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。
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。
本教程将介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群。Hadoop中是一个Apache的框架，可以让你通过基本的编程处理跨服务器集群的分布式方式的大型数据集。Hadoop提供的可扩展性允许你从单个服务器扩展到数千台计算机。它还在应用层提供故障检测，因此它可以检测和处理故障，作为高可用性服务。
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。
大数据是基于集群的分布式系统。所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信，让若干台计算机联合起来工作(服务)，可以是并行的，也可以是做备份。
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指
因为在之前的博客在Linux中部署集群(零基础速学！)中,上述的准备操作均已详细描述,这里对于准备工作的内容就不做过多讲解。接下来正式开始进行集群环境的搭建
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。
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
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例，包括用户的业务数据，平台应用，从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
首先我们搭建一个简单的演示工程（演示工程使用的gradle，Maven项目也同样添加以下依赖），本次使用的是Hadoop最新的3.2.1。
环球易购创建于 2007 年，致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态，2014 年通过与百圆裤业并购完成上市，上市公司「跨境通（SZ002640）」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力，在海外市场建立了广阔的销售网络，得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可，公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量：一方面以低成本优势推动客户上云，另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命，本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱，并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者：于华丽，腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中，成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了，一年机器就够托管三五年了”，这基本上是刚开始接触公有云的企业，在进行了详细价格
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。
HDFS被设计用来在大规模的廉价服务器集群上可靠地存储大量数据, 并提供高吞吐的数据读取和写入，具备高可用、高容错、高吞吐、低成本、数据本地性等特点。在集群元数据规模不超过8亿且节点数不超过1000时，HDFS可保持稳定的较低RPC响应延迟，以满足客户的特定业务生产场景。
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李阳良，一面数据大数据部门负责人，九年互联网工作经验，对后台开发、大数据技术接触比较多。
上周举行的腾讯云知识分享，雁栖学堂第七期 GooseFS 数据湖存储数据成本管理能力篇已经圆满结束了。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。
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
今天分享一下文件存储的一些心得，在软件开发过程中，必然会涉及到文件存储，文件存储的方案有很多，市面上也出现了很多文件系统，我们需要根据自己的需求去选择选择存储方式和规格等等，例如是采用公有云存储还是私有云存储，还是混合云存储，这都需求根据项目的特征去选择，没有哪一种方式是十全十美的，完全根据场景去选择，软件领域没有银弹嘛。
传统的 Hadoop 生态体系中，数据存储角色与计算角色通常会部署在相同的机器上，一个占据硬盘提供存储，一个利用 CPU 和内存做计算。为此，MapReduce 和 Spark 也适应性的设计了多层级的数据本地化策略，即任务尽可能被分配到存储所需数据的对应节点上做计算，以减少中间数据交互产生的网络开销和额外的存储压力，提升整体的大数据应用效率。
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)、
一、业务背景： 业务方需要搭建一套hbase集群，数据来源是hive表。 集群数据规模：每天4.5kw个key，420亿条左右数据，平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右，3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云，通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房，和普通集群迁移相比，这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移，以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
Hadoop2.7.4+Spark2.2.0滴滴云分布式集群搭建过程 使用IDEA+sbt构建Scala+spark应用，统计英文词频 代码很简单 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount{ def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount") val sc = ne
