该文来自百度百科，自我收藏。Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来
# 数据存储科普：MongoDB与HDFS的比较与结合
在大数据时代，数据的存储和管理变得越来越重要。MongoDB和HDFS是两种流行的数据存储解决方案，它们各自有着不同的特点和适用场景。本文将介绍MongoDB和HDFS的基本概念，比较它们的优缺点，并探讨如何结合使用这两种存储系统。
## MongoDB
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，支持灵活的数据模型和复杂的查询操作
原创
2024-05-14 07:07:19
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Hadoop出来已经很多年了，以前也有想法去学习一下，不过确实那时由于自己的眼界和所处业务环境，确实没有什么场景可以用到hadoop，学习hadoop的计划也就一直搁浅了。最近打算做一个小说情感分析的程序，刚开始想的很简单，就是将小说下载下来，然后找开源框架进行分析即可。当我把爬虫写好了并找了一个网站进行爬取小说后发现，扒下来的文档结构非常混乱，而且后来简单的分词信息都难以保存。于是我想到了我最熟
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2023-07-12 10:08:35
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目录一、Hive 小文件概述二、Hive 小文件产生的背景三、环境准备四、Hive 小文件治理1）小文件合并（常用）1、示例演示一（非分区表）2、示例演示二（分区表）3、示例演示三（临时表）2）文件压缩3）存储格式优化4）分区表5）垃圾回收五、HDFS 数据平衡1）HDFS 数据倾斜2）HDFS 数据平衡一、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
# HDFS导入MongoDB的指南
作为一名开发者，在数据处理和存储的工作中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和MongoDB都是非常常用的工具。我们的目标是将HDFS上的数据导入到MongoDB数据库中。下面将会通过一系列步骤来进行说明，并通过相应的代码示例来帮助你理解每一步的实现方法。
## 流程概述
以下是整个HDFS导入MongoDB的工作流
注：本文主要摘录于尚硅谷大数据的学习资料，仅作学习记录，请勿用于商业用途。HDFSHDFS 写数据流程：
1 ）客户端通过
Distributed FileSystem
模块向
namenode
请求上传文件，
namenode
检查目标 文件是否已存在，父目录是否存在。 2 ）
namenode
返回
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2024-03-26 07:59:46
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1.HDFS写流程客户端要向HDFS写入数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接受文件block的datanode，并且由接收到block的datanode负责向其他datanode赋值lock的副本 如下图所示写详细步骤1.根namenode通信请求上传文件，namenode检查文件是否已存在，父目录是否存在。 2.namenode返回是否可以上传 3.client会先对文件进
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2023-07-14 10:39:45
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# MongoDB实时同步
## 简介
随着互联网的快速发展，大数据的处理成为一项重要的任务。在处理大数据时，实时同步是一个关键的需求。MongoDB是一款流行的NoSQL数据库，它提供了强大的实时同步功能，使数据在不同的MongoDB实例之间实时同步成为可能。
本文将介绍MongoDB实时同步的概念、原理、优势以及如何使用MongoDB进行实时同步。
## 实时同步的概念
实时同步是指
原创
2023-10-23 19:01:10
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sqoop作为很常用的数据同步工具，用于RDBMS和HDFS的数据迁移，但是不支持NoSql，比如说MongoDB，那如果我们需要同步mongoDB的数据到hive该怎么处理呢？下面提供下我的思路：1.我先去查询了一下mongoDB可以导出数据为CSV格式或者json格式的文件，CSV是以逗号分隔的，这样可以直接把这个文件put到hdfs中然后load到hive，但是有个问题就是：如果数据本身就自
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2023-08-04 11:36:43
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HDFS的简单分布式集群集群搭建前言本文介绍简单的HDFS完全分布式集群搭建操作，之所以说是简单的分布式集群，因为它并不是高可用的HDFS。下篇文章将介绍如何搭建HA的HDFS分布式集群。一、集群搭建规划共需准备4台机器。 一台机器作为NomeNode节点，4台机器作为DataNode节点，其中一个DataNode节点和NameNode节点公用一台机器。 hadoop3（192.168.23.13
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2023-10-18 18:44:09
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HDFS MongoDB 共同点 http://www.mongoing.com/wp-content/uploads/2016/08/MDBSH2016/TJ_MongoDB+Spark.pdf 横向扩展，支持TB-PB级数据量 低成本， x86 数据自动多份复制 支持非结构化数据 差异点 粗颗粒
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2017-11-23 16:59:00
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## HDFS、MongoDB、Elasticsearch的选型及应用
### 1. 概述
在大数据领域中，Hadoop Distributed File System（HDFS）、MongoDB和Elasticsearch（ES）是三个常见的开源工具，用于存储和处理大规模数据。本文将介绍HDFS、MongoDB和ES的特点及其在大数据处理中的应用场景，并提供相应的代码示例。
