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非结构化数据怎么存？——开源对象存储方案介绍
动手点关注干货不迷路1. 导读BitSail 是字节跳动开源数据集成引擎，支持多种异构数据源间的数据同步，并提供离线、实时、全量、增量场景下全域数据集成解决方案，目前支撑了字节内部和火山引擎多个客户的数据集成需求。经过字节跳动各大业务线海量数据的考验，在性能、稳定性上得到较好验证。10 月 26 日，字节跳动宣布 BitSail 项目正式在 GitHub 开源，为更多的企业和开发者带来便利，降低数
DataSophon是近日开源的一款国产自研大数据管理平台，致力于快速实现部署、管理、监控以及自动化运维大数据服务组件和节点的能力，帮助你快速构建起稳定、高效的大数据集群服务。主要有以下特性:极易部署，1小时可完成300节点的大数据集群部署国产化兼容，兼容ARM服务器和常用国产化操作系统监控指标全面丰富，基于生产实践展示用户最关心的监控指标灵活便捷的告警服务，可实现用户自定义告警组和告警指标可扩展
文章目录01 引言02 打包鉴权jar2.1 步骤1：新建项目2.2 步骤2：编写鉴权代码2.2 步骤3：打包03 配置鉴权3.1 步骤一：上传jar包3.2 步骤二：配置hite-site.xml3.3 步骤三：配置user.password.conf3.4 步骤四：配置hadoop core-site.xml文件04 启动验证4.1 步骤一：重启hadoop4.2 步骤二：重启hiveserv
提到格里芬—Griffin，大家想到更多的是篮球明星或者战队名，但在大数据领域Apache Griffin（以下简称Griffin）可是数据质量领域响当当的一哥。先说一句：Griffin是大数据质量监控领域唯一的Apache项目，懂了吧。在不重视数据质量的大数据发展时期，Griffin并不能引起重视，但是随着数据治理在很多企业的全面开展与落地，数据质量的问题开始引起重视。还是那句话，商用版的解决方
在海量数据场景中，出于稳定的要求，Spark一般用于处理数据仓库上层的查询、计算和分析操作，而底层的操作由Hive完成。Hive 适合海量数据的批处理操作场景，操作简单，容错性和扩展性好，缺点是高延迟、查询和计算都比较慢，因此Hive被广泛应用在离线计算场景中，尤其是对海量数据的批处理操作和分析场景中。ClickHouse 适合海量数据的大宽表（维度和指标较多的表）的灵活和随机的查询、过滤和聚合计
主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理，只是一些简单的介绍，并不是详细技术梳理。可能会有疏漏，发现再整理。参考得太多，就不一一列出来了。这只是作为一个梳理，对以后选型或者扩展的做个参考。
https://github.com/cdarlint/winutils
当启动spark报找不到可执行的hadoop winutils.exe 可已下载相应版本的winutils.exe到hadoop\bin 地址： https://github.com/4ttty/winutils并配置环境变量classpath:%HADOOP_HOME%\bin\winutils.exe，确保已经配置HADOOP_HOME再次测试spark-shell...
最近秋招即将结束了，一直有很多小伙伴经常在后台私信我计算机专业关于学习路线的问题，可能还是因为没有真正工作而感到迷茫，而我也作为非科班生一路走来，深知如果没有一个明确的方向，真的很容易走弯...
行存表示了一种数据的存储方式，是最传统的一种存储方式。
看不惯CSDN这帮孙子下载个东西还要C币，要你大爷要，一群傻缺，一点开源精神都没有，兄弟们拿去这个资料随便用https://download.csdn.net/download/qq_32020645/69886973，github连接：GitHub - cdarlint/winutils: winutils.exe hadoop.dll and hdfs.dll binaries for had
🎉🎉基于docker一站式hadoop集群管理，使用rust构建hdd客户端管理容器全生命周期
ChengYing除了可自动部署运维外，还可以对接Taier部署Hadoop集群，Taier 是一个大数据分布式可视化的DAG任务调度系统，旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性，大数据开发人员可以在 Taier 直接进行业务逻辑的开发，而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现，将工作的重心更多地聚焦在业务之中。然后配置SFTP的host，认证方式，默认采用用户名密码方式
▍大数据是新的生产要素，被称为数字经济时代的“石油”，蕴藏巨大价值。数据生命周期分为：采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁等阶段。数据集成是数据全生命周期中至关重要一环，它如何帮助企业以最小的成本从数据中获取最大的价值？如何通过数据集成帮助企业数据服务全生命周期落地？在即将开始的Apache InLong(Incubating)&Apache ...
