文章目录前言为什么需要KafkaKafka的优势Kafka应用场景Kafka消费模式Kafka的基础架构前言我们小猿在学习到kafka这门技术的时候，相信大家已经学习过其它消息队列中间件，例如RabbitMq

HDFS总结在现代的企业环境中，海量数据超过单台物理计算机的存储能力，分布式文件系统应运而生，对数据分区存储于若干物理主机，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。

ApacheHadoop_狭义上说，Hadoop指Apache一款java语言开发的开源框架，它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度

参考文档:《Hadoop权威指南(第4版)》网址:http://hadoop.apache.org/[1]HDFS：HadoopDistributionFileSystemHadoop分布式文件系统[2

1DataNode工作机制1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。3）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个

HDFS上的数据均衡简介文章目录HDFS上的数据均衡简介重新平衡多DN之间的数据相关命令重新平衡单DN内磁盘间的数据相关命令PlanExecuteQueryCancelReport相关配置调试HDFS上的

1.文档编写目的当HDFS的DataNode节点挂载多个磁盘时，往往会出现两种数据不均衡的情况：1.不同DataNode节点间数据不均衡；2.挂载数据盘的磁盘间数据不均衡。

概述在输入启动命令的那台机器上会启动一个进程，为了避免给namenode带来过大的负担，整个balance过程由balanceserver而不是namenode来控制。Balancer的最终结果是namenode上记录的一个block的一个副本从一个datanode转移到另一个datanode上。PS:副本放置策略第2个副本存放于不同于第1个副本所在的机架第3个副本存放于第2个副本所在的机架，但是

查看当前的数据分布情况：hdfsdfsadmin-report现象一：集群上经常会增添新的DataNode节点，或者人为干预将数据的副本数降低或者增加。

大数据技术产品大数据技术产品大数据技术分类：存储，计算，资源管理1.存储：(1)最基本的存储技术是HDFS:比如在企业应用中，会把通过各种渠道得到的数据，比如关系数据库的数据、日志数据、应用程序埋点采集的数据

一、多节点存储不均1、现有多节点存储不均：1、先设置带宽hdfsdfs-setBalancerBandwith字节数2、然后执行脚本start-balancer.sh-thresholdn或者hdfsbalancer-thresholdn

介绍Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点。

DataNodeDataNode工作机制1、一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。2、DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息。3、心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机

这里就涉及到了数据存储能力的问题，需要存储的数据越多，其实意味着我们需要更多的机器来扩增HDFS集群存储的总capacity。但是机器数量的变多另外一方面带来的则是机器费用成本的巨大开销。

文章目录前言启用磁盘平衡器生成磁盘平衡器任务执行磁盘平衡任务查询磁盘平衡任务是否完成参考来源前言当集群磁盘空间不足时，需要增加新硬盘到机器，此时新加入的磁盘空间基本为空，而旧磁盘则已占用很多。网上则是通过增减副本的方式达到磁盘平衡方式，但如果磁盘空间大小本身不一致，通过该方法平衡后，磁盘空间不平衡情况依然存在。从CDH5.8.2开始，ClouderaManager提供了一个全面的存储容量管理解决方

Hadoop集群Datanode数据倾斜，个别节点hdfs空间使用率达到95%以上，于是新增加了三个Datenode节点，由于任务还在跑，数据在不断增加中，这几个节点现有的200GB空间估计最多能撑20

目录1编译Hudi1.1第一步、Maven安装1.2第二步、下载源码包1.3第三步、添加Maven镜像1.4第四步、执行编译命令1.5第五步、HudiCLI测试2环境准备2.1安装HDFS2.2安装Spark3

Hudi概念Hudi跟hive很像，不存储数据，只是管理hdfs数据。

准备工作：1.安装hdfshttps://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/1096891432.安装sparkspark学习4：spark安装_hzp666的博客

流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive

namenode优化namenode内存生产配置NameNode心跳并发配置开启回收站配置datanode的优化hdfs调优hadoop的优化YARN的优化HDFS调优的基本原则HDFS调优的常用参数排查哪个任务的

分区其实就是HDFS上的不同文件夹。分区表可以极大的提高特定场景下Hive的操作性能。

多个业务线依赖于大数据平台展开业务，大数据系统的高效和稳定成了公司业务发展的基石，在大数据的架构上我们使用了业界成熟的方案，存储构建在HDFS上、计算资源调度依赖Yarn、表元数据使用Hiv

免密，jdk，防火墙及时间同步安装配置CM子节点，创建parcels，后续安装的软件都会分发到该文件夹下启动当前节点的CM，转到CDH管理界面，可以看到节点已添加到主机列表中选择该节点，添加角色：例如：hdfs

