本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。根据Action算子的输出空间将Action算子进行分类：无输出、 HDFS、 Scala集合和数据类型。无输出foreach对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Uint。图中，foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。 本例中自定
文章目录RDD缓存RDD缓存API介绍RDD缓存代码演示示例RDD缓存执行原理RDD CheckPointCheckPoint代码演示示例CheckPoint与Cache对比 RDD缓存RDD之间进行Transformation计算，当执行开启之后，就会有新的RDD生成，而之前老的RDD就会消失，所以RDD是过程数据，只在处理过程中存在，一旦处理完成，就会消失。这样的特性就是可以最大化利用资源，
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2024-07-15 11:07:27
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MapReduce的缺点：中间结果会借助磁盘传递，大量的Map-Reduced作业受限于IO 对延时要求较为苛刻的用例，比如：对流数据进行处理来做近实时分析在大型数据集上进行交互式分析Spark堆栈中的组件 spark的核心是RDD（弹性分布式数据集），一种通用的数据抽象，封装了基础的数据操作，如map，filter，reduce等。RDD提供数据共享的抽象，相比其他大数据处理框架，如Map
将 Spark RDD 存储到 HBase 中的过程涉及到多个技术组件的配置、编译和调优，以下是整合这些内容的复盘记录，以便于后续的实现和优化。
### 环境配置
在进行 Spark RDD 存储到 HBase 的实现之前，首先需要配置相应的环境。以下是环境配置的步骤：
1. 安装必要的软件包
2. 配置 Hadoop 和 HBase 环境变量
3. 下载并配置 Spark
| 软件
HDFS 基本原理分析HDFS 组成单元HDFS 整体架构NameNode 操作元数据机制Secondary NameNode 操作元数据机制DataNodes 存储Block数据机制HDFS 的优缺点HDFS的读文件实现HDFS的写文件实现小结 HDFS 基本原理分析HDFS实现源于Google的一篇论文(Google File System)。意在解决海量数据存储的问题。随着互联网络的发展，
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2023-11-14 09:19:39
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Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用HDFS文件创建RDD。
1、并行化集合
如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中
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2024-03-21 19:22:31
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## Spark RDD 存储到 HDFS 的实现流程
在将 Spark RDD 存储到 HDFS 的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 创建 SparkConf 对象和 SparkContext 对象，用于连接到 Spark 集群。
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val c
原创
2023-11-26 03:14:29
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# 如何将MySQL数据存储到HDFS
在大数据时代，数据存储与管理的高效性变得越来越重要。MySQL是一种流行的关系型数据库，但在面对大规模数据时，它的性能可能无法满足需求。而Hadoop的HDFS（分布式文件系统）则能够高效地存储PB级的数据。因此，将MySQL中的数据转移到HDFS中，既可以提高数据存储的灵活性，又可以为后续的数据分析提供便捷。
## 实际问题
在一个实际的场景中，某电
原创
2024-09-23 06:12:44
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Kafka分级存储及实现原理 概述 Kafka社区在3.6版本引入了一个十分重要的特性: 分级存储,本系列文章主要旨在介绍Kafka分级存储的设计理念、设计细节以及具体的代码实现背景:为什么要有分级存储? 场景 作为一款具有高吞吐及高性能的消息中间件,Kafka被广泛应用在大数据、日志采集及业务消息领域. 在日常Kafka的运维过程中,往往会遇到以下一些场景: 1、某些消息需要保留特定时间,以便业
原创 托马斯 Thomas看看世界 2016-11-20以前托马斯旅行回来的照片，都是随手往硬盘里一扔。随着照片数量越来越多。每次寻找、备份照片都要花很大力气，有时还发现辛苦拍摄的照片已经弄丢了。 今天托马斯分享就来谈谈照片管理、备份的大学问。知识点：层级文件夹、文件夹命名、Bridge|Lightroom管理照片 文章的一开始，托马斯
注册各类存储引擎在ClickHouse的Server端启动时会注册很多内容，包括存储引擎、函数、表函数等等，源码Server.cpp，如下：int Server::main(const std::vector<std::string> & /*args*/)
{
......
registerFunctions();
registerAggregateF
在如今大数据和实时数据处理的环境中，HDFS（Hadoop分布式文件系统）和Redis作为两种流行的数据存储方案，各自发挥着关键作用。将HDFS中的数据存储到Redis中，能够提升数据的读取速度，使得分析与处理更加高效。接下来，我将详细记录这一过程并探索相关的协议、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和工具链集成。
## 协议背景
在数据存储的背景下，HDFS用于存储大规模的数据集，而Red
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种使查询和分析大规模数据集变得简单的方式。在使用Hive之前，需要先将其部署并将数据存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）。下面我将向你介绍如何实现“Hive部署存储到HDFS”的步骤和具体操作。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个流程的步骤。下表展示了Hive部署存储到HDFS的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---
原创
2024-01-12 11:57:17
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在flume中事务是一个重要的概念，事务保证了数据的可靠性。这里的事务性和数据库中的事务性有些区别，flume中的事务在回滚时，可能会造成数据重复，所以flume保证的是每条数据最少发送一次，以此来保证数据不丢失。(比如上传文件的过程中HDFS宕机，则会造成HDFS数据重复)Flume的事务性，主要有put事务和take事务，其中put事务位于source和channel之间，take事务位于ch
目录： 一mysql 导入 hdfs1最简单的导入2指定mapTask个数3导入到hdfs上指定的目录二mysql 导入 hive1最简单的导入2导入到指定的hive库的指定的表中3先导入到指定的HDFS目录上再导入到指定的hive库的指定的表中三从mysql中导出一张表的部分数据指定where条件自定义sql语句四增量导入 一、mysql 导入 hdfs1、最简单的导入将mysql中库为emp_
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2023-10-15 14:44:35
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FS Shell调用文件系统(FS)Shell命令应使用bin/hadoop fs 的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对HDFS文件系统，scheme是hdfs，对本地文件系统，scheme是file。其中scheme和authority参数都是可选的，如果未加指定，就会使用配置中指定的默认scheme。一个H
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2024-03-15 05:50:37
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目录1.什么是HDFS？2.HDFS读写流程2.1 写流程第一步：第二步：第三步：2.2 读流程第一步第二步第三步3.Hadoop-HA3.1QJM3.2ZKVC4.优缺点 优点是？ 缺点？1.什么是HDFS？HDFS也叫分布式存储系统，可以理解为是磁盘，主要解决海量数据的存储2.HDFS读写流程2.1 写流程第一步：1.cl
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2024-05-05 18:42:53
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大数据计算可以把数据保存在hive上，无论你用的是Core还是Sql第一个方法是数据落到hdfs上先，之后hive去load，操作上分两步不是首选。方法二是数据直接写到hive的表数据存储路径下，hive读取数据的时候直接反序列化了，但是这种方法只限于hive表数据格式为默认的text方法三使用sparksql模块我们可以对一个sql数据集执行insert的语句保存到hive中，core模块的时候
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2023-06-11 15:06:01
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1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用 它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有S
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2023-07-11 20:00:57
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文章目录一、hdfs写数据流程简化流程流程图二、hdfs读数据流程简化流程：读数据流程图三、名词NameNode(Master)在HDFS中：DataNode(slave)：实际存储数据块的节点，执行数据库的读写操作SecondaryNameNode作用：四、常见问题① NameNode的启动过程？第一阶段：NameNode启动第二阶段：Secondary NameNode工作② 集群的安全模式