数据血缘、基于角色的安全策略、表或列级标签以及中央审计功能使数据管理员可以轻松自信地管理和保护数据访问，直接在 Lakehouse 上满足合规性和隐私需求。2、查看自动化和精选的元数据：使用自动化和精选的元数据建立对数据的信任——表和列的描述、其他常用用户、表上次更新时间、统计信息、数据预览（如果允许）等。Apache Atlas 为组织提供开放的元数据管理和治理功能，以构建其数据资产的目录，对这
中信建投基于分析型数据库构建统一查询服务平台，满足企业大规模用数需求。
使用自定义view画圆形进度条，设置目标值，输入当前值，根据值的不同计算出在圆内，超过圆的效果。文件：url80.ctfile.com/f/25127180-740375809-2326f5?p=551685 (访问密码: 551685)本期 News 快读有 GitHub 官方大动作一下子开源了两款字体，同样大动作的还有 OpenAI 发布的对话模型 ChatGPT，引燃了一波人机对话。项目这块
Hue是一组WEB应用，用于和MRS大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等。它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。
当HDFS集群出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡时，会导致MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率等问题。因此管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。
华为LakeFormation是企业级的一站式湖仓构建服务
随着容器技术的飞速发展，云原生的生态日益繁荣，大家对云原生概念都已不再陌生。简言之，云原生是一种可以充分利用云计算优势来构建和运行应用的方式，有利于用户在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用，代表技术包括容器、不可变基础设施、声明式API、服务网格等。云原生产业联盟报告显示，云原生技术领域的建设投入、集群规模正在逐渐增加，有超过 70% 的企...
编者按：青囊，英文名sysAK（system analyse kit），是龙蜥社区（OpenAnolis）的一个开源项目，聚集阿里百万服务器的多年运维经验，通过对这些经验进行抽象总结出典型场景，针对不同的运维需求提供了一系列工具，形成统一的产品进行服务。工具集包含了很多强大的底层系统运维能力，这些工具融合到了不同产品的运维平台中，实现高效的自动化运维。本系列文章将青囊拟人...
【实验作业1】自己动手实现HDFS Shell基于已经学习到的Hadoop API编程知识，自己动手实现一个简单的HDFS Shell程序，程序名称为HShell，要求能够支持以下功能：1.使用HShell -cp 本地路径 HDFS路径，将文件从Linux本地文件系统拷贝到HDFS指定路径上。2.使用HShell -rm 路径删除文件3.使用HShell -rm -r 路径删除目录4.使用HSh
Amazon EMR是云上的数据分析平台，通过 Amazon EMR 的图形化或命令行接口，用户可以快速搭建和部署基于 Amazon EC2 实例的数据分析系统，并能动态扩展集群。Amazon EMR 也可以读写其他 AWS 数据存储服务，例如 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB。用户也可以在该平台上使用开源分析框架（如 Apache Spark、 Presto 等）运行大规模
导语 |传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部...
