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- 上周我们一起了解了下合并算法，这篇我们开始聊聊组件架构。 整体架构如下图所示：由原来的HDFS的NameNode、DataNode，与新增的组件中各个模块组成——Building TaskQueue（小文件队列）、File Merging Strategy（小文件合并）、Index File（索引文件）、Prefetching（预取）。 除了HDFS原... 上周我们一起了解了下合并算法，这篇我们开始聊聊组件架构。 整体架构如下图所示：由原来的HDFS的NameNode、DataNode，与新增的组件中各个模块组成——Building TaskQueue（小文件队列）、File Merging Strategy（小文件合并）、Index File（索引文件）、Prefetching（预取）。 除了HDFS原...
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- 改进的HDFS结构包含两部分：用于聚合小文件为大文件的客户端组件，client；用于缓存资源管理的数据结点组件，data node； 具体架构图如下： 改进的HDFS模型是基于索引的。存在依赖关系的、同一目录下的小文件可以聚合为一个大文件，依次来减少每一个小文件元数据都单独存储在NameNode中对于NameNode结点内存的消耗。 缓存策略可以增加小... 改进的HDFS结构包含两部分：用于聚合小文件为大文件的客户端组件，client；用于缓存资源管理的数据结点组件，data node； 具体架构图如下： 改进的HDFS模型是基于索引的。存在依赖关系的、同一目录下的小文件可以聚合为一个大文件，依次来减少每一个小文件元数据都单独存储在NameNode中对于NameNode结点内存的消耗。 缓存策略可以增加小...
- 目前针对大数据场景处理海量小文件的方式和理论比较多，今天我们来聊一聊HAR，hadoop archiveHadoop archive 正如它的名字一样，是基于归档技术将大量小文件打包到HDFS块。Hadoop archive 中的文件存储在主存中，可以直接访问。下图是归档中的小文件数据模型：即目录dir下面存在n个文件，分别是file-1，file-2，。。。file-n。启动归档操作，将上... 目前针对大数据场景处理海量小文件的方式和理论比较多，今天我们来聊一聊HAR，hadoop archiveHadoop archive 正如它的名字一样，是基于归档技术将大量小文件打包到HDFS块。Hadoop archive 中的文件存储在主存中，可以直接访问。下图是归档中的小文件数据模型：即目录dir下面存在n个文件，分别是file-1，file-2，。。。file-n。启动归档操作，将上...
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- Hadoop作为大数据的支撑，那么我们会有一些疑问，什么是Hadoop，Hadoop能够做些什么，它的优点是什么，它是如何进行海量数据的操作的。相信这些疑问，一定在此时困扰着你，不要担心，下面我们一步一步的去认识Hadoop这个神奇的的小象！ 起源 从1946年开始计算机的诞生，再到如今的2020年人工智能大数据时代，我们的数据一直在呈现级数似的增长，在过去的十几年... Hadoop作为大数据的支撑，那么我们会有一些疑问，什么是Hadoop，Hadoop能够做些什么，它的优点是什么，它是如何进行海量数据的操作的。相信这些疑问，一定在此时困扰着你，不要担心，下面我们一步一步的去认识Hadoop这个神奇的的小象！ 起源 从1946年开始计算机的诞生，再到如今的2020年人工智能大数据时代，我们的数据一直在呈现级数似的增长，在过去的十几年...
- Hadoop 概念Hadoop 简介Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（rel... Hadoop 概念Hadoop 简介Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（rel...
- Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在 Spark 中，集群管理器（Cluster Manager）是负责资源调度与管理的关键组件。集群管理器决定了计算任务如何被分配到不同的计算节点（Executor）上，以及如何协调这些任务的执行。Spark 提供了多种不同类型的集群管理器，以适应各种使用场景。以下是对这些集群管理器的详细介绍。 1. Spark S... Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在 Spark 中，集群管理器（Cluster Manager）是负责资源调度与管理的关键组件。集群管理器决定了计算任务如何被分配到不同的计算节点（Executor）上，以及如何协调这些任务的执行。Spark 提供了多种不同类型的集群管理器，以适应各种使用场景。以下是对这些集群管理器的详细介绍。 1. Spark S...
- Apache Hive 是一个用于大规模数据存储和分析的数据仓库工具，它将数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，并提供了类似 SQL 的查询语言。为了处理各种数据，Hive 支持多种数据类型，这些数据类型帮助用户定义表的结构，并在查询中对数据进行操作。本文将详细介绍 Hive 中的所有数据类型，包括其分类、用途和特点。 1. 基本数据类型Hive 的基本数据类型包括以下几种... Apache Hive 是一个用于大规模数据存储和分析的数据仓库工具，它将数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，并提供了类似 SQL 的查询语言。为了处理各种数据，Hive 支持多种数据类型，这些数据类型帮助用户定义表的结构，并在查询中对数据进行操作。本文将详细介绍 Hive 中的所有数据类型，包括其分类、用途和特点。 1. 基本数据类型Hive 的基本数据类型包括以下几种...
- Hadoop Distributed File System（HDFS）是 Hadoop 生态系统中的核心组成部分，它设计用于大规模数据存储和处理。由于大规模数据处理的复杂性，HDFS 必须具备强大的容错能力以确保系统的高可用性和数据的持久性。HDFS 的容错机制包括数据冗余、故障检测与恢复、以及元数据管理等多个方面。本文将详细介绍 HDFS 如何实现这些容错机制，以确保系统的可靠性和稳定性... Hadoop Distributed File System（HDFS）是 Hadoop 生态系统中的核心组成部分，它设计用于大规模数据存储和处理。由于大规模数据处理的复杂性，HDFS 必须具备强大的容错能力以确保系统的高可用性和数据的持久性。HDFS 的容错机制包括数据冗余、故障检测与恢复、以及元数据管理等多个方面。本文将详细介绍 HDFS 如何实现这些容错机制，以确保系统的可靠性和稳定性...
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