Hadoop 是一个大型的分布式系统，在实际运行中不免会出现一些问题，这些都增加了 Hadoop 运维的难度。下面汇总一些常见的 Hadoop 运维技巧（不定期更新）。日志是 Hadoop 运维最重要的依据，无论遇到什么异常情况，通常首先做的就是查看日志。下面介绍日志的存放路径。我们可以通过直接查看日志文件的方式查看日志，也可以通过的命令实时地查看更新的日志，在有些情况下，第二种方法显得非常有效。

写在前面本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和文献引用请见1000个问题搞定大数据技术体系解答HDFS的设计目标在 Hadoop 官网 有详细说明：1.Hardware Failure2.Streaming Data Access3.Large Data Sets4.Simple Coheren

写在前面本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系解答分布式系统不可能同时满足一致性(C: Consistency)、可用性(A: Availability)和分区容错性(P: Partition Tolerance)，最多只能同时满足其中两项。补充C（一致性

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写在前面本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系解答分布式系统主要从4个角度来进行衡量：1.性能2.可用性3.可扩展性4.一致性补充性能无论是分布式系统还是单机系统，都会对性能(performance)有所要求。 对于不同的系统，不同的服务，关注的性能不尽相

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写在前面本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系解答Kappa架构和Lambda架构有着或多或少的相似之处，只是出于简化考虑，去掉了批处理层，只保留了快速处理层。其主要思想是避免从头开始进行批处理层计算，尝试把这些计算完全放在实时计算或快速处理层。Lambd

人工智能的研究主要是知识的表示、知识的获取和知识的应用。理解人工智能就要研究如何在一般的意义上定义知识。关于知识，至少有一点是明确的，那就是知识的基本单位是概念。精通掌握任何一门知识，必须从这门知识的基本概念开始学习。 ...

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