HDFS第一章HDFS概述1.1 HDFS产生背景随着数据量越来越大,在一个操作系统(电脑)中存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统(电脑)管理的磁盘中,但是这样不方便管理和维护.此时迫切的需要一种系统来管理多台机器的文件,这就是分布式文件管理系统.HDFS只是分布式文件管理系统中的一种1.2 HDFS定义HDFS(Hadoop Distributed File System),它是一个文件
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2024-03-15 10:46:52
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目录 一、Flink简介1.1初识Flink1.2 Flink的重要特点1.2.1 事件驱动型（Event-driven）1.2.2 流与批的世界观1.2.3 分层 api二、快速上手2.1 搭建maven工程 FlinkTutorial2.2 批处理 wordcount2.3 流处理 wordcount一、Flink简介1.1初识Flink Fl
数据分层 在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层 跟离线系统的定义一样, ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。（原
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2023-12-15 13:26:35
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# Hive 数据仓库分层 ODS 的实现
## 概述
构建一个合理的 Hive 数据仓库分层架构是数据处理和分析的关键。在这里，我们将重点介绍 ODS（Operational Data Store）层的概念和实现步骤。ODS 层用于存储来自多个源系统的原始数据，以便进行后续处理。
## 实现步骤
以下是实现 Hive 数据仓库 ODS 的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-27 05:20:06
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在数据仓库的设计过程中，数据分层是一种重要的组织方式，能够提高数据处理效率和数据质量。数据分层通常包括原始数据（
sqoop从musql导入到hive中数据缺失sqoop是大数据架构中常用的数据导入导出组件之一，只要简单的设置一些参数就可以将数据库的数据快速导入数据仓库中。 但在实际使用过程中，常常会碰到一些问题，导致从数据库导入到数据仓库发生数据丢失的问题，以下将发生数据丢失的情况分为三种类型：一、工具使用者使用不善导致的sqoop数据导入过程为：将mysql数据导入到hdfs文件路径，然后再从该hdfs文
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2024-04-10 12:03:42
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目录 HDFS概念HDFS优缺点优点缺点HDFS 架构/角色Client：客户端NameNode：master，它是一个主管、管理者DataNodeSecondary NameNodehdfs启动过程启动脚本分析HDFS启动过程--源码分析HDFS 文件块大小HDFS的元数据管理NameNode 元数据存储机制查看编辑日志hdfs 不适合存储小文件HDFS 辅助功能心跳机制安全模式副本存
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2024-02-08 23:06:03
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在数据仓库的设计过程中，数据分层是一种重要的组织方式，能够提高数据处理效率和数据质量。数据分层通常包括
之前经常听到数据分级管理这次词，一直不太明白如何去实现，今天恰好学习到一篇文章，把自己认为理解的摘录下来，以备下次涉及到类似项目的时候用到。首先，数据分级是由于数据安全的需要而产生的数据安全的重点是在整个数据生命周期中保护信息，首先就需要对数据信息进行安全分类，其中不仅是数据的分级，还包括处理数据的物理系统、存储数据的介质、以及软件权限进行分级等等，所有数据安全管控的后续操作都应基于合规合理的分类
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2024-10-18 14:54:56
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一、ODS层描述
原创
2021-12-04 16:29:40
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众所周知，原始的数据仓库存在着“存不了，装不下，算不动”的三大严重问题，为了解决越来越多的数据量和越来越繁杂的数据关系，大数据应运而生。在大数据云时代来临之际，掌握了完美的数据处理工具，譬如hadoop，oracle，ogg这些必将会给你带来不错的收益，而今天我们着重讲一下阿里的两大产品dataX和ODPS。*********************************************
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2024-09-04 18:36:21
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层级全拼职责划分ODS(源数据层)Operational DataStoreODS层存储最原始的数据， 对数据不做任何加工处理；源数据主要来自业务数据库和日志，这些数据是用户操作业务系统产生，所以叫操作型数据(Operational Data) 。DWD(明细层)Data Warehouse DetailDWD层的数据表是对ODS层数据表的关联、字段重命名、清洗、类型转换；一
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2023-10-20 15:14:46
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HDFSHDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。特点master/slave 架构分块
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2024-03-17 22:58:03
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谈到数据仓库的分层，你知道为什么要分层吗？ 你可能会这么说。。。什么1、清晰数据结构、复杂问题简单化2、减少重复开发、统一数据口径分层是有业务需求才去做的，而不是为了分层而分层。由于你的数据量又大又杂，数据一点都不好用，所以出现了分层。所以分层本质上是解决了易用性，降低使用数据的成本。如果不分层的话，会怎么样呢？不分层的话，不同的人需要同一份数据时，都需要都从原始数据开始计算，同时也会造
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2024-03-30 22:31:54
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近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节
目录一、HDFS是什么二、类Linux文件系统三、HDFS分层架构四、HDFS 读写文件原理四、HDFS Block Replication 机制五、NameNode 和 DataNode一、HDFS是什么随着移动互联网技术的发展，产生的用户数据也越来越多，对服务器存储需求也越来越大。服务器存储扩展有两个方向：1）垂直扩展，添加多个磁盘，缺点是单台机器能支持的磁盘总数有限，并且磁盘数太多会影响机器
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2024-03-18 13:49:26
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1.数据仓库DW1.1简介Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，听且提
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2021-02-27 13:45:35
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1.数据仓库DW 1.1简介 Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP ...
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2020-08-16 17:49:00
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随着大数据技术的发展，数据仓库已经成为企业中不可或缺的一部分。但是，很多人对于数据仓库的概念并不是很清晰。今天，我们就从买菜这件小事来聊聊数据仓库。首先，我们需要明确一个概念：数据。数据就是有意义的数字，记录着我们的生活和工作。比如，你钱包里的钱就是数据。你每次去超市买菜，收银员扫描每种菜的价格，最后打出的小票上就有一组数据，记录了你买菜的花费情况。这组数据对于超市来说，是非常重要的数据。通过分析
一、文件系统、分布式文件系统1、传统文件系统文件系统是一种存储和组织数据的方法，实现了数据的存储、分级组织、访问和获取等操作。文件系统使用树形目录的抽象逻辑概念代替了硬盘等物理设备使用数据块的概念。数据：指存储的内容本身。这些数据底层是存储在存储介质上的，用户只需要基于目录树进行增删改查即可，实际针对数据的操作由文件系统完成。元数据（解释性数据）：记录数据的数据。文件系统元数据：指文件大小、最后修
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2024-09-17 09:54:14
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