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普修罗双战士
大家好！我是Jin，来自中国北京。我是一名拥有多年开发经验的PHP/JAVA工程师。在我的优快云博客中，我将分享我在底层开发、后端开发和数据库设计方面的知识和经验。
我一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。通过在优快云上写博客，我希望与大家共同学习，互相交流技术思想和解决问题的方法。
我非常欢迎读者们的留言和建议，如果你对我在博客中分享的内容有任何问题，或者想与我一起协作开发项目，可以通过我的邮箱：1598047806@qq.com与我联系。
希望我的博客可以成为你学习和提升的良好资源！谢谢大家的关注和支持！
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初识 Elasticsearch 应用知识，一文读懂 Elasticsearch 知识文集(5)
在 Elasticsearch 中，索引（Index）是用于组织和存储一类具有相似特性的文档的逻辑容器。类似于关系型数据库中的表，索引是对保存在 Elasticsearch 中的数据进行高效搜索、聚合和分析的基本单位。逻辑容器：索引是逻辑上的组织方式，用于将一类文档分组存储。每个索引都有一个唯一的名称，用于在 Elasticsearch 中唯一标识该索引。多字段集合：索引可以包含多个字段（Fields），每个字段定义了文档中的某个特定信息。原创 2024-01-17 08:00:00 · 1074 阅读 · 0 评论 -
初识 Elasticsearch 应用知识，一文读懂 Elasticsearch 知识文集(4)
Elasticsearch Analyzer（分词器）是 Elasticsearch 中的一个关键概念，用于将文本数据分割成有意义的单词（词项），以便进行全文搜索和索引。分析器在索引和搜索时起着重要的作用，决定了词项如何被创建和存储。具体来说，Elasticsearch Analyzer 主要包含以下几个组件：1. 字符过滤器（Character Filters）字符过滤器用于在分词之前对文本进行预处理。它可以处理 HTML 标签、特殊字符的转换、替换或删除等操作。原创 2024-01-16 09:03:47 · 1338 阅读 · 0 评论 -
初识 Elasticsearch 应用知识，一文读懂 Elasticsearch 知识文集(3)
在 Elasticsearch 中，副本（Replica）是指主分片的复制品。每个主分片都可以有零个或多个副本，副本负责提供数据的冗余备份和故障恢复。提高数据容错性与可靠性: 有了副本，即使主分片因为某些原因不可用，副本仍然可以提供数据访问服务，从而提高了数据的可用性和可靠性。如果某个节点发生故障导致主分片不可用，Elasticsearch 可以从副本中自动选择一个新的主分片，确保数据的连续性和可靠性。提高搜索和读取性能。原创 2024-01-14 08:30:00 · 1194 阅读 · 0 评论 -
初识 Elasticsearch 应用知识，一文读懂 Elasticsearch 知识文集(2)
Elasticsearch 是一个开源的分布式全文搜索和分析引擎，用于存储、搜索和分析各种类型的数据。它构建在 Apache Lucene 的基础上，提供了简单易用的 RESTful API，旨在实时地处理大量数据。Elasticsearch 使用分布式架构，可以将数据拆分成多个分片，并在集群中的多个节点上进行存储和处理。这使得 Elasticsearch 非常适合处理大规模的数据和高并发查询。Elasticsearch 提供了快速、实时的搜索和分析能力。原创 2024-01-10 10:26:18 · 1410 阅读 · 0 评论 -
初识 Elasticsearch 应用知识，一文读懂 Elasticsearch 知识文集(1)
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它建立在Apache Lucene库之上，并提供了一个简单易用的RESTful接口。它具有高度可伸缩性、灵活性和强大的全文搜索能力，被广泛应用于日志分析、实时数据分析、企业搜索和安全情报等领域。1. 分布式性能：Elasticsearch采用分布式架构，可以在多个节点上水平扩展数据和负载，实现高吞吐量和低延迟。2. 实时数据：Elasticsearch能够在数据被索引之后几乎立即对其进行搜索和分析。原创 2024-01-09 10:31:07 · 1588 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(15)
