文章目录中间控制节点架构-HDFSNameNode节点分析DataNode节点分析SecondNameNode节点分析Client分析完全无中心架构-CephCeph Monitor分析Ceph OSD分析Ceph Manager分析Ceph Clients分析小结HDFS优点缺点Ceph优点缺点参考 中间控制节点架构-HDFS以HDFS（ Hadoop Distribution File Sy
1.Iceberg结构基础1.1.文件结构 大框架上，Iceberg的文件组织形式与Hive类似，都是HDFS的目录，在warehouse下以/db/table的形式组建结构。 不同的是，Iceberg是纯文件的，元数据也存储在HDFS上，并做到了文件级别的元数据组织。 在/db/table的目录结构下，有两个目录：metadata和data，用于存储元数据和数据。 data下存储数
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2023-09-27 10:42:09
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和Hudi类似，Iceberg也提供了数据湖的功能，根据官网的定义，它是一个为分析大数据集开源的表存储格式，可以SQL表一样用Spark、Preso进行查询。Iceberg框架很好的解耦了数据计算与数据存储，计算引擎支持Spark、Flink和Hive等。本文第一部分将用Spark进行数据操作，后续再补充Flink操作部分。功能特性支持Schema变更：字段的增删改对数据表没有影响Hidden P
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2023-11-10 11:37:21
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1.HDFS其实在真正搞过分布式文件系统的人看来，HDFS不能算得上是真正的文件系统。因为他实在太简单，太粗糙。甚至连搞个append接口都搞了老半天，到现在应该还不支持随机读写之类的文件系统最基本的功能。他最大的优势是借助hadoop这个生态系统得以比较稳定。另外还有一个优势就是他是用java写的，这样一帮java程序员也可以号称自己在搞文件系统了。HDFS到现在应该还是不是真正意义上的分布式，
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2024-03-23 10:42:23
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iceberg的调研报告本文中2021年3月创作。我2022年1月份查看官网已经更新了很多新特性(对Spark的支持和Flink的支持)。所以本篇文章参考即可。不能成为最终认定。 参考：官网，数据湖对比iceberg简介 Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to
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2024-10-22 14:52:59
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在业界的数据湖方案中有 Hudi、Iceberg 和 Delta 三个关键组件可供选择。一、Iceberg 是什么？Iceberg 官网中是这样定义的：Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets即 Iceberg 是大型分析型数据集上的一个开放式表格式。通过该表格式，将下层的存储介质（HDFS、S3、OSS等）
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2023-12-18 14:45:37
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在使用不同的引擎进行大数据计算时，需要将数据根据计算引擎进行适配。这是一个相当棘手的问题，为此出现了一种新的解决方案：介于上层计算引擎和底层存储格式之间的一个中间层。这个中间层不是数据存储的方式，只是定义了数据的元数据组织方式，并向计算引擎提供统一的类似传统数据库中"表"的语义。它的底层仍然是Parqu
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2024-01-31 16:09:21
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关于“Apache Iceberg”和“Hive”的区别，实际上这两者都是非常流行的数据湖和数据管理技术，但在设计理念和功能上有着显著的不同。接下来，我会详细介绍环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在进行Iceberg和Hive的比较及实验之前，我们需要做好相应的环境准备。
**软硬件要求：**
- **操作系统**：Linux (推荐使用Ubun
pig的特点 1）专注于于大量数据集分析； 2）运行在集群的计算架构上，Yahoo Pig 提供了多层抽象，简化并行计算让普通用户使用；这些抽象完成自动把用户请求queries翻译成有效的并行评估计划，然后在物理集群上执行这些计划； 3）提供类似 SQL 的操作语法； 4）开放源代码； Pig与Hive的区别 对于开发人员，直接使用Java APIs可能是乏味或容易出错的，同时也限制了Jav
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2023-11-10 03:25:49
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hadoop(一HDFS)介绍狭义上来说:hadoop指的是以下的三大系统:HDFS ：分布式文件系统(高吞吐,没有延时要求,容错性,扩展能力)MapReduce : 分布式计算系统Yarn：分布式样集群资源管理但是hadoop可不止这三个系统广义上来说:hadoop指的是大数据的一个生态圈架构模型1.X版本的架构NameNode:集群的主节点,主要是管理集群中的各种元数据()secondaryN
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2024-04-04 09:54:25
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6月 26 号，由示说网主办，上海白玉兰开源开放研究院、云启资本、开源社联合主办的上海开源大数据技术 Meetup 如期举行。Apache Doris 社区受邀参与本次 Meetup ，来自百度的资深研发工程师 张文歆 为大家带来了题为“ 基于 Iceberg 拓展 Doris 数据湖能力的实践 ”的主题分享，以下是分享内容。非常荣幸今天能在 Meetup 上给大家
有需求就有技术支持。数据量越来越多。在一个操作系统管辖的范围存在不了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此就迫切需要一种系统来管理多态机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可以让多台机器上的多用户分享文件和存储空间。通透性。让司机上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户来看，就是像访问本地磁盘一样，容错性。即使系统
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2024-02-20 21:12:25
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目录什么是Ceph？简介什么是块存储、文件存储和对象存储以及区别？Ceph存储架构Ceph数据的存储Ceph开发如何入门部署实例MinIO和cephceph和GFS（GlusterFS）、MFS、Ceph、Lustreceph和hadoopceph 文档什么是Ceph？简介 Ceph则是一个统一分布式存储系统（统一：同时支持块存储、文件存储和对象存储），具有优异的性能、可靠性和可扩展性。Ceph底
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2024-04-22 20:48:07
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Pig
一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig不如使用hive。：） Pig是一种数据流语言，用来快速轻松的处理巨大的数据。 Pig包含两个部分：Pig Interface,Pig L
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2023-08-21 22:51:40
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1.HBase 和 HDFS 关系HDFS是Hadoop分布式文件系统。 HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。 Hbase是Hadoop database即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。 HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用
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2023-08-30 21:33:21
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1iceberg 详细设计Apache iceberg 是Netflix开源的全新的存储格式，我们已经有了parquet、orc、arvo等非常优秀的存储格式以后，Netfix为什么还要设计出iceberg呢？和parquet、orc等文件格式不同， iceberg在业界被称之为Table Foramt，parquet、orc、avro等文件等格式帮助我们高效的修改、读取单个文件；同样Table
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2024-03-05 17:21:05
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Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。
Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDF
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2023-12-17 21:19:02
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简述Kudu 是 Cloudera 开源的新型列式存储系统，是 Apache Hadoop 生态圈的成员之一。它专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop 存储层的空缺。本篇文章将会介绍几种数据数据同步到 Kudu 的方案选择，然后从功能和使用角度介绍 CloudCanal 如何帮助我们解决数据实时同步到 Kudu。几种方案Kudu 是一个存储层组建，若要同步数据到 Kudu
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2024-07-23 15:10:04
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常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存 储服务。GFS（Google File System） Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但
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2024-02-22 17:23:35
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在使用fdfs之前，需要对其有一定的了解，这篇文章作为准备篇，将针对fdfs的简介，功能性，使用场景等方面进行介绍一）：起源 淘宝网开放平台技术部资深架构师余庆先生首先回顾了自己在Yahoo工作时的经历，他表示Yahoo当时的相册和论坛系统整个结构都进行了针对大规模分布式存储和并发操作的改进。 余庆从整个分布式文件系统的发展说起，谈到了FastDFS文件系统的概念和具体优缺点。
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2024-05-06 09:58:54
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