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本文深入解析了HDFS短路本地读取机制的两大实现路径：getLegacyBlockReaderLocal()和getBlockReaderLocal()。传统HDFS读取即使客户端与DataNode同机，数据仍需经过3次CPU拷贝的内核环回处理。短路本地读取通过绕过TCP协议栈，将延迟从~0.5ms降至~0.1ms。文章详细剖析了BlockReaderFactory.build()的四级降级链路，
hadoop fs -chmod -R 777 /sparkdata
本文深入解析了HDFS短路读取技术如何通过mmap和Unix Domain Socket实现零拷贝优化。传统HDFS读取需要3次CPU拷贝，而短路读取将拷贝次数减少至1次甚至完全消除。mmap通过内存映射让客户端直接访问page cache，Unix Domain Socket则安全传递文件描述符完成权限交接。文章详细对比了不同读取方式的CPU开销，分析了技术原理和实现路径，并指出HDFS通过操作
启动HDFS时出现错误：Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password). 翻译：许可被拒绝。解决方案： 创建秘钥ssh-keygen -t rsacat id_rsa.pub >> authorized_keys
HDFS更适合于需要强一致性、高吞吐量和批处理作业的大数据场景，而OSS则更适合需要可扩展、低成本、高可用性和易于管理的大规模非结构化数据存储场景。HDFS（Hadoop Distributed File System）和OSS（Object Storage Service）都是用于存储数据的系统，但它们在设计、架构和使用场景上有明显的不同。OSS底层实现原理涉及分布式系统架构、数据复制与一致性、
Hadoop Distributed File System，是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。
MinIO：适合云原生应用、大数据分析、机器学习、备份与归档等场景，优势在于高性能、易扩展、兼容 S3 API。HDFS：适合大数据处理、机器学习、数据仓库、日志分析等场景，优势在于高吞吐量、高容错性、可扩展性。FastDFS：适合图片存储、视频存储、文档存储、日志存储等场景，优势在于轻量级、高性能、高可用。用户可根据实际需求（如存储类型、性能要求、扩展性、社区支持等）选择合适的分布式文件系统。
集成方式核心功能适用场景HDFS冷热分离远程存储、冷数据迁移海量历史数据归档，降低存储成本元数据统一访问、数据湖查询联邦查询、查询加速、数据写回批量数据导入历史数据迁移、离线ETLSpark集成计算引擎协同复杂ETL、机器学习预处理核心要点回顾冷热分离降成本：通过HDFS远程存储策略，热数据本地、冷数据HDFS，存储成本下降60%以上Hive Catalog统一元数据：无需搬迁数据，Doris可直
Yarn资源调度器是Hadoop的核心组件，负责集群资源管理和任务调度。其核心架构包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container。Yarn支持三种调度器：FIFO、Capacity和Fair。通过配置yarn-site.xml等文件，可以调整队列资源分配、容器内存等参数。实际案例展示了如何配置多队列资源分配、任务优先级设置以及公平
亿级以上网格的油气藏模型能够捕捉更多地质细节，提供更精确的地质构造和流体流动模拟，能够直观展示油气藏模型的内部结构、流体分布及动态变化过程，有助于研究人员和决策者更好地理解地质情况，做出科学决策。
离线电商数仓学习笔记01-数据采集模块安装01安装Hadoop虚拟机环境准备（1）克隆虚拟机（Hadoop102 hadoop103 hadoop104）（2）修改克隆虚拟机的静态IP（3）修改主机名（与第一步主机名一致）（4）关闭防火墙（5）在/opt目录下创建software、module文件夹[root@hadoop102 opt]$ sudo mkdir module[root@hadoo
用户行为分析：了解了用户的购买偏好和习惯，为优化用户体验提供了数据支持。商品分析：分析了商品的销售情况和库存情况，帮助优化商品管理。交易分析：监测了销售趋势，提供了制定营销策略的数据支持。数据可视化：通过数据可视化直观展示了分析结果，便于理解和决策。本项目展示了大数据技术在电商领域的应用，通过对海量数据的分析，可以为电商平台的运营提供有力的支持，提升用户体验和商业价值。
