Hadoop出来已经很多年了，以前也有想法去学习一下，不过确实那时由于自己的眼界和所处业务环境，确实没有什么场景可以用到hadoop，学习hadoop的计划也就一直搁浅了。最近打算做一个小说情感分析的程序，刚开始想的很简单，就是将小说下载下来，然后找开源框架进行分析即可。当我把爬虫写好了并找了一个网站进行爬取小说后发现，扒下来的文档结构非常混乱，而且后来简单的分词信息都难以保存。于是我想到了我最熟
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2023-07-12 10:08:35
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注：本文主要摘录于尚硅谷大数据的学习资料，仅作学习记录，请勿用于商业用途。HDFSHDFS 写数据流程：
1 ）客户端通过
Distributed FileSystem
模块向
namenode
请求上传文件，
namenode
检查目标 文件是否已存在，父目录是否存在。 2 ）
namenode
返回
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2024-03-26 07:59:46
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sqoop作为很常用的数据同步工具，用于RDBMS和HDFS的数据迁移，但是不支持NoSql，比如说MongoDB，那如果我们需要同步mongoDB的数据到hive该怎么处理呢？下面提供下我的思路：1.我先去查询了一下mongoDB可以导出数据为CSV格式或者json格式的文件，CSV是以逗号分隔的，这样可以直接把这个文件put到hdfs中然后load到hive，但是有个问题就是：如果数据本身就自
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2023-08-04 11:36:43
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IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配置完成很多同养的
# 数据存储科普：MongoDB与HDFS的比较与结合
在大数据时代，数据的存储和管理变得越来越重要。MongoDB和HDFS是两种流行的数据存储解决方案，它们各自有着不同的特点和适用场景。本文将介绍MongoDB和HDFS的基本概念，比较它们的优缺点，并探讨如何结合使用这两种存储系统。
## MongoDB
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，支持灵活的数据模型和复杂的查询操作
原创
2024-05-14 07:07:19
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【MongoDB是什么？】
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大
# HDFS导入MongoDB的指南
作为一名开发者，在数据处理和存储的工作中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和MongoDB都是非常常用的工具。我们的目标是将HDFS上的数据导入到MongoDB数据库中。下面将会通过一系列步骤来进行说明，并通过相应的代码示例来帮助你理解每一步的实现方法。
## 流程概述
以下是整个HDFS导入MongoDB的工作流
Mongodb和Mysql的区别MongoDB(文档型数据库)：提供可扩展的高性能数据存储一、基于分布式文件存储高负载情况下添加更多节点，可以保证服务器性能将数据存储为一个文档二、比较1、稳定性2、索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换，MongoDB的性能就会急剧下降3、占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间
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2023-07-27 21:41:44
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HDFS的简单分布式集群集群搭建前言本文介绍简单的HDFS完全分布式集群搭建操作，之所以说是简单的分布式集群，因为它并不是高可用的HDFS。下篇文章将介绍如何搭建HA的HDFS分布式集群。一、集群搭建规划共需准备4台机器。 一台机器作为NomeNode节点，4台机器作为DataNode节点，其中一个DataNode节点和NameNode节点公用一台机器。 hadoop3（192.168.23.13
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2023-10-18 18:44:09
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HDFS MongoDB 共同点 http://www.mongoing.com/wp-content/uploads/2016/08/MDBSH2016/TJ_MongoDB+Spark.pdf 横向扩展，支持TB-PB级数据量 低成本， x86 数据自动多份复制 支持非结构化数据 差异点 粗颗粒
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2017-11-23 16:59:00
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## HDFS、MongoDB、Elasticsearch的选型及应用
### 1. 概述
在大数据领域中，Hadoop Distributed File System（HDFS）、MongoDB和Elasticsearch（ES）是三个常见的开源工具，用于存储和处理大规模数据。本文将介绍HDFS、MongoDB和ES的特点及其在大数据处理中的应用场景，并提供相应的代码示例。
### 2.
原创
2023-11-16 05:00:45
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# 在HDFS上搭建MongoDB的步骤指导
对于刚入行的小白来说，在HDFS上搭建MongoDB可能会显得有些复杂，但一旦熟悉流程和相应的命令，就能顺利完成。本文将详细介绍整个过程，并提供每一步的代码和说明。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装HDFS | 在集群上成功安装和配置HDFS。 |
| 2. 安装MongoDB | 在每个节点
HBase:作为数据存储，捕获来自于各种数据源的增量数据。例如，这种数据源可能是网页爬虫，可能是记录用户看了什么广告和多长时间的广告效果数据，也
原创
2022-02-13 16:26:46
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HBase:作为数据存储，捕获来自于各种数据源的增量数据。例如，这种数据源可能是网页爬虫，可能是记录用户看了什么广告和多长时间的广告效果数据，也可能是记录各种参数的时间序列数据FaceBook使用HBase的计数器来计量人们Like特定网页的次数。内容原创人和网页主人可以得到近乎实时的、多少用户Like他们网页的数据信息。他们可以因此更敏捷地判断应该提供什么内容。Facebook 为此创建了一个...
原创
2021-08-09 22:31:30
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C++11标准新增加了一种存储方式----线程存储。C++11目前有四种管理数据内存的方式：自动存储静态存储动态存储线程存储自动存储在函数内部定义的常规变量为自动变量，使用自动存储。自动变量：指在定义它们的时候才创建，在定义它们的函数返回时系统回收变量所占存储空间。对这些变量存储空间的分配和回收是由系统自动完成的。一般情况下，不作专门说明的局部变量，均是自动变量。自动变量也可用关键字a
指标适合类型文件分布系统性能复杂度FUSEPOSIX备份机制通讯协议接口社区支持去重开发语言FastDFS4KB~500MB小文件合并存储不分片处理很高简单不支持不支持组内冗余备份ApiHTTP国内用户群C语言TFS所有文件小文件合并，以block组织分片复杂不支持不支持Block存储多份,主辅灾备APIhttp少C++MFS大于64K分片存储Master占内存多支持支持多点备份动态冗余使用fus
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2024-04-19 10:00:18
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数据存储：磁盘（共享）→SAN、NAS、DAS（专门将数据存储于磁盘阵列） →分布式存储架构（HDFS)1、SAN、NAS、
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2024-03-24 13:12:55
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一、介绍FastDFS(最快的分布式文件系统)是淘宝开发的一款轻量级分布式文件系统，采用C语言开发，目前只提供了C、java、PHP等语言的API。主要用它来对文件进行管理，功能包括文件同步、文件访问（上传和下载），解决了大容量存储和负载均衡的问题。类似的分布式文件系统还有谷歌的GFS、HDFS（Hadoop）、TFS（淘宝）等。二、整体架构FastDFS服务端有两个角色：跟踪器（tracker）
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2024-08-11 14:05:52
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Hadoop的三大核心组件之HDFS和YARNHadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 Reso
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2023-07-30 15:40:48
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1. 简介HDFS：Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题，通过统一的命名空间——目录树来定位文件。在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如何保证在节点不可用的时候数据不丢失。传统的网络文件系统（NFS）虽然也称
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2024-04-25 14:52:17
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