传统的 Apache Hadoop架构存储和计算是耦合在一起的, HDFS作为其分布式文件系统也存在诸多不足。那么,如何实现Hadoop的存算分离,以规避HDFS的问题、降低成本、提升性能?在「数智·原生」系列直播课的第三讲,奇点数据平台后端架构专家纯粹带来了《原生数据存储管理》,回顾Hadoop分布式文件系统的工作原理,解析存在的问题,并探讨Hadoop存算分离如何在DataSimba上实
转载 2023-08-15 11:35:16
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前言  l 计算领域目前有两大代表性系统: Google 和 Amazon ,它们各自的存储系统为 Google GFS 和 Amazon S3 l Hadoop HDFS 就是 Google GFS 存储系统的开源实现,主要应用场景是作为并行计算环境( MapReduce )的基础组件,同时也是 Bigtable (如 HBase 、 HyperTabl
Hadoop体系概述Hadoop是Apache组织的一个分布式框架,是Google的计算平台的开源实现。主要由以下几个子项目构成:(1)Hadoop Common:原来的Hadoop Core,是Hadoop项目的计算核心,其他的子项目都是在这个核心的基础上发展的。(2)Avro:Hadoop的RPC(Remote Procedure Call ,远程过程调用)方案。(3)Chukwa:一个用来
转载 2023-07-09 12:14:33
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Hadoop(四)HDFS什么是HDFSHDFS文件系统设计的目的上传机制读取机制 什么是HDFSHadoop Distributed File System hadoop底层的分布式文件存储系统,可以存储海量的数据。其特点为:作为一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间目录树来定位文件。分布式存储系统,通过许多服务器联合起来实现功能。master/slave架构,主从架构。其中namen
转载 2023-09-01 09:23:30
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一、Hadoop基本架构Hadoop有许多发行版本,基本可以分为1.x版本和2.x版本。两者基本组成如下: 1、HDFS(Hadoop Distributed File System)其基本思想源自于Google的GFS论文,HDFS是GFS克隆版。HDFS特点 1、良好的扩展性 2、高容错性 3、适合PB级以上海量数据的存储基本原理 1、将文件切分成等大的数据块,存储到多台机器上 2、
转载 2023-06-14 22:11:32
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Hadoop文件系统是一个能够兼容普通硬件环境的分布式文件系统, 和现有的分布式文件系统不同的地方是Hadoop更注重容错性和兼容廉价的硬件设备,这样做是为了用很小的预算甚至直接利用现有机器就实现大流量和大数据量的读取。 Hadoop 使用了POSIX的设计来实现对文件系统文件流的读取。HDFS(Hadoop FileSystem)原来是Apache
Hadoop——HDFS 基础介绍一、HDFS简介二、HDFS设计目标三、HDFS重要特性1. master/slave架构2. 分块存储3. 名字空间(NameSpace)4. Namenode元数据管理5. Datanode数据存储6. 副本机制7. 一次写入,多次读出 一、HDFS简介HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,意为:Hadoop分布式文件
转载 2023-07-05 22:33:59
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背景2017.12.13日Apache Hadoop3.0.0正式版本发布,默认支持阿里OSS对象存储系统,作为Hadoop兼容的文件系统。OSS是中国计算厂商第一个也是目前唯一一个被Hadoop官方版本支持的存储系统。这是继Docker支持阿里存储以后,又一个更重大的里程碑。这也是主流开源社区对中国的技术生态,对中国计算行业发展成果的认可。这意味着全球用户在使用Hadoop这一开源软件
背景越来越多的公司和企业希望将业务迁移到上,同时业务数据也希望能更顺畅的迁移到上。当前业界有很多公司是以Hadoop技术构建数据中心,所以本文将探讨如何快速的将Hadoop文件系统(HDFS)上的数据迁移到上。在阿里上使用最广泛的存储服务是OSS对象存储。OSS的数据迁移工具ossimport2可以将您本地或第三方存储服务上的文件同步到OSS上,但这个工具无法读取Hadoop文件系统的数
转载 2023-08-15 11:10:37
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关于大数据和计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说,一句话直白解释就是:计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。有人把Hadoop理解为计算,认为计算只是数据分析, 对于的概念有些人认为:就一个对历史海量数据的分析,不知道具体还能做其他什么?aws应该算作一种典型的计算服务实现吧,除了分析,其他方面能体现计算的特点有哪些呢?其实这些可能对计算了解的还不
