主题简介:HDFS优化存储功能讲解SSM系统架构设计SSM系统应用场景分析一、背景 随着大数据技术相关技术发展和普及,越来越多公司开始使用基于开源Hadoop平台系统,同时,越来越多业务和应用也在从传统技术架构迁移到大数据平台上。在典型Hadoop大数据平台中,人们使用HDFS作为存储服务核心。 而在大数据发展之初,最主要应用场景仍然是离线批处理场景,对存储需求追求是吞吐量
转载 2024-04-13 05:35:20
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目录:HDFS简介HDFS架构说明HDFS读文件流程HDFS写文件流程HDFS 可靠性HDFS shellIDEA 开发工具使用Java 操作HDFS全分布式集群搭建一.简介HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统)基于Ggoogel发布GFS论文设计开发,其除具备其他分布式文件系统相同特性外,还有自己特性:高容错:认为硬件总是不可靠,有副本
转载 2024-04-29 21:47:24
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     近年来,已经有越来越多企业参与到Hadoop社区发展中来,它们对HDFS改造提出了不同方案,有的是基于社区版HDFS源码进行改造,比如ClouderaCDH版本和FacebookAvatarNode,也有的是参照HDFS重写一套分布式文件系统,比如百度HDFS2和腾讯XFS,当然社区也推出了新版本Hadoop0.23。总的来看,Hadoop
转载 2024-02-28 10:12:05
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Hadoop一直是一个较为热门词汇。Hadoop最初是Yahoo公司为了处理海量数据而开发一款开源架构。在许多人眼里,大数据一词与ApacheHadoop几乎同义。随着越来越多企业对大数据逐渐熟悉,可以预计2013年管理大数据各类方案将会成为业界热点。   RainStor CEO John Bantleman曾提醒各IT企业注意一点,虽然Hadoop为现今热门大数据
转载 2024-04-08 09:47:07
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 HDFS初识    HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件需求而开发,可以运行于廉价商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障
随着智能终端数量极速增加,大数据已经成为当今社会主题词。其高容量、高速度和多类型特征也反映着时代发展特点。为了能够挖掘大数据背后潜在价值,Apache基金会提出了Hadoop平台。该平台MapReduce框架一步步发展,已经成为大数据处理核心技术。然而,MapReduce刚刚“称霸”大数据不久,Spark就迅速崛起。其超高性能和易用性很快吸引了业界注意,并使得很多公司开始放弃Ma
注:该文内容部分来源于ChinaHadoop.cn上hadoop视频教程。一. HDFS概述HDFS即Hadoop Distributed File System, 源于Google发表于2003年论文,是一种分布式文件系统。HDFS优点:高容错性(数据自动保存多个副本)适合批处理适合大数据处理流式文件访问(一次性写入,多次读取)建立在廉价机器上HDFS缺点:不善于处理低延迟数据访问不善于处
转载 2024-04-04 15:55:25
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文章目录NameNode重要性解决方案使用方案NameNode高可用hadoop高可用配置高可用验证启动集群访问集群 NameNode重要性原因 – NameNode是HDFS核心配置,HDFS又是Hadoop核心组件,NameNode在Hadoop集群中至关重要 – NameNode宕机,将导致集群不可用,如果NameNode数据丢失将导致整个集群数据丢失,而NameNode数据
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HDFS体系结构优缺点1、优点1.1、处理超大文件这里超大文件通常是指百MB、设置数百TB大小文件。目前在实际应用中,HDFS已经能用来存储管理PB级数据了。1.2、流式访问数据HDFS设计建立在更多地响应”一次写入、多次读写”任务基础上。这意味着一个数据集一旦由数据源生成,就会被复制分发到不同存储节点中,然后响应各种各样数据分析任务请求。在多数情况下,分析任务都会涉及数据集中
转载 2024-03-28 10:04:53
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Apache提供了两种HDFS v2 HA方案。HA具体实现和使用方式本文就不赘述了,可以参考以下链接:HA with NFS HA with QJMCDH(ClouderaHadoop发行版)在早期版本中只支持HA with NFS方案。自CDH4.1起,增加对HA with QJM支持。QJM由Cloudera设计,并已经merge到HadoopTRUNK(HDFS-30
