Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
作者 | 苏锐 策划 | Tina Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，受到广泛的应用，给整个行业带来了变革意义的改变；随着云计算时代的到来， 存算分离的架构受到青睐，企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。 今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些，希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。 Hadoop 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布，这是一个 all-i
引言 随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
2022年11月30日，腾讯全球数字生态大会上，发布了和知名分析机构IDC合作的《IDC 2022年云上产品演进趋势白皮书》。大数据作为重点赛道之一，在白皮书里面也传递了腾讯云对这个赛道发展趋势的判断：云原生，数据治理，数智融合，隐私计算。
差不多两个月前，Hadoop三巨头之一的MapR表示如果再没有融资就会破产。之后到了预定日期，MapR表示找到了买家，自己正在和买家谈。总而言之暂时没破产。
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
这个是个问题贴，由about云会员提问。会员答疑。提问和回答都比较有水平，分享出来。
随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
大数据安全保护思考 随着大数据时代的来临，企业数据开始激增，各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、pc端、采集器端等多个位置分散。对数据安全来说，挑战也更大了。在大型互联网企业里，传统方法已经很难绘制出一张敏感数据流转图了。因此在新的形势下，一是在工具层面要有新的手段支撑，包括完整的敏感数据视图、高风险场景识别、数据违规/滥用预警、数据安全事件的发现检测和阻止等。二是目前企业也存在着合规的问题了，以往合规对于互联网来说没那么重要，但随着网安法的出台，数据安全也摆上了日程。另外对于跨境企业来说
相信很多学Java的同学都有想转大数据或者学大数据的想法，但是一看到网上那些大数据的技术栈，就一脸懵逼，什么Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、Zookeeper、HBase、Sqoop、Flume、Spark、Storm、Flink等等技术。
1. HADOOP背景介绍 1.1 什么是HADOOP 1). HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 2). HADOOP提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理 3). HADOOP的核心组件有 A. HDFS（分布式文件系统） B. YARN（运算资源调度系统） C. MAPREDUCE（分布式运算编程框架） 4). 广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈 1.2 HADOOP产生背景 1). HADOOP最早起源于Nu
Cloudera终于再一次登上了新闻，一瞬间。因为它私有化了。本周二的时候，Cloudera表示被私募基金CD&R和KKR&Co以5.5B的价格给买了，也就是每股16美元。
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
大量数据是以文件形式保存的，典型代表是行为日志数据（用户搜索日志、购买日志、点击日志以及机器操作日志等）。
前言 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。 优点是： 高吞吐量访问：HDFS的每个Block分布在不同的Rack上，在用户访问时，HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供。 由于Block在不同的Rack上都有备份，所以不再是单数据访问，所以速度和效率是非常快的。另外HD
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。
结合Maneesh Varshney的漫画改编，为大家分析HDFS存储机制与运行原理。
根据Maneesh Varshney的漫画改编，以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理，非常适合Hadoop/HDFS初学者理解。 一、角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下
大数据已经火了很长很长时间了，从最开始是个公司都说自己公司的数据量很大，我们在搞大数据。到现在大数据真的已经非常成熟并且已经在逐渐的影响我们的生产生活。你可能听过支付宝的金融大数据，滴滴的出行大数据以及其他的诸如气象大数据等等，我们每个人都是数据的制造者，以后又将享受大数据技术所带来的生活的便利。
首先献上Hadoop下载地址： http://apache.fayea.com/hadoop/core/ 选择相应版本，点一下，直接进行http下载了。 对原来写的一篇文章，相当不满意，过于粗糙了，于是删除重新再来。言归正传： 题前说明： 我一共三台机器，机器名分别是： master slave1 slave2 登录名统一是：master 我先在master机器上执行以下操作： 一、解压缩 这里需要说明下，根据网上的教程，解压缩后，把文件copy到/usr/目录下。在master机器启动的时候，一直提示，
您可以使用 authzmigrator 工具将 Hive 对象和 URL 权限以及 Kafka 权限从 CDH 集群迁移到 CDP 私有云基础 集群。您可以使用 DistCp 工具将 HDFS 数据从安全的 HDP 集群迁移到安全或不安全的CDP 私有云基础集群。
今天是小史生日，为了庆祝自己今年喜提A厂offer，小史叫了二十多个人一起庆生，吕老师、小史姐姐、小林都去啦。
前一篇系列文章 <五分钟零基础理解 Hadoop> 介绍了 Hadoop 到底是怎么回事。下面几篇文章介绍 Hadoop 的核心框架, 为后面讨论 Hadoop 面试题打好基础！ 回顾 上篇文章我们说
最近又有很多关于“Hadoop已死”的论调，似乎每隔一段时间就会有一些类似的文章或声音。几年前Cloudera就已经停止了以Hadoop来营销自己，而是一家企业数据公司。如今，Cloudera也已进入企业数据云市场：混合/多云和多功能分析，具有通用的安全和治理，所有这些都由开源提供支持。
本文主要介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群，以及如何通过distcp工具将友商云Hadoop中的数据迁移到腾讯云自建Hadoop集群。
通过前面几篇文章的介绍，我们深入讨论了 Hadoop MapReduce 处理数据的过程，以及优化 MapReduce 性能的方方面面。 期间被反复提及的 HDFS 分布式文件存储系统，一直没有机会深入讲解。那么今天我们就仔细学习一下 HDFS 是如何工作的。 HDFS架构 HDFS Client 大家还记得我们如何向 Hadoop cluster 提交任务吗？是通过 Hadoop client 进行的。 同样，我们和 HDFS 打交道也是通过一个 client library. 无论读取一个文件或者写一个
腾讯云EMR和ES是两款非常火热的大数据分析产品，长期以来一直是分别在客户场景下使用的，不过随着云上CHDFS产品的上线，以及ES-Hadoop等插件的完善，两者结合使用有了比较成熟的方案，下面就介绍一下相关使用的方式：
面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