MapReduce框架中的分布式缓存是一种机制，其允许在MapReduce作业执行期间，将档案（或文件）从Hadoop分布式文件系统（HDFS）复制到所有MapReduce任务所在的节点的本地文件系统中。这些档案可以是词典，配置文件，表格，甚至是代码等。分布式缓存提供了一个快速而可靠的方法，将共享的、静态数据分发给所有的MapReduce任务。它避免了将这些数据存储在每个工作节点的本地文件系统上的缺点，并避免了由于访问此类数据的同时而导致的瓶颈和性能瓶颈。原创 2024-01-09 09:01:04 · 1264 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(14)
DAG 是有向无环图（Directed Acyclic Graph）的缩写。在计算机科学中，DAG 是由一组顶点和一组有向边组成的图，其中顶点表示任务或操作，有向边表示任务之间的依赖关系。DAG 中的有向边从一个顶点指向另一个顶点，并且图中不存在回路，即没有从一个顶点出发能够经过若干有向边再回到该顶点的路径。DAG 常常用于表示和解决任务调度和依赖关系的问题。在任务调度中，每个顶点代表一个任务，有向边表示任务之间的依赖关系，即某些任务必须在其他任务完成之后才能执行。原创 2024-01-08 09:18:04 · 1064 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(13)
NameNode 存储的是整个文件系统的元数据，包括文件和目录的层次结构、文件的块信息和副本位置等，它将这些信息存储在文件系统的命名空间中。在 MapReduce 中，Combine 和 Partition 的作用是通过在 Map 阶段对输出数据进行局部聚合和合理分发，以减少数据的传输和磁盘写入，从而提高整体的性能和效率。选择适当的元数据存储方式取决于具体的需求和环境。值得注意的是，性能分析和优化的过程应该是有针对性的，即根据具体情况进行分析和优化，并确保优化的代码改动不会引入新的问题。。原创 2024-01-07 09:15:02 · 987 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(12)
HBase是一个开源的分布式列存储数据库，它是建立在Hadoop之上的一个高可靠性、高性能、可伸缩的NoSQL数据库。下面是一些关于HBase的介绍：数据模型：HBase使用基于列的数据模型。数据存储以表的形式组织，每个表包含多个行（Row），每行可以包含多个列（Column），每个列可以有多个版本（Version）。这种灵活的数据模型允许您存储半结构化、稀疏和大规模数据集。原创 2024-01-06 08:00:00 · 1128 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(11)
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法，是由Google提出并实现的。它的核心思想是分而治之，将大规模数据集分成多个小数据集，分配给多台计算机进行计算，并将计算结果合并得到最终的结果。MapReduce框架主要由两个步骤组成：Map和Reduce。Map负责将输入数据切分成小的数据块，然后将每个数据块交给不同的计算节点进行处理，生成键值对形式的中间结果文件。Reduce负责将中间结果文件按照键值归并，并进行聚合操作，生成最终的结果文件。原创 2024-01-05 09:56:25 · 972 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(10)
OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）是两种常用的数据库处理模式，它们具有不同的特点和用途。OLTP（Online Transaction Processing）是用于处理实时交易和查询的数据库处理模式。它主要用于支持业务应用程序的日常操作，如订单处理、账户管理等。OLTP数据库通常需要快速地执行读写操作并确保数据的一致性和事务完整性。高并发性：OLTP系统需要支持大量同时操作的用户，并提供快速的响应时间。原创 2024-01-04 08:30:00 · 1082 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(9)
HMaster宕机和HRegionServer宕机是在Hadoop分布式文件系统HBase中可能发生的两种故障情况。1. HMaster宕机：HMaster是HBase系统中的主节点，负责管理整个集群的元数据并协调集群中的各个RegionServer。当HMaster宕机时，会导致以下情况：元数据不可用：HMaster负责管理HBase的元数据，包括表的分布式拆分、负载均衡、Region的分配等。当HMaster宕机时，元数据将不再可用，这意味着无法创建新表、修改表结构或进行任何对元数据的操作。原创 2024-01-03 09:08:24 · 1174 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(8)