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问题 JuiceFS 是一个基于对象存储分布式文件系统,在之前跟对象存储比较文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据强一致性和极高读写性能,因此完全可以用来替代 HDFS。但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力大工程,需要做到迁移超大规模数据同时尽量不影响上层业务。下面将会介绍如何通过 JuiceFS 迁移工具来实现平滑迁移 HDFS海量数据到 JuiceFS。
一台单机在存储容量、并发性上毫无疑问都是有很大限制。为了解决单机无法完成大存储(>1TB)和大规模计算,分布式系统就应运而生了。MapReduceMapReduce计算框架适用于超大规模数据(100TB量级)且各数据之间相关性较低情况。MapReduce思想是由Google论文所提及而被广为流传,简单一句话解释MapReduce就是“任务分解与结果汇总”。MapReduc
导读]当前,随着用户逐渐提高对于数据处理速度要求,且系统应用也变得越来越强大,如何提高基础设施性能已成为用户面临一个持续挑战。     当前,随着用户逐渐提高对于数据处理速度要求,且系统应用也变得越来越强大,如何提高基础设施性能已成为用户面临一个持续挑战。如果整个基础设施 I/O性能得不到提升,一旦跟不上整体系统发展步伐,那么即便是采用更强大CPU、
HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理基础,坦白说 HDFS 是一个不错分布式文件系统,它有很多优点,但也存在有一些缺点,包括:不适合低延迟数据访问、无法高效存储大量小文件、不支持多用户写入及任意修改文件。Apache 软件基金会成立时候,HDFS 就一直在想办法提高它性能和可用性,坦白说,这
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Doris 前身是 Palo ,Palo 是百度自研基于 MPP 交互式 SQL 数据仓库,主要用于解决报表和多维分析。它主要集成了 Google Mesa 和 Cloudera Impala 技术。根据最新 Apache 基金会邮件列表,百度开源项目 Doris 已全票通过投票,正式成为 Apache 基金会孵化器项目。投票结果是,在包含 8 个约束性投票(binding vo
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一、Clickhouse、hive、oracle性能简单对比测试公司数据分析需求,从市级切换到以省级为单位分析医保数据,原来oracle数仓完全扛不住了,IT也没解决办法,所以自己动手建了Clickhouse集群,通过两台与oracle数仓配置类似的机器,进行并行数据分析,不得不说Clickhouse真的可以吊打oracle。由于高可用Clickhouse基于zookeeper实现,至少3台机器
转载 2024-04-15 15:05:58
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理解块存储、文件存储和对象存储应用场景和选择应用场景(王豪迈(麦子迈|wheats))  分布式存储应用场景相对于其存储接口,现在流行分为三种:对象存储: 也就是通常意义键值存储,其接口就是简单 GET、PUT、DEL 和其他扩展,如七牛、又拍、Swift、S3块存储: 这种接口通常以 QEMU Driver 或者 Kernel Module 方式存在,这种接口需要实现 Linux
从最开始学习sql到至今,sql语句也是写了很多,但是一直都在专注于实现功能,很少关注效率。工作中常常听到吐槽,说有的sql语句真是触目惊心,明明可以简简单单提升多倍效率,但是偏偏选择一个耗时间sql。因此,在这里简单聊一聊如何提高sql效率,与大家共同进步哦~由于不同数据库支持sql语句还是会有一些差异,我下文涉及到是基于mysql来进行,但是本文思想还是所有适用sql
转载 2023-08-10 06:19:46
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文|聪明小生 校对|李蓉婳原创内容,请勿搬运抄袭,违者必究如果说芯片是手机心脏,那么操作系统则是手机灵魂。这些年,尽管我国智能手机崛起速度飞快,但遗憾是,不管是芯片还是操作系统,都比较依赖国外。作为国产手机巨头,华为如今已经面临芯片断供问题,“缺芯”之痛给整个行业敲响了警钟,那么手机操作系统呢?一、华为打破“魔咒”说起操作系统,我们都会想到谷歌安卓和苹果IOS,因为安卓是开源,所以也
目录首先认识一下什么是Jenkins。Jenkins作用首先思考一下部署本质?关于docker和Jenkins部署参考下面文章:coding平台介绍自动化实现 为之前有一个项目计划中使用Jenkins,但是后面因为某些原因直接使用coding上基于Kubernetes持续部署,直至今天才想起来去了解一下Jenkins。首先认识一下什么是Jenkins。可以参考中文官网:https://
转载 2024-05-27 16:29:23
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