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weixin_39761422
点击关注上方“知了小巷”,设为“置顶或星标”,第一时间送达干货。1.描述一下Hive动态分区和分桶使用场景和使用方法分区按照数据表的某列或某些列分为多个分区,分区从形式上可以理解为文件夹,比如我们要收集某个大型网站的日志数据,一个网站每天的日志数据存在同一张表上,由于每天会生成大量的日志,导致数据表的内容巨大,在查询时进行全表扫描耗费的资源非常多。那其实这个情况下,我们可以按照日期对数据表进行分区
- Hive面试重点
未来影子
面试hivehive面试bigdata
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- Hive重点面试题
Major Tom _
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- DAMA-CDGA 练习题 - 第13章 数据质量
Jerry76^.^
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1、为确保满足数据消费者的需求,下列关于数据质量的目标描述正确的是?(知识点:第十三章数据质量)A.开发一种让数据符合用途的管理方法B.定义数据质量控制的标准、要求和规范C.识别和提倡提高数据质量的机会D.所有描述都正确参考答案:D题目解析:语境关系图2、数据质量维度是数据的某个可测量的特性,以下哪项不属于客观衡量的特征?(知识点:第十三章数据质量)A.完整性B.可靠性C.有效性D.一致性参考答案
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Python语言有丰富的系统管理、数据处理、统计类软件包,因此从java应用中调用Python代码的需求很常见、实用。DataX是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。Datax也是通过Java调用Python脚本。本文介绍几种方法从java调用Py
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Oracle分区的适用场景Oracle分区(Partitioning)是一种强大的数据管理工具,适用于特定类型的数据库工作负载和数据结构。以下是一些适合使用分区的情况:1.大型表优化超大数据量:当表包含数百万甚至数十亿行时,分区可以帮助提高查询性能。频繁更新:对于经常被插入、更新或删除的数据,分区可以减少锁定范围,提高并发性。2.数据仓库历史数据分析:在数据仓库中,通常会存储多年的历史数据。通过按
- Hive修复分区
码农小旋风
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Hive修复分区简介Hive的MSCKREPAIRTABLE命令用于修复(即添加丢失的)表分区。通常用于那些已在HDFS中存在,但尚未在Hive元数据中注册的分区。当你在HDFS文件系统中手动添加或删除分区目录,Hive并不会自动识别这些更改。为同步元数据与实际文件系统之间的状态,可用命令:MSCK REPAIR TABLE table_name;较老Hive版本,用旧命令:ALTER TABLE
- hive分区和分桶详解
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1、分区表分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹,该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多。1)分区表基本操作(1)引入分区表(需要根据日期对日志进行管理,通过部门信息模拟)dept_20200401.logdept_2020
- Qt | windows Qt6.5.3安装&安卓环境搭建&虚拟机调试和真机调试完美版(保姆级教程)
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Qt高级开发工程师qtwindowsandroidQt安卓Qt6.5.3安装
Qt安卓发布的手机01、第一章Qt6.5.3安装资源运行成功的界面全网最全Qt国内下载地址清华大学开源软件镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/qt/archive/online_installers/
- Hive 分区和分桶总结
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目录分区和分桶总结1、分区1、分区介绍2、分区表的操作3、动态分区2、分桶表1、分桶表介绍2、分桶表的操作3、分区表和分桶表的区别参考分区和分桶总结1、分区1、分区介绍由于数据量过于庞大,使用分区,可以并行的进行处理数据,有点类似于Hadoop当中的切片操作,将数据分开,然后并行去处理,避免去全表扫描。分区表在生产环境当中用的非常多。分区表实际上就是对应一个在HDFS(或者是其他分布式文件系统)文
- 【博学谷学习记录】超强总结,用心分享 | Hive分区表和分桶表
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#博学谷IT技术支持#一、分区表分区表就是对一个表的文件数据进行分类管理,表现形式就是有很多的文件夹(dt=2019-02-27)。分区表的作用是以后查询时,我们可以手动指定对应分区的数据,避免全表扫描,提高查询效率。所谓的分区表,指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类,并存储在表中的不同的位置,也就是说,一个分区就是一类,这一类的数据对应到hdfs存储上就是对应一个目录。当我们需要进行处
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Hive分区和分桶两种用于优化查询性能的数据组织策略,数仓设计的关键概念,可提升Hive在读取大量数据时的性能。1分区(Partitioning)根据表的某列的值来组织数据。每个分区对应一个特定值,并映射到HDFS的不同目录。为大幅减少数据量,基本必须要做!常用于经常查询的列,如日期、区域等。这样可以在查询时仅扫描相关的分区,而不是整个数据集,从而减少查询所需要处理的数据量,提高查询效率。物理上将
- Qt5离线安装包无法下载问题解决办法
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想在电脑里装一个Qt,但是直接报错。果然还是有解决办法滴。qtdownloadfromyouripisnotallowedQt5安装包下载办法方法一:简单直接,直接科学一下,不过违法行为咱不做,遵纪守法好公民(不过没办法阻止别人不做↔️)。方法二:使用【迅雷】就可以下载,只需要知道Qt离线安装包的url地址;https://download.qt.io/archive/qt/5.14/5.14.