中的一些常用配置-CSDN博客目录3.1加载文件(本地)1.加载本地文件路径使用textFile加载本地txt文件使用textFile加载本地json文件使用sequenceFile加载本地二进制文件HDFS

概要Impala是一个开源的高效率的SQL查询引擎，用于查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集。它提供了一个类似于传统关系型数据库的SQL接口，允许用户使用SQL语言

其核心部件包括分布式文件系统(HadoopDFS，HDFS)和Ma

Hadoop主要包含HDFS和MapReduce两大组件，HDFS负责分布储存数据，MapRed

建议收藏目录Hive分区与分桶ES分片Kafka分区HBase分区Kudu分区HiveHive分区是按照数据表的某列或者某些列分为多区，在hive存储上是hdfs文件，也就是文件夹形式。

一、背景CHD5.16环境中，使用sqoop从MySQL中进行ETL导数据到hdfs过程中，报了如下错误：20/12/2213:58:48INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt

相反，MapReduce市场已经转变为HDFS市场，并且似乎准备成为关系型SQL市场。最近，HDFS领域出现了另一个值得讨论的重点，即“数据湖”。

上次部署了Hadoop集群Hadoop3.3.6（HDFS、YARN、MapReduce）完全分布式集群安装搭建这次集成下flinkYARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager

目录一、节点部署角色目录二、下载软件三、基础设施1、安装必要插件2、设置IP及主机名3、时间同步4、jdk安装5、ssh免密登录四、Hadoop部署1、目录及环境变量准备2、安装3、修改配置文件4、分发文件5、启动hadoop集群6、集群部署验证一、节点部署角色目录节点ipNNSNNDNRMNMHSnode1192.168.88.11√√node2192.168.88.12√√√√node3192

背景Hivequery将运算好的数据写回hdfs（比如insertinto语句），有时候会产生大量的小文件，如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的maptask

本章从复杂IP设计工程师的角度来描述低功耗设计，如处理器、DSP、USB、PCIExpress和总线基础架构。到目前为止，我们已经假设IP是相对固定的，我们必须增加低功耗能力。

Hive分桶通俗点来说就是将表（或者分区，也就是hdfs上的目录而真正的数据是存储在该目录下的文件）中文件分成几个文件去存储。

HDFS常用命令在hdfs文件系统上创建一个input文件夹bin/hdfsdfs-mkdir-p/user/anna/input将测试文件内容上传到文件系统上bin/hdfsdfs-putwc.input

1.Atlas介绍imageimageAtlas是由Qihoo360,Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。

1.JobClient：运行于clientnode，负责将MapReduce程序打成Jar包存储到HDFS，并把Jar包的路径提交到Jobtracker，由Jobtracker进行任务的分配和监控。

作为分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等多技术组合创新全新分布式基础架构，区块链技术具有多中心化、不可篡改、公开透明的特点。

登陆hdfs安装的用户，garrison/zdh1234(用户组hadoop),获取安装包解压安装scp/home/backup/ranger/ranger-0.6.0-yarn-plugin.tar.gz.tar–zxvfr

系列文章目录文章目录系列文章目录三、并发基础架构并发基础运行作业Job常用作业操作作业的状态作业改变监听器作业管理器工作族关闭前完成作业3.1报告进度进度报告简述进度监视器和UI系统作业用户作业进度组3.2

本系列将探讨通过OCIDevOpsServices自动化构建OKE的整个流程，介绍它们的流程和作用：基础架构流

来源：B站尚硅谷目录Yarn资源调度器Yarn基础架构Yarn工作机制作业提交全过程Yarn调度器和调度算法先进先出调度器（FIFO）容量调度器（CapacityScheduler）公平调度器（FairScheduler

Hadoop使用HDFS进行存储，使

他们的基础架构针对速度、性能和安全性进行了优化。如果您仍然对使用Cloudw

生活中的例子，比如盖房子张三想盖红色的房子，他需要先给架构搭起来，然后再给房子图上红色李四想盖蓝色的房子，他也需要先给架构搭起来，然后再给房子图上蓝色比如很多人都需要盖房子，那么肯定会有很多重复性的工作，比如说基础架构这时候就有公司出了一个解决方案

市场需要的水平熟练掌握Linux、SQL与HiveSQL掌握Hadoop生态主流技术，如HDFS/MapRedunce/Yarn/HBase/Flume等掌握Spark生态核心技术，如Spark架构/RDD

1hive介绍由Facebook开源的,用于解决海量结构化日志的数据统计的项目本质上是将HQL转化为MapReduce、Tez、Spark等程序Hive表的数据是HDFS上的目录和文件Hive元数据metastore

一、教育系统的基础架构1.1数据库设计众所周知，数据库设计是整个平台的基础，当然教育系统也不会除外，这包括多种功能。1.2用户管理通过源码开发，可以实现个性化的用户管理系统，满足企业多样化的培训需求。