### 2.
原创
2023-11-16 05:00:45
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# 在HDFS上搭建MongoDB的步骤指导
对于刚入行的小白来说，在HDFS上搭建MongoDB可能会显得有些复杂，但一旦熟悉流程和相应的命令，就能顺利完成。本文将详细介绍整个过程，并提供每一步的代码和说明。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装HDFS | 在集群上成功安装和配置HDFS。 |
| 2. 安装MongoDB | 在每个节点
一、HDFS1. HDFS的本质是一个文件系统，特点是分布式，需要在多台机器启动多个NN,DN进程组成一个分布式系统2. HDFS不支持对一个文件的并发写入，也不支持对文件的随机修改，不适合存储小文件(存储小文件时会降低NN的服务能力)3. HDFS的块大小 块大小可以通过hdfs-site.xml中的dfs.blocksize进行配置！ 如果不配置，那么在hadoop1.x时，dfs.blo
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2023-10-25 15:12:16
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# 利用Flink实时写入HDFS并同步到Hive
在现代大数据处理中，实时数据流的处理需求日益增加。Apache Flink作为一种流处理框架，因其高效的计算能力和灵活的处理语义而受到广泛欢迎。本文将探讨如何利用Flink将数据实时写入HDFS（Hadoop分布式文件系统），并同步到Hive（数据仓库工具）。这是一个非常实用的场景，尤其是在处理大规模数据和进行数据分析时。
## 概述
在这
说明：目前社区并没有开源的MongoDBSource但是Debezium 支持 MongoDB CDC[1]，可以了解下：https://debezium.io/documentation/reference/connectors/mongodb.htmlhttps://debezium.io/documentation/reference/connectors/mongodb.html#mongodb-streaming-changes所以可以借助debezium的MongoDB
原创
2022-01-07 16:05:24
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# 实现"mongodb实时写入Doris"的流程
## 1. 概述
在本文中，我们将讨论如何实现将MongoDB中的数据实时写入Doris（一款开源的分布式数据仓库）。我们将逐步介绍实现这一目标的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程图
```mermaid
erDiagram
Doris ||--|{ MongoDB
```
## 3. 步骤
下面是将Mong
原创
2023-10-21 12:59:48
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软件版本：Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7前面的3篇文章中，前提伪分布式或真分布式的Hadoop集群都可以，无所谓。选择一台配置好了的Hadoop客户端的机器(见2 下载Nutch源码有两种方法，去官网首页下载apache-nutch-1.7-src.tar.gz3 把Hadoop的6个配置文件拷贝到Nutch的conf/目录将Hadoop的
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2024-04-19 16:37:59
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说明：目前社区并没有开源的MongoDBSource但是Debezium 支持 MongoDB CDC[1]，可以了解下：https://debezium.io/documentation/reference/connectors/mongodb.htmlhttps://debezium.io/documentation/reference/connectors/mongodb.html#mongodb-streaming-changes所以可以借助debezium的MongoDB
原创
2021-06-21 15:51:54
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# MongoDB 异地实时备份
随着信息技术的飞速发展，数据的重要性愈发凸显。对于企业和开发团队来说，确保数据的安全性和可用性是不可忽视的任务。在这种背景下，MongoDB 的异地实时备份（Geographically Distributed Real-Time Backup）成为了一种行之有效的数据保护策略。本文将详细讲解什么是 MongoDB 异地实时备份、其实现方式，并提供代码示例和图示
原创
2024-08-12 05:11:07
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