大数据价值链中最重要的一个环节就是数据分析,其目标是提取数据中隐藏的数据,提供有意义的建议以辅助制定正确的决策。通过数据分析,人们可以从杂乱无章的数据中萃取和提炼有价值的信息,进而找出研究对象的内在规律。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，从行业角度看，数据分析是基于某种行业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据的过程，通过提取有用信息，从而形成相关结论，这一过程也是
工作中偶尔会出现一个查询数据的需求，那就是需要按天统计近一个月或其它一段时间内每天的所有记录或者分组数据，没有数据则自动补0。一般情况下我们都会过滤没有数据的时间，但前端拿到后端返回的数据想直接展示连续性数据变化时要进行再处理，下面介绍如何通过sql语句直接满足需求。
深知大多数初中级Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则近万的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《Java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
云计算VS大数据 应用各不相同现在，云计算和大数据无疑都是很火的概念，业内对他们的探讨也愈演愈烈，那么云计算与大数据的不期而遇又产生了怎样的联系呢？有人说云计算和大数据是双胞胎，两个是不同的个体，互相依赖又相辅相成，也有人说大数据是来搅局的。 现在，云计算和大数据无疑都是很火的概念，业内对他们的探讨也愈演愈烈，那么云计算与大数据的不期而遇又产生了怎样的联系呢？有人说云
本节内容完全来自深入理解大数据：大数据处理与编程实践机械工业出版社没啥好说的，直接上内容一、作业首先， 用户程序客户端通过作业客户端接口程序JobClient提交一个用户程序。然后JobClient向JobTracker提交作业执行请求并获得一个Job ID。JobClient同时也会将用户程序作业和待处理的数据文件信息准备好并存储在HDFS中。JobClient正式向JobTracker提交和执
实验一 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作实验二 熟悉常用的HDFS操作实验三 熟悉常用的HBase操作实验四 MapReduce/Spark编程初级实践
一、实验目的通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）Hadoop版本：3.1.3三、实验内容编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的
一、什么是HDFS文件系统文件系统是对文件存储设备的空间进行组织和分配，负责文件存储并对存入的文件进行保护和检索的系统。即：为用户建立文件、存入、读出、修改、转储文件，控制文件的存取，当用户不再使用时删除文件。现在我们的计算机基本上都是windows操作系统，文件都存储在磁盘驱动器（C、D、E盘）的文件目录中，在Linux系统中提供了树状文件目录结构，可供使用者存储或读取文件。Hadoop集群也有
报错如下：java.net.ConnectException: Call From V_LZ/192.168.53.1 to hadoop2:8020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused: no further information; For more details see:
文章目录前言：基本概述Sqoop概述什么是SqoopFlume概述什么是Flume为什么需要flumeHIve概述什么是Hive系统背景：模块开发数据采集使用Flume搭建日志采集系统数据预处理实现数据预处理数据仓库开发数据导出日志分析系统报表展示前言：提示：这里简述我使用的版本情况：ubuntu16.04hbase1.1.5hive1.2.1sqoop1.4.6flume1.7.0项目所使用的参
Hadoop（入门）
《分布式》布置了一道小作业，让我花了7天时间学习了Hadoop。。。现在终于可以正式地做这个作业了，记录一下。使用Hadoop分析气象数据1 获取数据1.1 下载数据1.2 数据格式1.3 合并数据2 MapReduce处理数据2.2 环境配置，启动集群2.1 上传到HDFS2.2 编写MapReduce代码1 获取数据1.1 下载数据注意：为了不出现横向拖拉，命令里我加了换行，所有命令都是如此。
一、实验目的掌握如何安装、配置和运行Hadoop，并使用Hadoop计算圆周率测试Hadoop是否安装成功。二、实验环境（1）Linux Ubuntu 16.04（2）jdk-8u162-linux-x64（3）hadoop-2.7.1三、实验原理或流程Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的小的工作
在查看文件内容时，在红框位置出现报错“Couldn’t preview the file”解决方法修改hdfs-site.xml，添加配置信息<property><name>dfs.webhdfs.enabled</name><value>true</value></property>配置浏览器所在系统的 hosts 文件wi
在集群部署方面，Yarn的各个组件是和Hadoop集群中的其他组件进行同一部署的在YARN框架中执行一个MapReduce程序时，从提交到完成需要经历如下8个步骤。①用户编写客户端应用程序， 向YARN提交应用程序，提交的内容包括ApplicationMaster程序、启动AlipplicationMaster的命令、用户程序等。②YARN 中的ReourceManager负责接收和处理来自客户端
openGemini的设计和优化都是根据时序数据特点而来，在面对海量运维监控数据处理需求时，openGemini显然更加有针对性。
Fork/Join框架位于J.U.C(java.util.concurrent)中，是Java7中提供的用于执行并行任务的框架，其可以将大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务的结果后得到最终结果。
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