分布式文件系统hdfs的详细介绍1.1 hadoop的文件系统1.2 hdfs分布式文件系统设计的目标：1.3 HDFS的架构图之基础架构1.3.1 NameNode与Datanode的总结概述1.4 secondarynameNode如何辅助管理FSImage与Edits文件 1.1 hadoop的文件系统hadoop的文件系统： 文件系统：是一个顶层的抽象，具体的实现，需要取决于你自己的获取
问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少，这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能
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2024-02-26 19:08:30
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摘要：Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎。
作者：Hello EI 。Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎，提供IUD接口，在 HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。Hudi结构Hudi的架构如图1-1所示。Hudi支持两种表类型Copy On Write写时
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2024-09-02 15:04:21
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一、 HDFS Federation架构* 在有Federation之前的HDFS架构NameSpace层: 管理路径、文件以及blocks的关系，同时支持文件系统的操作比如mkdir/put/get等； BlockStorage层： - Block Management: 维护Datanode中存储的映射关系，主要是支持block层的创建、删除、修改及副本的放置等； - Physical
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2024-05-28 13:52:47
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一、Hive 小文件概述在Hive中，所谓的小文件是指文件大小远小于HDFS块大小的文件，通常小于128 MB，甚至更少。这些小文件可能是Hive表的一部分，每个小文件都包含一个或几个表的记录，它们以文本格式存储。Hive通常用于分析大量数据，但它在处理小文件方面表现不佳，Hive中存在大量小文件会引起以下问题：存储空间占用过多：在Hadoop生态系统中，每个小文件都将占用一定的存储空间，而且每个
HDFS还从没部署过，算是把这篇文章暂留吧。 HDFS+MapReduce+Hive+HBase十分钟快速入门 易剑 2009-8-19 1. 前言 本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人，在很短的时间内快速上手，掌握编译、安装和简单的使用。 2. Hadoop家族 截止2009-8-19日，整个Hadoop家族
介绍：HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 HDFS 设计原理HDFS 架构HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成：NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作，例如打开，关闭、重命名
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2024-02-10 16:48:30
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Hdfs Java API SampleRead by hadoop FsURLStreamHandlerFactory Read/Write by hadoop DistributeFileSystempackage com.jinbao.hadoop.hdfs;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
本文将介绍 HDFS 端到端的数据读操作。因为数据是以分布式方式存储的，那么数据读操作将是并行执行的。并且让你理解 HDFS 读数据流程，以及客户端是如何跟 Slave 节点交互的，以及如何从 Salve 节点读取数据的。HDFS 数据读操作 HDFS 数据读取流程 下面将详细介绍 HDFS 并行读数据流程，以及客户端是怎么与 Namenode 和 Datanode 交互的，如何对客户端
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2024-03-20 08:42:55
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欢迎关注微信公众号：ApacheHudi1. 引入线上用户反馈使用Presto查询Hudi表出现错误，而将Hudi表的文件单独创建parquet类型表时查询无任何问题，关键报错信息如下 40931f6e-3422-4ffd-a692-6c70f75c9380-0_0-384-2545_20200513165135.parquet, start=0, length=67108864, fileSi
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2024-05-30 08:00:02
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大数据底层生态Hadoop大数据工具Hadoop服务器下Java环境的配置1.下载JDK82.解压安装jdk3.java配置环境变量4.启动验证服务器下的Hadoop使用1.下载Hadoop2.解压hadoop到root目录下3.配置hadoop环境变量4.配置hadoop伪分布式,修改以下5个配置文件5.格式化6.启动hadoop运行自带wordcount启动hadoop创建目录结构创建相关文
背景目前hudi的与spark的集合还是基于spark datasource V1来的，这一点可以查看hudi的source实现就可以知道:class DefaultSource extends RelationProvider
with SchemaRelationProvider
with CreatableRelationProvider
with DataSourceRegis
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2023-10-24 08:57:08
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文章目录一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二、创建表2.1 常规的建表2.2 CTAS三、插入数据四、查询数据五、更新数据5.1 普通5.2 MergeInto六、删除数据七、Insert Overwrite一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来-- 目前只指定一个节点，也可以
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2023-07-17 22:44:01
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简介上一篇文章《基于 Ubuntu 玩转 Hudi Docker Demo （2）—— 测试数据写入 Kafka》介绍了如何将测试数据写入到 kafka 集群。 本文介绍如何使用 Spark 消费 Kafka 数据，并将数据写入 HDFS。 其中 Hudi 以 Jar 包的方式引入到 Spark。Hudi 表和查询的类型表类型支持的查询类型Copy On Write (写时复制，简称 cow)支持
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2023-10-02 07:57:08
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Hadoop:这是一个建立在集群上的海量存储和运行分布式分析应用的框架，通过框架可以发现他是位于最底层的，有两大核心，一个是提供海量数据存储的分布式文件系统HDFS,一个是提供计算框架的MapReduce，个人觉得现在hadoop的核心就是存储数据的，他一是通过集群存储海量数据，二是通过自己的心跳机制能够保证数据不丢失，说白了就是一个存数据的/xk，可以将这些海量数据看作一个整体。Hbase:Hb
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2024-03-18 21:12:10
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搭建开发环境1.安装eclipse，新建项目，并导入hdfs的jar包----hadoop安装目录下share目录下hadoop目录下： 目录文件如下; 先导入hdfs文件里的jar包： 导入 hadoop-hdfs-2.7.7以及lib目录下的所有jar包。 然后回到上一级目录导入common文件下的jar包： 导入hadoop-common-2.7.7以及lib文件夹下的所有jar包。若在Wi
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2023-07-29 11:07:11
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一、整合hive集成hudi方法：将hudi jar复制到hive lib下cp ./packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target/hudi-hadoop-mr-bundle-0.5.2-SNAPSHOT.jar $HIVE_HOME/lib4.1 hive hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi
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2023-09-26 11:07:28
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1、Spark-shell读写Hudi1.1、Spark-shell启动// spark-shell for spark 3
spark-shell \
--packages org.apache.hudi:hudi-spark3-bundle_2.12:0.10.0,org.apache.spark:spark-avro_2.12:3.1.2 \
--conf 'spark.serial
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2024-05-01 14:59:21
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一、HDFS 架构介绍HDFS离线存储平台是Hadoop大数据计算的底层架构，在B站应用已经超过5年的时间。经过多年的发展，HDFS存储平台目前已经发展成为总存储数据量近EB级，元数据总量近百亿级，NameSpace 数量近20组，节点数量近万台，日均吞吐几十PB数据量的大型分布式文件存储系统。首先我们来介绍一下B站的HDFS离线存储平台的总体架构。图 1-1 HDFS 总体架构HDFS离线存储平
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2024-03-26 09:28:01
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# Spark通过HDFS读取Hudi部分新增数据查询不到的解决方案
在大数据生态系统中，Apache Hudi 是一种用于管理大量数据的流行选择。Hudi 允许用户进行高效的增量数据读取和写入，尤其在结合 Apache Spark 时表现优越。然而，很多用户在使用 Spark 通过 HDFS 读取 Hudi 表时，可能会遇到无法查询到部分新增数据的问题。本文将探讨此问题的原因，并给出相应的解决