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存储是大数据的基石，存储系统的元数据又是它的核心大脑，元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能，来个大比拼。
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储，通常是对象块或者文件。数据湖通常是企业中全量数据的单一存储。 全量数据包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换数据，各类任务包括报表、可视化、高级分析和机器学习。
在前一篇文章中《基于腾讯云对象存储跑hadoop任务实战一》介绍了如何部署和配置hadoop集群直接分析存储在腾讯云对象存储上的数据。这篇文章介绍一些性能优化的参数调优。
我们每分钟会有几百万条的日志进入系统，我们希望根据日志提取出时间以及用户名称，然后根据这两个信息形成
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
腾讯云消息队列 Kafka 内核负责人鲁仕林为大家带来了《Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进》的精彩分享，从 Kafka 架构遇到的问题与挑战、Kafka 弹性架构方案类比、Kafka 分级存储架构及原理以及腾讯云的落地与实践四个方面详细分享了 Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进。
mapred-site.xml：yarn 的 web 地址 和 history 的 web 地址以及指定我们的 mapreduce 运行在 yarn 集群上
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 （一）什么是元数据加速器？ 元数据加速功能是由腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能，支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务，系统设计指标可以达到2.4
大数据是指其大小和复杂性无法通过现有常用的工具软件，以合理的成本，在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。这些困难包括数据的收入、存储、搜索、共享、分析和可视化。大数据要满足三个基本特征（3V），数据量（volume）、数据多样性（variety）和高速（velocity）。数据量指大数据要处理的数据量一般达到TB甚至PB级别。数据多样性指处理的数据包括结构化数据、非结构化数据（视频、音频、网页）和半结构化数据（xml、html）。高速指大数据必须能够快速流入并且能得到快速处理。
近日，有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热，CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下，分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群，参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师，C3核心成员李明宇，国防科学技术大学教授，CCF大数据专家委员会委员李东升，云人科技联合创始人兼CEO吴朱华，Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录： Q：有一个场景：每天有近百GB数据增加，数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适？ A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个分布式文件系统 文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务，只需要我们指定把文件放到哪儿，从哪个路径读取文件句可以了，不用关心文件在磁盘上是如何存放的 当文件所需空间大于本机磁盘空间时，如何处理呢？ 一是加磁盘，但加到一定程度就有限制了 二是加机器，用远程共享目录的方式提供网络化的存储，这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形，可以把不同文件放入不同的机器中，空间不足了可以继续加机器，突破了存储空间的限制 但这个方式有多个问题
在HDFS集群运维过程中，常会碰到因为实际业务增长低于集群创建时的预估规模；集群数据迁出,数据节点冗余较多；费用控制等原因，需要对集群进行缩容操作。Decommission DataNode是该过程中关键的一步，就是把DataNode从集群中移除掉。那问题来了，HDFS在设计时就把诸如机器故障考虑进去了，能否直接把某台运行Datanode的机器关掉然后拔走呢？理论上可行的，不过在实际的集群中，如果某份数据只有一份副本而且它就在这个机器上，那么直接关掉并拔走机器就会造成数据丢失。本文将介绍如何Decommission DataNode以及可能会遇到Decommission超时案例及其解决方案。
DataNode 负责数据的存储、读写，HDFS 将文件分割成若干数据块（Block），每个 DataNode 存储一部分数据块，文件就分布存储在整个 HDFS 服务器集群中
什么是NameNode和DataNode？他们是如何协同工作的？ 一个HDFS集群包含一个NameNode和若干的DataNode（start-dfs命令就启动了NameNode和DataNode）， NameNode是管理者，主要负责管理hdfs文件系统，具体包括namespace命名空间管理（即目录结构）和block管理。DataNode主 要用来存储数据文件，因为文件可能巨大无比（大数据，大于1TB），HDFS将一个文件分割成一个个的block，这些block可能存储在一个DataNode上或 者多个DataNode上。DataNode负责实际的底层的文件的读写。马克-to-win @ 马克java社区：举个例子：如果客户端client程序发起了读hdfs上的某个文件的指令， NameNode首先将找到这个文件对应的block，然后NameNode告知client，这些block数据在哪些DataNode上，之后， client将直接和DataNode交互。
HDFS（Hadoop Distributed File System） 是一个 Apache Software Foundation项目, 是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型数据(比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口,像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统. HDFS对数据文件的访问通过流的方式进行处理, 这意味着通过命令和 MapReduce程序的方式可以直接使用 HDFS. HDFS 是容错的,且提供对大数据集的高吞吐量访问.
由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
伴随云计算技术的发展，云盘系统不断涌现，百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品，而云盘存储的模式也越来越被用户所接受，也有越来越多的公司跃跃欲试，想在云存储领域大展拳脚，有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制，Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
NameNode 里有个叫 Namespace 的，它是维护整个 HDFS 文件系统的目录树结构及目录树上的状态变化的，比如一个目录树长这样：
基于Hadoop开发自己的企业大数据平台，这是现如今很多企业刚开始做大数据的选择，而在Hadoop系统框架当中，Hadoop实现数据处理的原理和技术，更是很多同学在学习上的难点。今天，我们就基于Hadoop生成数据、写入数据和读取数据的流程，来给大家做一个简单的分解。
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