Hive还提供了自定义元数据存储方式的扩展机制，可以根据特定需求实现自定义的元数据存储方案。优点：灵活自定义，可以根据实际需求选择合适的元数据存储方式。缺点：需要开发和维护自定义存储方案，工作量可能较大。需要根据实际情况和需求选择适合的元数据存储方式。对于小规模和测试环境，嵌入式Derby数据库方式是最简单方便的选择；而对于生产环境和大规模部署，使用外部数据库或远程数据库方式能够提供更好的性能和扩展性。此外，自定义元数据存储方式适用于具有特殊需求的场景。原创 2024-01-02 10:00:00 · 1035 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(7)
首先需要明确建设数据中心的具体需求和目标，例如数据中心需要支持的应用类型、数据存储要求、计算需求、网络要求等。此外，需要考虑数据中心的可扩展性和可靠性等方面。原创 2024-01-01 08:22:04 · 1082 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(6)
如果要统计一个文本文件中单词的数量，可以通过编写一个 Map 函数将每个单词映射成键值对（单词，1），然后通过 Reduce 函数对每个单词出现的次数进行累加。如果一个Datanode出现错误，可以通过添加新的Datanode来增加集群的可用性、复原故障节点上的数据，并提升整个集群的负载均衡能力。由于HDFS会自动在多个Datanode上保存多个数据副本，以确保数据的安全性和可用性，因此复制因子下降可能会导致数据丢失的风险增加，特别是在整个HDFS集群中仅有3个Datanode的情况下。原创 2023-12-31 09:12:07 · 1051 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(5)
Spark是一种开源分布式计算系统，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。Spark旨在提供一种可扩展、高效、快速的计算平台，支持各种数据处理和机器学习应用。以下是Spark的详细说明：分布式计算系统：Spark是一种分布式计算系统，可以在大规模数据集上进行高效的计算。它使用了内存计算技术，可以将中间数据存储在内存中，避免了计算中频繁的磁盘读写操作，从而提高了计算性能。快速计算：Spark的计算速度非常快，可以通过内存计算和基于RDD（弹性分布式数据集）的数据模型，实现更快的处理速度。原创 2023-12-29 10:30:00 · 1047 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(4)
Hive 外部表是指数据存储在 HDFS 中，而表定义存储在 Hive 元数据库中的表。外部表的优点如下：* 数据更安全：数据存储在 HDFS 中，而表定义存储在 Hive 元数据库中，这样可以防止数据被意外删除。* 数据更灵活：外部表可以指向任何 HDFS 目录，因此可以更灵活地管理数据。* 数据更高效：外部表不会在 Hive 元数据库中存储数据，因此可以更高效地管理数据。原创 2023-12-24 10:00:00 · 932 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(3)
Kafka 集群：Kafka 集群由一组 Kafka 节点组成，每个节点都运行着 Kafka 服务器。Kafka 客户端：Kafka 客户端是用来发送和接收消息的应用程序。Kafka 主题：Kafka 主题是一个逻辑上的分区集合，用于存储消息。Kafka 分区：Kafka 分区是一个物理上的文件，用于存储主题中的消息。Kafka 消费者组：Kafka 消费者组是一组消费者，它们共同消费一个主题或多个主题中的消息。Kafka 集群。原创 2023-12-23 09:33:28 · 1105 阅读 · 0 评论 -
初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(2)
Hadoop的TextInputFormat是Hadoop中的一个输入格式类，用于处理文本文件。它将文本文件划分为一行一行的记录，并将每一行的偏移量作为键，行内容作为值。TextInputFormat的作用是将文本文件拆分为多个InputSplit，每个InputSplit对应一个Mapper任务。每个Mapper任务负责处理一个InputSplit中的数据。原创 2023-12-20 15:40:08 · 677 阅读 · 0 评论 -
初识大数据应用，一文掌握大数据知识文集(1)
edit 文件是可追加的，新的变更操作会被追加到文件的末尾。需要注意的是，Shuffle过程是一个开销较大的操作，因此在Spark应用程序中，尽量减少Shuffle的使用，可以有效提高性能。需要注意的是，fsimage是文件系统的镜像文件，包含完整的元数据信息，用于恢复文件系统的状态。而edit是文件系统的编辑日志文件，记录了文件系统的变更操作，用于更新文件系统的最新状态。总之，fsimage 是文件系统的镜像文件，包含完整的元数据信息，而 edit 是文件系统的编辑日志文件，记录了文件系统的变更操作。原创 2023-12-14 10:56:05 · 1151 阅读 · 0 评论