现有某电商网站用户对商品的收藏数据，记录了用户收藏的商品id以及收藏日期，名为buyer_favorite1。buyer_favorite1包含：买家id，商品id，收藏日期这三个字段，数据以“\t”分割。要求编写MapReduce程序，统计每个买家收藏商品数量，并撰写实验报告。
大数据实战项目之电商数仓（一）项目介绍数据仓库概念数据仓库是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程，控制成本，提高产品质量等。数据仓库，并不是数据的最终目的地，而是为数据最终目的地做好准备。这些准备包括对数据的清洗，转义，分类，重组，合并，拆分，统计等。项目需求分析一、项目需求1、数据采集平台搭建2、实现用户行为数据仓库的分层
端点检测是指在语音信号中查找各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，并从语音信号中消除无声段，进而实现对语音有效信号段的截取。端点检测是指在语音信号中查找各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，并从语音信号中消除无声段，进而实现对语音有效信号段的截取。过零率像在数语音信号穿越零点的次数，浊音段的过零率通常比清音低。语音信号的端点检测是进行语音识别的一个基本步骤，它是特征训练和识
Sqoop导出是指将Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据批量传输到关系型数据库（如MySQL、Oracle、PostgreSQL等）的过程。fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;关系型数据库Sqoop导出过程Hadoop生
HDFS提供了坚实的数据仓库，让海量数据有处可存，且安全可靠。YARN扮演了大管家的角色，统筹集群的计算资源，谁该用多少、什么时候用，都由它说了算。MapReduce则是执行者，它利用 YARN 分配的资源，对 HDFS 上的数据进行大规模并行计算。理解这三者的关系，是掌握 Hadoop 乃至整个大数据技术生态的基石。无论是后来的 Hive、Spark 还是 Flink，很多都是在 YARN 之上
本文讲解HBase的访问方式，各接口特点鲜明，适用场景不同，用户可依据如数据处理需求、系统环境等具体情况选择合适接口访问HBase。
它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件;其次，它是分布式的，有很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改，适合用来做数据分析，并不适合来做网盘应用。
摘要：云原生并非为了替换传统存储或运行Spark/Flink，而是解决企业四大痛点：1) YARN资源利用率低（20%→60%+），K8s实现混合负载调度；2) 任务隔离差，K8s Pod实现强隔离；3) 环境依赖冲突，容器化打包解决；4) 弹性不足，K8s分钟级自动扩缩容。实际架构常采用"存储不动（HDFS）+计算云原生化（K8s）"模式，核心价值在于提升管理效率、降低成本并
回到最初的疑问：“HDFS没有账号密码，知道网站就可以随意操作吗？”答案显然是否定的。HDFS的安全设计，是基于分布式存储的场景特点，采用“分层防护”的思路——从身份认证（Kerberos、Token），到权限授权（ACL、Ranger/Sentry），再到网络加密（SASL、SSL/TLS）、操作审计（审计日志），最后到数据静态加密（Transparent Encryption），形成了一套完整
本文介绍了一个基于SSM框架和HDFS的分布式云盘系统，针对传统存储系统在容量、可靠性、性能等方面的痛点，提供了一套完整的解决方案。项目采用企业级SSM框架实现Web应用开发，集成HDFS分布式存储系统，支持多用户并发访问和大文件传输。系统具备高可靠性（99.999%）、高扩展性和高性能（上传速度100MB/s）等特点，适用于毕业设计、企业部署和技术学习等多种场景。文章详细阐述了技术选型依据、系统
使用hadoop fs -ls 在命令行客户端查到的文件与网页上（50070）上所看到的的文件不一致，实际上是在命令行客户端上查到的文件是本地目录上的文件而不是hdfs中文件的内容，原因是：在hadoop配置文件中没有指定HDFS的默认路径解决方法：①修改配置文件为：<configuration><property><n...
最权威的官网：http://spark.apache.org/--master// master 的地址，提交任务到哪里执行，例如 spark://host:port,yarn,local--deploy-mode// 在本地 (client) 启动 driver 或在 cluster 上启动，默认是 client--class// 应用程序的主类，仅针对 java ...