“ 雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目，是一个围绕湖存储技术领域，基于存储加速服务，覆盖了前沿趋势，时事热点，客户案例，大咖分享，开发者成长路径等内容的直播交流平台。 ” 雁栖学堂-湖存储专题直播第七期将邀请到腾讯云存储高级产品经理“林楠”，介绍数据湖加速器 GooseFS 数据成本篇 。 分享内容 本次分享内容主要探讨如何通过数据湖加速器 GooseFS，对象存储 COS 等服务搭建冷热分层的数据湖存储服务。数据湖加速器 GooseFS 可以为用户提供高性能
ElasticSearch是一款开源的非常火爆的文档索引引擎, 大小公司都比较青睐的一款做日志检索、分析、查询的工具。
前不久CSDN联合国内顶级云厂商，共同为开发者提供稳定便宜的云服务，送了学长两张优惠券，一张云容器，一张云主机。恰好最近在学习某硅谷的SeaTunnel课程需要用到主机做实验，使用本地的还需要重头安装VMware，有诸多不便，于是想试试CSDN的云容器服务。
华为云存储容灾服务(简称SDRS)提供了虚拟机级别的容灾保护，当主站点故障的时候，虚拟机可以在备站点迅速恢复，以确保业务的联系性
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。
最近闲来无事，和朋友一起想学习Hadoop，最晚弄机器的弄到两点多，今天一起动手安装Hadoop的环境，刚开始也是一头雾水，Hadoop官网的教程我也是醉了，说的牛头不对马嘴，最后只能通过各种百度解决了问题，最后把安装的一些操作都记录下来，希望可以帮助到后来人
前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
距离唯一一次搭建Hadoop集群，已是六年有余。那时候大数据的学习资料还是我从某宝25买来的，如今大数据已遍地开花。最近想写一些关于大数据的东西，例如Spark、flink等，想放在Yarn上跑，所以就从Hadoop的搭建开始写起。
使用 Dockerfile、Docker Compose 构建 Spark集群环境，方便以后的部署，日常开发。
HDFS 环境搭建 HDFS 伪分布式环境搭建 CentOS 环境安装步骤 MacOS安装环境 安装jdk jdk安装路径 /usr/libexec/java_home -V:列出所有版本的JAVA_HOME 设置 JAVA_HOME 添加java_home到.bash_profile文件中 export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home) export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASS_PATH=$
搭建spark和hdfs的集群环境会消耗一些时间和精力，处于学习和开发阶段的同学关注的是spark应用的开发，他们希望整个环境能快速搭建好，从而尽快投入编码和调试，今天咱们就借助docker，极速搭建和体验spark和hdfs的集群环境；
Spark 从2.3开始支持 Native 的 K8S 作为 resourceManager 了，官网内容很多，就不赘述了，这里主要参考2018年的 Spark Submit 一个 Share，来尝试搭建一套做大数据计算时候经常碰到的一种场景: K8S 化的 Spark Job 和 HDFS 交互。
强烈建议再搭建hadoop集群之前体验一下单机模式和伪分布式模式的搭建过程，可以参考以下链接：
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
明确 假设磁盘每秒读取500兆数据, 则1T内容需要2048s 约等于 30min
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统，很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的，在云上维护 HDFS 一点也不轻松，需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情，而且还费用高昂，成本可能是对象存储是十倍以上。
前言 前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！ 一、Hadoop的三种运行模式（启动模式） 1.1、单机模式（独立模式）（Local或Standalone Mode） -默认情况下，Hadoop即处于该模式，用于开发和调式。 -不对配置文件进行修改。 -使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。 -Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、Task
随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN，但是面对网络产生的越来越多的数据，这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差，系统性能低，存储分散。NAS 虽然使用方便，成本低廉，但最是存储性能差。SAN 存储效能优异，能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率，但是其架构为封闭式架构，无法整合不同系统，且规模过大成本较高。 2006 年底，Google 第一次提出了“云”的概念，为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起，实现海量数据的分布式存储。
在Hadoop1.X版本中使用单个NameNode来管理所有的DataNode的元数据，一旦NameNode节点发生故障将导致整个集群不可用，而且必须手动恢复NameNode节点才能够正常提供服务。基于以上致命的缺点，Hadoop2.X提出了HA（High Available）来改进单点故障；另外，通过使用Zookeeper的分布式通知协调功能实现HA的Failover（故障自动转移），而无需人工介入。下面开始介绍HA和Failover的安装配置。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（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（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
完全分布式基于hadoop集群和Zookeeper集群。所以在搭建之前保证hadoop集群和Zookeeper集群可用。可参考本人博客地址
它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。
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