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一、什么是HBaseHBase是一个分布式,版本化,面向列的数据库,依赖Hadoop和Zookeeper(1)HBase的优点提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统(2)HBase表的特性Region包含多行列族包含多个列RegionServer管理一定数量的Region如果一个RegionServer宕机了,Master节点会重新将其负责的Region分配给其他RegionS
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1.mysql表查询数据量较大(最大的一张表已经达到33亿条数据,整个mysql已经达到2.9T的数据存储),2.mysql表每日新增数据量较大(增量最大的表,每日新增数据量在4千万条左右的数据)3.需要支持事务操作,部分表需要支持更新操作。4.支持复杂操作,包括模糊,排序,分组统计和分页等操作。5.低延迟,用户选择的任务条件查询,响应时间应该控制在3-5s。6.实时数据的写入和查询操作,目前实时
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####下载文件语法:hadoopfs-gethadoopfs-copyToLocal示例:将user/text.txt文件下载到本地/usr/local/下-copyToLocal:复制到本地[root@master~]#hadoopfs-copyToLocal/user/text.txt/usr/local/[root@master~]#cd/usr/local/[root@masterloc
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1.传统大数据分析的问题在基于Hadoop生态的传统大数据分析中,主要使用的技术是MPP(MassivelyParallelProcessing)大规模并行处理和列式存储。MPP使用线性增加计算资源换取计算时间的线性下降,列式存储可以提高读取数据的速率。两者结合可以使得基于Hadoop的SQL查询速度从小时级降为分钟级。不过分钟级别的查询响应仍未达到交互式分析级别,主要问题在于:MPP以及列式存储
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软件要求Hadoop:2.7+,3.1+(sincev2.5)Hive:0.13-1.2.1+HBase:1.1+,2.0(sincev2.5)Spark(可选)2.3.0+Kafka(可选)1.0.0+(sincev2.5)JDK:1.8+(sincev2.5)OS:Linuxonly,CentOS6.5+orUbuntu16.0.4+在HortonworksHDP2.2-2.6and3.0,C
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kylinlinux安装教程
软件要求Hadoop:2.7+Hive:0.13-1.2.1+HBase:1.1+Spark2.1.1+JDK:1.7+OS:Linuxonly,CentOS6.5+orUbuntu16.0.4+用HortonworksHDP2.2-2.6,ClouderaCDH5.7-5.11,AWSEMR5.7-5.10,AzureHDInsight3.5-3.6进行测试。出于试用和开发的目的,我们建议您使用
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数据建模中的Chasm陷阱在数据仓库中,Chasm陷阱(ChasmTrap)是指一种设计问题,通常出现在数据仓库建模的过程中,尤其是在使用星型模式(StarSchema)或者雪花型模式(SnowflakeSchema)时。这个问题通常发生在多个事实表与维度表之间的关系存在不一致或难以解决的情况,导致数据查询和分析时产生不正确的结果。文章目录数据建模中的Chasm陷阱我这里举例说明Chasm陷阱解决
- 数据仓库之Kappa架构
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Kappa架构是一种简化的数据处理架构,旨在处理实时数据流,解决传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。Kappa架构完全基于流处理,不区分批处理和实时处理,所有数据都是通过流处理系统进行处理。以下是对Kappa架构的详细介绍:核心概念数据流处理:所有数据都是以事件流的形式处理的,没有批处理的概念。数据流是连续的,实时的,不需要区分历史数据和实时数据。简化架构:通过统一的流处理框架简化数据
- 【面试系列】Ruby 高频面试题
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录Ruby初级面试题及附详细解答1.Ru
- 力扣2080.区间内查询数字的频率
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力扣2080.区间内查询数字的频率题目题目解析及思路题目要求求出[l,r]上val的出现次数用哈希表把所有元素的所有下标存起来,在val的数组中分别对l,r二分找到在[l,r]内的下标数量在下标上做二分把所有下标存入哈希表在left,right的范围内做二分求个数代码classRangeFreqQuery{unordered_map>pos;public:RangeFreqQuery(vector
- sqoop导出orc数据至mysql,将Sqoop导入为OrC文件
终有尽头
IsthereanyoptioninsqooptoimportdatafromRDMSandstoreitasORCfileformatinHDFS?Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive解决方案AtleastinSqoop1.4.5t
- sqoop从orc文件到oracle,Sqoop import as OrC file