在对hdfs进行put操作时，报下面的错误：org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /ranger_test/ranger1.txt._COPYING_ could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1).There ar...
报错信息：java.io.IOException: Filesystem closed参考：https://blog.csdn.net/posa88/article/details/41018031?utm_source=blogxgwz7参考：https://blog.csdn.net/qiumengkai/article/details/48682143?utm_source=blo...
文章目录Hadoop概述组成1. 分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）2. 资源管理系统YARN3. 分布式计算框架MapReduceHadoop生态圈1. Hive2. pig3. Mahout4. Hbase5. Zookeeper6. Sqoop7. Flume8. OozieHDFS概述1. 设计思想2. 主从架构解析2.1 ==namen
hadoop+hbase+spark搭建hadoop安装：前期准备：1.host配置和主机名2.安装jdk3.免密ssh登录Hadoop搭建参考1.在master上解压安装包#下载wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz#解压tar -xzvfhadoop-2.7....
1.2 安装配置1.2.1 安装jdk1.8#root vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/data/software/jdk1.8.0_191export JRE_HOME=JAVAHOME/jreexportCLASSPATH=.:{JAVA_HOME}/jreexport CLASSPATH=.:JAVAHOME/jreexportC...
我们在使用spark写入hdfs文件时，会经常由于partition的数目问题，导致最后保存在hdfs中时产生了很多小文件，之前也用过repartition的方法，但是会出现虽然会大量减少生成文件的数目，但是会使得最后保存文件这一步的效率很低，主要也是当repartition数目很小时，task任务数目也减少了，每个task执行起来的时间变长了。我常识在spark写入hdfs文件后，再合并这些小.
一、引起磁盘倾斜不均衡的可能原因有哪些 （1）扩容节点，向集群中添加新的数据节点 （2）数据节点之间的磁盘大小不一致二、磁盘倾斜引起的性能问题 （1）MR程序无法很好地利用本地计算的优势 （2）机器之间无法达到更好的网络带宽使用率 （3）机器磁盘无法利用 通过以下脚本可以解决磁盘间数据拷贝以实现磁盘间均衡#!/bin/bashsrc=$1dest=$2top=$3...
原因：hdfs上没有root用户，也没有对应的文件夹/user/root会默认以root身份去将作业写入hdfs文件系统中，对应的也就是 HDFS 上的/user/xxx , 我的为/user/root, 由于 root用户对hdfs目录并没有写入权限，所以导致异常的发生。而hdfs才有权限创建/user/root解决方法：1、第一种在hdfs的配置文件中，将dfs.permi...
学习测试，网上下的代码，测试通过，助于理解读写程序流程package com.linbin.testmaven;import java.net.URI;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Date;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apac...
大数据之hadoop分布式存储系统hdfs一、什么是hdfs？hdfs是一款被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。它是一个高容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，提供了高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用，放宽了POSIX约束，可以实现流式读取文件系统数据的目的。二、hdfs架构模型主要包括以下几部分：数据本身，block块形式存储NameNode节点，保存文件元数...
hadoop hdfs 文件解压缩 lzo gzip格式代码如下代码如下// An highlighted blockpackage com.mystery.learn.hadoop;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.*;import org.apache.hadoop.i...
1.查看hive表在hdfs上的存储位置hive> show create table dj_test.hxy_coma_arrived_dri_often_stay;LOCATION 'hdfs://DClusterNmg4/user/dj_bi/warehouse/dj_test.db/hxy_coma_arrived_dri_often_stay'hdfs dfs -d...
HDFS简介HDFS:Hadoop Distributed File System(hadoop分布式文件系统)分布式，感觉好厉害的样子啊，有网络文件系统，有本地文件系统，现在又多了一个分布式的文件系统。之所以是要分布式，是数据要放到多个主机上面去。放的东西在集群中，就是分布式啦！想要了解这个东东，先找一张原理图瞅瞅。看不懂没关系，继续往下瞅就是了。HDFS 1.0每个一学习...
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