HDFS体系结构优缺点1、优点1.1、处理超大文件这里的超大文件通常是指百MB、设置数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDFS已经能用来存储管理PB级的数据了。1.2、流式的访问数据HDFS的设计建立在更多地响应”一次写入、多次读写”任务的基础上。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的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的大
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2024-03-28 10:04:53
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问题 JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统，在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能，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的大工程，需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务。下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS。
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2024-07-18 15:28:14
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开源文档：Logstash：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html Filebeat：https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/index.html Elasticsearch：https://www.elastic.co/guide/en/elast
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2024-07-18 06:48:33
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ELK是一个方案ELK是我们这些穷苦运维的一个解决方案：我Splunk是一个产品，日志易是一个产品，LogInsight是一个产品，但是ELK真的是不是啊。。。起码人家官网没有大大的打出这个东西就叫做ELK，官网上有ElasticSearch、LogStash、Kibana各个产品的说明（这三个东西真的是产品=。=），但是却没有一个叫做ELK产品说明文档。从发展历史来看，LogStash
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发布的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，还有自己的特性：高容错：认为硬件总是不可靠的，有副本的存
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2024-04-29 21:47:24
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近年来，已经有越来越多的企业参与到Hadoop社区的发展中来，它们对HDFS的改造提出了不同的方案，有的是基于社区版HDFS源码进行改造，比如Cloudera的CDH版本和Facebook的AvatarNode，也有的是参照HDFS重写一套分布式文件系统，比如百度的HDFS2和腾讯的XFS，当然社区也推出了新的版本Hadoop0.23。总的来看，Hadoop
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2024-02-28 10:12:05
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Hadoop一直是一个较为热门的词汇。Hadoop最初是Yahoo公司为了处理海量数据而开发的一款开源架构。在许多人眼里，大数据一词与Apache的Hadoop几乎同义。随着越来越多的企业对大数据逐渐熟悉，可以预计2013年管理大数据的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为现今热门的大数据
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2024-04-08 09:47:07
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ELK 性能(1) — Logstash 性能及其替代方案介绍当谈及集中日志到 Elasticsearch 时，首先想到的日志传输（log shipper）就是 Logstash。开发者听说过它，但是不太清楚它具体是干什么事情的：当深入这个话题时，我们才明白集中存储日志通常隐含着很多的事情，Logstash 也不是唯一的日志传输工具（log shipper）从数据源获取数据：文件、UNIX soc
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2023-07-18 10:56:07
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作者｜小熊博望运维经理 —— 王明松简单介绍一下- ELK包括 ElasticSearch、Kibana 和 Logstash，Filebeat 负责在终端进行采集，将数据上报给 Logstash，存储在 ElasticSearch 或者其他存储（如 S3），最终通过 Kibana 来呈现数据并进行分析，设置告警等。我们的原环境里一共有 5 个 ELK 集群，分别承担收集审计日志，收集业务日志，分
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2024-06-27 16:33:56
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HDFS的初识 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的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。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
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2024-06-12 20:41:18
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ElasticSearch 花式增删改查Elasticsearch在6.X以后每个index只能有一个type，预计在7.X以后去掉type，之所以去掉type，官方给出的解释大概是 Elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。举个例子，两个不同type下
用vscode解决了keil的界面丑陋与代码提示的问题，写代码也能拥有好心情。第一次写博客，从简单的入手，哈哈，可能有点水，后面我想坚持写，记录我的嵌入式学习之路。如有不当之处，望指正，大家一起学习，加油。大家都知道，单片机开发很多都是使用keil，毕竟自带的编译用起来方便，速度快。但是也有缺点，比如代码提示不太灵敏，并且界面属实丑。好看的背景和代码会让人心情愉悦。所以，我就想用vscode代替。
本文翻译自 http://ASP.NET 项目组的 Steve Sanderson 的博客，发表于 2019 年 11 月 1 日。Steve Sanderson 是 Blazor 最早的创造者。这篇文章发布后还有一篇后续，是介绍一个在本文提到的跨平台 webview 概念的落地项目 WebWindow ，我也会接着翻译过来。我们能否以更少的资源消耗，获得 Electron 的利用
1》集群： 随着互联网的发展，大量的客户端请求蜂拥而至，同时服务器的负载也越来越大，然而单台服务器的负载又是有限的，这样就会导致服务器响应客户端请求的时间越长， 甚至产生拒绝服务的情况；另外目前的网站多数是7*24小时提供不间断网络服务，如果仅采用单点服务器对外提供网络服务，那么在出现单点故障
链接：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-elk-filebeat/index.html?ca=drs-ELK Stack 简介ELK 不是一款软件，而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下
cluster 由一个或多个节点组成，它们都使用同一个集群名。 每个集群都有一个master节点，它是自动被集群选举的，如果当前master节点发生故障，可以用候选master节点代替它。 Master负责处理节点的加入和推出，以及分片的重新分配， 当有节点加入、推出集群时，Es会根据机器的负载情况，对索引分片进行重新分配 node
节点
注：该文内容部分来源于ChinaHadoop.cn上的hadoop视频教程。一. HDFS概述HDFS即Hadoop Distributed File System, 源于Google发表于2003年的论文，是一种分布式的文件系统。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
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2024-04-04 15:55:25
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一、目标用Kettle把Hive的DWS层数据增量导入到ClickHouse中工具版本：Kettle：8.2 Hive:3.1.2 ClickHouse21.9.5.16二、前提准备（一）kettle已连上Hivecs'd（二）kettle已连上ClickHouse 三、实施步骤（一）打开kettle
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2024-07-12 15:54:47
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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的发展和普及，越来越多的公司开始使用基于开源Hadoop的平台系统，同时，越来越多的业务和应用也在从传统的技术架构迁移到大数据平台上。在典型的Hadoop大数据平台中，人们使用HDFS作为存储服务的核心。 而在大数据发展之初，最主要的应用场景仍然是离线批处理场景，对存储的需求追求的是吞吐量
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2024-04-13 05:35:20
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2022.9.9 这段时间学习了k8s基础。然后k8s日志收集是EFK。 我在学golang的时候 知道了传统的日志收集项目ELK。我其实有的时候也在思考为啥k8s要用EFK不用ELK。带着这个疑问。介绍一下这两套日志收集的区别ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者都是开源软件，通常配合使用。Elasticsearch -->存储数据 是一个实时的分
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2024-04-30 13:24:28
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