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问题IsthereanyoptioninsqooptoimportdatafromRDMSandstoreitasORCfileformatinHDFS?Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive回答1:AtleastinSqoop1.4.
- Hadoop---(6)Sqoop(数据传输)
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6.SqoopSqoop是一个用于hadoop数据和结构化数据之间转换的工具。全称SQL-TO-HADOOP.它可以把hadoop数据,包括hive和hbase存储的数据转化为结构化数据也就是数据库的数据,也可以把关系型数据库数据转化为hadoop数据这些转换操作全是通过Hadoop的MapTask来完成的,并不会涉及到Reduce操作。这是因为我们只是进行数据的拷贝,并不会对数据进行处理或者计算
- Sqoop 支持 ORC 文件格式
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ORC介绍ORC文件格式是Hive0.11.0版本引入的一种文件格式。ORC的引入是为了解决其他Hive文件格式的局限性。使用ORC文件格式提升Hive读取、写入及处理数据的性能。与RCFile对比,ORC文件格式有很多优点:每个Task只输出一个文件,降低NameNode的负载。Hive数据类型支持,包括:datetime、decimal以及复杂数据类型(struct、list、map、unio
- 活动火热报名中 | Data+AI 融合趋势下的智能数仓平台建设
人工智能大数据阿里云数据库数据
活动介绍随着AI应用浪潮的深入,Data+AI能够让数据和AI团队在一个平台上进行协作,端到端的完成模型开发部署等。MaxCompute作为阿里云最核心的核心战略级云数仓产品之一,在Data+AI融合趋势下,通过经典数据仓库能力定义与云数据架构的深刻理解,构建出面向下一代智能云数仓,并为用户提供了Data+AI一体化开发体验。本次活动,我们将聚焦“Data+AI融合趋势下的智能数仓平台建设”,诚邀
- 【漏洞复现】广联达 Linkworks OA ArchiveWebService XML实体注入漏洞
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漏洞复现xml网络安全web安全渗透测试网络安全
免责声明:本文旨在提供有关特定漏洞的信息,以帮助用户了解潜在风险。发布此信息旨在促进网络安全意识和技术进步,并非出于恶意。读者应理解,利用本文提到的漏洞或进行相关测试可能违反法律或服务协议。未经授权访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或严重后果。作者对读者基于本文内容的行为不承担责任。读者在使用信息时必须遵守适用法律法规和服务协议,独自承担所有风险和责任。如有侵权,请联系删除。漏洞描述广联达L
- hbase无法建表:org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing
magicchu
CDHHBASE大数据
1.环境:cdh6.2.12.现象:hbaseshell进去后,list命令执行正常,执行建表语句后报错:ERROR:org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException:Masterisinitializing提示master正在初始化中,查看master日志:WARNorg.apache.hadoop.hbase.master.HMaster:hbase:na
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
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// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
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- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
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作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
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使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
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import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
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工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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仅作笔记使用
public class VectorQueue {
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private class VectorItem {
private final Object item;
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public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,