开源数据同步工具——dataxDataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、

Presto源码阅读——如何获取Hive中的Metadata(HMS+HDFS)本文的Metadata定义SQLonHadoop系统在执行一个query时所需要的Metadata主要有两部分Hive中的

SQL-on-Hadoop的ROLAP解决方案如Presto、SparkSQL等不同的是，Impala对元数据（Metadata/Catalog）做了缓存，因此在做查询计划生成时不再依赖外部系统（如Hive、HDFS

DataX实现了包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS

Hadoop的基础操作HDFS是Hadoop的分布式文件框架，它的实际目标是能够在普通的硬件上运行，并且能够处理大量的数据。

66.1演示环境介绍操作系统：CentOS6.5CM和CDH版本：5.12.1采用root用户操作集群运行正常，Kerberos/HDFS/Hive/Impala/Hue服务已与Sentry集成，Hive

1.2HBase架构二、HBase的读写删流程2.1HBase的写入流程2.2HBase的读流程2.3HBase的数据删除一、HBase介绍HBase是一个面向列式存储的分布式数据库，HBase底层存储基于HDFS

服务器工作原理用户读写数据的过程缓存的刷新StoreFile合并Store的工作原理HLog的工作原理HBase系统架构HBase的系统架构包括客户端、ZooKeeper服务器、Master主服务器、Region服务器HBase一般采用HDFS

https://blog.csdn.net/a15835774652/article/details/135569456)但是为了模拟一把集群环境我们还是尝试搭建一个伪集群版2.环境准备jdk环境1.8+hdfs

1）数据存储位置Hive存储在HDFS。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。2）数据更新Hive中不建议对数据的改写。

本质上是将SQL转换为MapReduce或者spark来进行计算，数据是存储在hdfs上，简单理解来说hive就是MapReduce的一个客户端工具。补充1：你可以说一下HQL转换为MR的任务流程吗？

本文目标是：弄清updateBlockForPipeline这个RPC的作用。弄清updateBlockForPipelineRPC的使用场景，代码里的调用点。一、updateBlockForPipeline的作用其定义在ClientProtocol接口里，是Client与NameNode之间的接口。看其代码注释描述：为一个underconstruction状态下的block获取一个新的GS与ac

2022-10-2010:43:59,633ERRORorg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog:Error:startinglogsegment946759failedfor

本文试图弄清楚以下问题：checkStreamerFailures方法主要目的是做什么的？checkStreamerFailures方法的调用点（调用时机、条件）？checkStreamerFailures及其周边函数的逻辑。RQ1：checkStreamerFailures方法主要目的是做什么的？此方法的目的是在close流或者每次写完一整个stripe时，对streamer做健康判断。因为ce

K8s-集群搭建部署说明1、安装包下载CentOSLinux7.61810x8664iso官方原版镜像下载https://renwole.com/archives/15302、系统环境配置ipaddrvi

建议先阅读【HDFS】一天一个RPC系列–updateBlockForPipeline本文目标是弄清楚以下问题：弄清updatePipeline这个RPC的作用。

Ubuntu22.04Hadoop集群安装和搭建（全面详细的过程）环境配置安装安装JDK安装Hadoop三台虚拟机设置克隆三台虚拟机设置静态IP修改虚拟机hostssh免密登录关闭防火墙Hadoop配置core-site.xmlhdfs-site.xmlyarn-site.xmlmapred-site.xmlworkers

一、传统模式1.下载elasticsearchDownloadElasticsearch|Elastic最新版的elasticsearch，最好jdk选用172.linux配置es用户tar-xzvfelasticsearch-8.1.0-linux-x86_64.tar.gzgroupaddesuseraddes-gespasswdes:123456chown-Res:eselasticsear

Nginx进阶篇【五】八、Nginx实现服务器端集群搭建8.1.Nginx与Tomcat部署8.1.1.环境准备(Tomcat)8.1.1.1.浏览器访问:8.1.1.2.获取动态资源的链接地址:8.1.1.3

Elasticsearch集群搭建，操作系统Linuxcentos7三台机器：192.168.137.55192.168.137.56192.168.137.571、192.168.137.55这台机器

文章目录HDFS用法实施细节配置可选配置选项及其默认值的列表libhdfs3支持的ClickHouse额外的配置限制Kerberos支持虚拟列资料分享系列文章clickhouse系列文章知乎系列文章HDFS

Kubernetes集群搭建(centos7)部署架构ip域名备注安装软件192.168.2.246master主节点DockerKubeadmkubeletkubectlflannel192.168.2.247node1

支持如下功能：支持本地文件加载支持从通用数据服务器拉取数据加载；支持FTP/HTTP/HDFS/SFTP等多种协议；支持多加载机对单表的并行加载，最大化加载性能；支持普通文本、gzip压缩、snappy

50070：HDFSwebUI的端口号8485:journalnode默认的端口号9000：非高可用访问数rpc端口8020：高可用访问数据rpc8088：yarn的webUI的端口号8080：master

1、Hadoop2新增了YARN，YARN的引入主要有两个方面的变更：其一、HDFS的NameNode可以以集群的方式部署，增强了NameNode的水平扩展能力和高可靠性，水平扩展能力对应HDFSFederation

利用Docker搭建Mysql5.7强一致性集群解决方案实战前言拓展：Mysql高可用,弱一致性集群搭建解决方案之：Replication主角：Mysql强一致集群搭建解决方案：percona-xtradb-cluster

