4V特性不包括________。A、数据量大B、数据类型繁多C、数据传输快D、价值密度低答案：C 2 .【单选题】下列哪个不是大数据时代的新兴技术________。A、HadoopB、SparkC、HBaseD、SQL Server答案：D 3.【单选题】就数据的量级而言，1PB的数据是_______TB。A、10
数据采集传输主要技术Sqoopsqoop是Apache旗下的一款开源的离线数据传输工具主要用于Hadoop(Hive)与传统数据库(Mysql、Oracle等)间的数据传递。它可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导出到关系型数据库中FlumeFlume是cloudera公司提供的一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输工具，目前已经是Apa
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2023-09-20 11:52:58
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import contextlib
import pyhdfs
fs = pyhdfs.HdfsClient(hosts='name-node1:9870,name-node2:9870', user_name='hdfs')
response = fs.open('/tmp/README.txt')
#读
response.read()
response.readline()
respons
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2023-06-17 21:40:35
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HIVEHIVE数据库基本概念HDFS Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非
# 大数据生态中的HDFS与HBase
在现代大数据处理和分析中，Hadoop生态系统扮演了至关重要的角色，其中HDFS（Hadoop分布式文件系统）和HBase是两项核心组件。它们协同工作，帮助我们存储和分析海量数据。本文将介绍这两者的基本概念，并提供一些简单的代码示例。
## HDFS：大数据的存储层
HDFS是一个用来存储大文件的分布式文件系统，它将数据文件分割成多个块，并将它们分散存
概述HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现。HDFS的优缺点1、优点因为有多个副本，可以保证数据可靠，容错性高计算向数据移动，适用于批处理适合大数据处理，GB、TB、PB级数据，百万以上的文件，十万以上的节点可以构建在廉价机器上，通过多副本提高可靠性2、缺点不支持低延迟的数据访问，无法再毫秒之内返回结果小文件对于HDFS是致命的，会占用大量的Na
一. Meta Store使用mysql客户端登录hadoop100的mysql,可以看到库中多了一个metastore现在尤其要关注这三个表DBS表,存储的是Hive的数据库TBLS表,存储的是Hive中的表,使用DB_ID和DBS表关联COLUMNS_V2存储的是每个表中的字段信息 Meta Store并不存储真实的数据,只是存储数据库的元数据信息,数据是存储在HDFS上的 
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2023-09-04 15:52:53
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表
定义了一个行集合,这些行与列联系在一起
数据类型
定义了某个列或变量所允许的数据值sql server提供了一些系统提供的数据类型.用户可以创建用户自定义数据类型.
约束
定义列中允许值所满足的规则,它是强制数据完整性的一个标准机制.
缺省值
定义了一个没有为某列提供赋
原创
2007-11-14 10:03:39
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撰写中。。。
原创
2011-01-04 10:40:14
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认真学习，不断提高自己。 目录1.hadoop 生态圈的组件及描述2.Hadoop 的几个默认端口及其含义3.hdfs的工作机制4.hdfs的优缺点5.hdfs数据的上传和下载流程6.checkpoint机制7.HDFS安装目录中的logs中看日志8.使用hdfs可能会产生的问题8.1 HA场景下，启动时出现两个NN都为standby8.2 NN异常的接收到SIGNAL 15，从而进程退出8.3报
es 备份存储方式支持以下几种方式: fs 文件挂载 url 网络协议存储 (http,https,ftp) s3 亚马逊 hdfs azure 微软 gcs 谷歌 (1) repository(仓库) es集群中,想要备份数据,必须创建仓库,用来存储快照,一个集群可以创建多个仓库 (2) snapshot (快照) 创建仓库后,我们可以创建快照,创建快照时必须指定一个仓库,需要依附某个仓库 某个
