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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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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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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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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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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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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文章目录NameNode重要性解决方案使用方案NameNode高可用hadoop的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的核心配置,HDFS又是Hadoop的核心组件,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的数据丢失,而NameNode的数据的更
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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Apache提供了两种HDFS v2 的HA方案。HA的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(Cloudera的Hadoop发行版)在早期的版本中只支持HA with NFS方案。自CDH4.1起，增加对HA with QJM的支持。QJM由Cloudera设计，并已经merge到Hadoop的TRUNK(HDFS-30
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2024-04-30 17:05:32
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随着智能终端数量的极速增加，大数据已经成为当今社会的主题词。其高容量、高速度和多类型的特征也反映着时代的发展特点。为了能够挖掘大数据背后的潜在价值，Apache基金会提出了Hadoop平台。该平台的MapReduce框架一步步发展，已经成为大数据处理的核心技术。然而，MapReduce刚刚“称霸”大数据不久，Spark就迅速崛起。其超高的性能和易用性很快吸引了业界的注意，并使得很多公司开始放弃Ma
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2024-05-21 14:19:59
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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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导读]当前，随着用户逐渐提高对于数据处理速度的要求，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的一个持续挑战。
当前，随着用户逐渐提高对于数据处理速度的要求，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的一个持续挑战。如果整个基础设施的 I/O性能得不到提升，一旦跟不上整体系统发展的步伐，那么即便是采用更强大的CPU、
Doris 前身是 Palo ，Palo 是百度自研的基于 MPP 的交互式 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。根据最新的 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 基金会的孵化器项目。投票结果是，在包含 8 个约束性投票(binding vo
一台单机在存储容量、并发性上毫无疑问都是有很大限制的。为了解决单机无法完成的大存储(>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的数据（100TB量级）且各数据之间相关性较低的情况。MapReduce的思想是由Google的论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduc
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2024-08-02 14:38:39
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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，坦白说 HDFS 是一个不错的分布式文件系统，它有很多的优点，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 软件基金会成立的时候，HDFS 就一直在想办法提高它的性能和可用性，坦白说，这
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2024-08-30 11:07:04
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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，原来的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
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2024-04-15 15:05:58
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理解块存储、文件存储和对象存储的应用场景和选择应用场景(王豪迈（麦子迈|wheats）） 分布式存储的应用场景相对于其存储接口，现在流行分为三种:对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的 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 的方式存在，这种接口需要实现 Linux 的
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2024-04-05 12:48:32
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用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。 但是用IN的SQL性能总是比较低的，从SQL执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别： SQL试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，
替代增强是是替代BSEG和BKPF字段值的技术。在创建修改凭证时触发，回车触发校验在替代之前触发可替代的字段在SM30:VWTYGB01维护，如果排除了，obbh配置就看不到，且增强里改了无效。放出来之后要用RGUGBR00激活一下替
原创
2021-07-12 10:21:24
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“大多数人类和动物的学习可以说属于无监督学习。有人说，如果智能是一块蛋糕，那么无监督学习就是蛋糕，监督学习是锦上添花，强化学习是锦上添花。”这似乎很有趣，对吧？ 强化学习是最接近人类学习的。 就像我们人类从我们生活的动态环境中学习，我们的行为决定我们是否受到奖励或惩罚一样，强化学习代理也是如此，其最终目标是最大化奖励。不是我们要找的吗？我们希望人工智能代理和我们一样聪明和果断。
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2024-05-08 23:15:37
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