1.1高可用（HA）1.2负载均衡（LB）1.3RAC集群1.4CRS2架构2.1RAC环境组成2.1.1硬件环境2.1.2软件组成2.2CRS组成2.3单实例与RAC环境3.Oracle11gRAC集群搭建

1、hadoop基本介绍2、周边生态图3、hdfs读源码解析4、hdfs写源码解析5、hdfs副本机制解读6、hdfs常见管理源码解析7、hdfs高可用源码解析-ha8、hdfs监控源码解析-dnmetrics-nnmetrics

HDFS=====>解决存储问题·MapReduce=====>解决计算问题·Yarn=====>资源协调者·Zookeeper=====>分布式应用程序协调服务·Flume=====>日志收集系统·Hive

一、Hadoop基本介绍hadoop最开始是起源于ApacheNutch项目，这个是由DougCutting开发的开源网络搜索引擎，这个项目刚开始的目标是为了更好的做搜索引擎，后来Google发表了三篇未来持续影响大数据领域的三架马车论文：GoogleFileSystem、BigTable、Mapreduce开始掀起来了大数据的浪潮，paper原文可以参考我的这篇文章CSDN。这三篇论文介绍了如何

Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（HadoopDistributeFileSystem）：hadoop的数据存储工具。

文章目录一、Hadoop2.0架构1.架构图2.HA1)NameNode主备切换2)watcher监听3)脑裂问题3.组件1.HDFS2.MapReduce3.Yarn1.组件2.调度流程一、Hadoop2.0

视频网址：01-课程内容大纲与学习目标_哔哩哔哩_bilibili一、基础概念1、版本架构变迁2、集群简介主要包括两个集群：HDFS、YARN（MapReduce是计算框架，是代码层面的）这两个集群逻辑上分离

目录前言需求概述数据清洗数据分析一、前期准备二、项目1.数据准备和了解2.确定数据粒度和有效列3.HDFS创建用于上传数据的目录4.建库数仓分层5.建表5.1近源层建表5.2.明细层建表为什么要构建时间维度表

文章目录1、Redis集群方案比较2、Redis高可用集群搭建redis集群搭建Java操作redis集群4、Redis集群原理分析槽位定位算法跳转重定位Redis集群节点间的通信机制gossip通信的

>Hbase在大数据的体系中扮演着DB角色，不得不说是重要的一员，在上一篇，大猪已经给大家演示了[Hadoop3.2集群搭建](https://www.jianshu.com/p/3182aaff918d

HDFS介绍什么是HDFS？HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是ApacheHadoop生态系统的一部分，是一个分布式文件系统。

它由几个关键的组件组成，其中最核心的是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

HBase2.3.2集群部署依赖服务系统优化查看ZooKeeper集群状态查看HDFS集群状态创建路径配置/etc/profile配置$HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh配置$HBASE_HOME

Hadoop3.1.1HDFS集群部署依赖服务系统优化查看ZooKeeper集群状态创建路径配置/etc/profile配置$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh配置

start-dfs.sh（开启不成功）原因：1.dadoop文件所属者与执行时登陆者不一致（权限不足）报错：WARNING:HADOOP_SECURE_DN_USERhasbeenreplacedbyHDFS_DATANODE_SECURE_USER.UsingvalueofHADOOP_SECURE_DN_USER.Startingnamenodeson

Mongodb集群搭建mongodb集群搭建的方式有三种：主从备份（Master-Slave）模式，或者叫主从复制模式。副本集（ReplicaSet）模式。分片（Sharding）模式。

另外一点就是HDFS上

它们分别是：if()...else...for()...循环语句while()...do...while()continuebreakswitchreturngoto2、函数调用语句比如printf（“dhdfsal

前言Elasticsearch（ES）是一个基于ApacheLucene的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，主要用于海量数据快速存储、实时检索、高效分析的场景。通过简单易用的RESTfulAPI，Elasticsearch隐藏了Lucene的复杂性，使得全文搜索变得简单。以下是Elasticsearch的主要特点：分布式：由于其分布式特性，Elasticsearch可以将海量数据分散到多台服务器上

应用场景用户流失预警系统基于用户购买的挽回系统用户特征和规则提取系统数据分析系统用户画像系统流程数据采集数据预处理数据建模ETL数据导出工作流调度135.1数据采集Flume收集服务器日志到hdfstype

1,用户画像项目介绍大数据平台简介数据仓库+用户画像+推荐系统（1）数据仓库：加快数据的分析和查询数据仓库分层：ODS层(映射HDFS的数据)—DW(数据仓库层)–APP(层)—BI(层)DW:DWD明细数据层

1.准备两个部署好项目的服务器这里采用VM+CentOS7进行虚拟机搭建，为了避免重复搭建的繁琐，创建好第一个虚拟机并搭建好环境后，第二个使用克隆右键虚拟机-》管理-》克隆选择好安装路径确定即可完成clone克隆完成后打开两个虚拟机，可使用命名来修改主机名hostnamectlset-hostname主机名两个虚拟机分别安装keepalived,具体步骤如下安装keepalivedyuminsta

软件包安装0、主机规划IP地址访问端口10.0.0.2012701710.0.0.2022701810.0.0.203270191、MongoDB安装包下载下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community版本根据需求选择，Mongodb6.0及以上的版本没有mongo命令2、上传至服务器，并添加环境变量将下载的安装包mongodb-linux-

Hadoop概述1.1简介1.2hadoop优势1.3hadoop组成1.4大数据技术生态体系2、环境准备(重点)2.1模板机配置2.2模板创建3、本地运行模式（官方WordCount）4、Hadoop集群搭建