摘要:计算是分布式计算,并行计算和网格计算的发展,给人类生活,生产方式和商业模式带来根本性改变,是当前全社会的热点之一.存储是从计算概念上延伸发展出来的一个新的概念,它是指通过集群应用,网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统.随着计算技术与存储技术的广泛应用,其存在的安全问题不断突显
8月4日消息,知名大数据开源社区Hadoop近日宣布对腾讯对象存储COS的正式支持。后续,开发者在基于Hadoop架构进行大数据分析时,能够在不修改代码的情况下,无缝高效地使用腾讯COS来处理海量数据的读写任务。这标志着腾讯对象存储技术受到了全球最主流大数据开源社区的认可。大数据分析需要花费大量的计算和存储资源。在传统模式下,计算与存储资源耦合度较高,一旦资源不够,就需要对二者同时进行扩容。
行式存储与列式存储  在介绍hive存储格式之前,我们先来了解一下行式存储与列式存储的区别。1、行式存储优点:   一条数据就是一行,比较符合面向对象的思维,所有信息都放在一起。这种存储格式可以很方便的进行insert/update操作。缺点: a、如果只需要查询几个列的数据,它会读取所有的列的数据,而不能跳过不需要的列。一般在数据量比较大的时候性能影响比较明显。 b、由于每一行中有很多不同的数据
转载 2023-07-20 17:41:48
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着重介绍了HDFS运行了示例程序wordcount,自己也试了一遍(用的伪分布式)1.建立数据(和讲师的操作有些不一样,不过我相信自己)2.运行wordcount程序3.查看结果(可以看出来,只要没空格,它都看作是一个单词) 接下来介绍了50030和50070查看任务和HDFS状态......其中如果想看日志的话除了命令行也可以直接输入http://localhost:50070/log
Hadoop中hdfs文件存储可以使用textfile(文本格式),也可以使用压缩格式,压缩格式的文件有 zip, gzip,lzo,snappy,bzip2。一般文件存储都会选择压缩文件,因为可以节省空间,选择压缩文件格式又要考虑三个方面,一是压缩比,压缩比越大,就越能节省空间,另一方面是压缩格式可以分割,可分割的目的是考虑mapreduce作业可以有效的利用map来读取数据,如果数据不可分割,
转载 2023-06-12 19:13:56
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# 如何实现分布式平台hadoop存储 ## 1. 简介 在本文中,我将指导你如何实现分布式平台hadoop存储Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,可以实现大规模数据的存储和处理。通过Hadoop,你可以构建自己的存储平台,实现数据的高可用性和可靠性。在下面的文章中,我将逐步介绍整个过程,并给出相应的代码示例。 ## 2. 实现步骤 下面是实现分布式平台hadoop
原创 4月前
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1.2Hadoop计算的关系1.什么是计算:一种基于互联网的计算,在其中共享的资源、软件和信息以一种按需的方式提供给计算机和设备 , 就如同日常生活中的电网一样。 什么是HadoopHadoop 是Apache 旗下的一款开源软件 ,它实现了包括分布式文件系统 HDFS 和 MapReduce 框架在内的计算软件平台的基础架构,并且在其上整合了数据库、计算管理、数据仓储等一系列平台
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一.以之前搭建的为计算平台为主节点角色分配Master:NameNode/DataNode ResourceManager/NodeManagerSlave1:DataNode NodeManagerSlave2:DataNode NodeManager1. 修改hostname2. 修改hosts,添加每个节点的ip地址以及对应的hostname3. ping测试二. ssh免密码登录[roo
转载 2023-07-05 21:30:21
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1.{hadoop.tmp.dir}:/tmp/hadoop-${user.name}修改路径到当前用户目录下:  【/home/hyxy/tmp/hadoop】 注意:理解格式化的含义{创建/home/hyxy/tmp/hadoop/dfs/name/current/fsimage和edit文件,针对namenode守护进程}开启namenode守护进程失败:a.重新格式化,
转载 2023-07-06 20:46:56
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# Hadoop的智能采集存储平台实现流程 ## 引言 Hadoop是一种分布式存储和计算框架,可以有效地处理大规模数据集。本文将介绍如何实现一个基于Hadoop的智能采集存储平台,并逐步指导初学者完成该项目。 ## 流程概述 下面是整个项目的流程概述,我们将使用表格展示每个步骤。 | 步骤 | 描述
原创 8月前
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