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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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
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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Hdfs Java API SampleRead by hadoop FsURLStreamHandlerFactory Read/Write by hadoop DistributeFileSystempackage com.jinbao.hadoop.hdfs;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
前言 任何系统即使做的再大，都会有可能出现各种各样的突发状况。尽管你可以说我在软件层面上已经做到所有情况的意外处理了，但是万一硬件出问题了或者说物理层面上出了问题，恐怕就不是多写几行代码能够立刻解决的吧，说了这么多，无非就是想强调HA，系统高可用性的重要性。在YARN中，NameNode的HA方式估计很多人都已经了解了，那本篇文章就来为大家梳理梳理RM资源管理器HA方面的知识，并不是指简单的RM的
COW（Copy-on-Write）
COW（Copy-on-Write）更新流程如下
首先，对要更新的数据进行去重，确保每个记录只有一个条目。这是为了避免多个记录更新同一个键，导致数据不一致。
对这批数据创建索引，将HoodieKey（包含键和分区信息）映射到HoodieRecordLocation（包含文件ID和记录偏移量）。创建索引 (HoodieKey => Hoodie
原创
2023-04-24 21:57:50
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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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# Flink SQL 写 hudi 最近在做一个数据湖项目，基于 Hudi 的湖仓一体项目，计算引擎是 Flink + Spark 之前稍稍研究了一下数据湖的三个主要技术组件 IceBerg，以为可能会用，在网上看资料的时候，同样也发现，IceBerg 对 Flink 比较亲和，Hudi 对 Sp ...
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2021-07-19 08:17:00
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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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向HDFS写入文件的操作流程图如下： 根据上图对整个写操作的逻辑进行讲解：1.调用DistributedFileSystem.create(....)方法，在此方法中初始化DFSClient.DFSOutputStrea
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2024-03-23 17:37:26
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# Hudi Hive 支持及其应用简介
## 什么是 Hudi？
Apache Hudi 是一个开源的数据湖存储与处理框架，旨在提供高效的数据管理能力，支持数据的增量更新、删除以及事务性写入。Hudi 支持在大规模数据湖中处理数据，能够提高数据处理的效率和可靠性。
## Hudi 与 Hive 的关系
Hudi 可以与 Hive 集成，通过 Hive 来查询和分析 Hudi 管理的数据。
原创
2024-04-25 06:05:39
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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
# 使用Hudi写入多个topic的数据
## 介绍
Apache Hudi 是一款开源的数据湖解决方案，可以用于实时流和批处理场景下的数据管理和分析。在实时流处理中，Spark结合Hudi可以实现对多个topic的数据进行写入和管理。本文将介绍如何使用Spark和Hudi来写入多个topic的数据，并提供相应的代码示例。
## 流程
下面是写入多个topic数据到Hudi的流程图：
`
原创
2024-06-03 03:18:19
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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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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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