HDFS资料收集

最新推荐文章于 2025-11-25 09:50:05 发布
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#hadoop #2010

flume采集日志信息到hdfs
**My Coding Family**
09-05 1492
如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏。
hdfs&hbase
weixin_61006262的博客
06-30 1029
1.NameNode 负责客户端请求的响应 元数据的管理（查询，修改） namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）的集合，它是基本的访问控制单元。时间戳：每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引， HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍然保留（这是和HDFS只允许追加不允许修改的特性相关的）
13、HDFS Snapshot快照
热门推荐
alanchanchn的专栏
04-28 7万+
快照（Snapshot）是数据存储的某一时刻的状态记录；与备份不同，备份（Backup）则是数据存储的某一个时刻的副本。HDFS Snapshot快照是整个文件系统或某个目录在某个时刻的镜像。该镜像并不会随着源目录的改变而进行动态的更新。
HDFS知识总结
Flychuer的专栏
11-29 1009
随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1、首先先来了解几个概念寻址时间：HDFS中找到目标文件block块所花费的时间。原理：文件块越大，寻址时间越短，但磁盘传输时间越长；文件块越小，寻址时间越长，但磁盘传输时间越短。2、为什么block不能设置过大，也不能设置过小。
Hadoop—HDFS
m0_62193445的博客
08-29 1285
客户端 -> NameNode 一般最少俩台存储元数据（存储的文件名格式等） 不包扩数据存储的DataNode节点 多台NameNode根据Zookeeper进行选主当主节点宕机会自动切换，如果是因为网络延时Zookeeper没能监听到，会先杀死该线程再切换主节点。6.ANN会使用fsimage加edits inprogress文件还有大于fsimage的edits文件即可完全恢复元数据。3.主备NN的edits都是不完整，但是QJM是完整的。1.edits文件用于存储元数据，默认2分钟生成一个。
Hadoop-HDFS
一位即将谢顶的BD程序牛
05-26 1479
Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)是Apache Hadoop中的分布式文件系统。它是一个流行的分布式文件系统,适合运行在的集群上。HDFS的主要特征有:1. 分布式:HDFS存储文件的片段称为block,每个block默认大小为128MB,一个文件会被划分成多个block存储在集群的不同节点上。2. 容错:HDFS会自动保存文件多份副本,默认保存3份副本,这样即使某个节点失效,数据也不会丢失。
Hadoop-HDFS精通笔记
m0_63924864的博客
11-03 936
Hadoop的分布式文件系统（HDFS）是专为大规模数据存储设计的开源软件，旨在运行于商用硬件之上。HDFS通过将大文件分割成多个块，并将这些块复制到多个节点上，以实现高容错性和高吞吐量的数据访问。本文档总结了HDFS的关键特性，包括其主从架构——由一个名称节点管理多个数据节点，以及如何通过冗余存储确保数据的可靠性和可用性。此外，还探讨了HDFS在处理大数据应用时的优势，如支持流式数据访问、可扩展性强、成本效益高等特点。最后，简要介绍了HDFS的基本操作命令和配置参数，帮助用户更好地管理和优化数据存储。
HDFS详解
woaini886353的博客
05-10 1万+
******HDFS基本概念篇****** 1. HDFS前言 设计思想 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； 在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 重点概念：文件切块，副本存放，元数据 2. HDFS的概念和特性 首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——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
hadoop安装和HDFS基础
2301_82242670的博客
05-04 673
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，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。
Flume采集Rabbitmq数据同步到HDFS
05-30
总的来说，Flume结合RabbitMQ和HDFS，提供了一个强大而灵活的解决方案，用于实时地从消息队列收集和存储大数据。通过合理配置和优化，这个组合可以有效地处理大规模的日志数据，为企业的大数据分析和处理提供了坚实...
大数据 hdfs hadoop hbase jmeter
10-23
在这个项目中，可能包含了配置JMeter测试计划、创建HDFS和HBase的连接、设置数据读写测试、收集和分析测试结果等内容。文件"jmeter-hdfs_hadoop-hbase"可能是这个测试项目的源代码或者配置文件，包含了JMeter脚本和...
HDFS Router-Based Federation Rebalancer.pdf_hdfs_
10-01
《HDFS Router-Based Federation Rebalancer》是针对Hadoop分布式文件系统（HDFS）中联邦均衡器的一个深度探讨。在HDFS中，联邦是一种扩展性的实现方式，它允许多个独立的命名空间（NameSpaces）并存，每个命名空间...
基于Python爬虫和HDFS的招聘信息采集与存储系统.zip
03-20
当爬虫收集到大量招聘信息后，会通过HDFS的API将数据分块存储在不同的节点上，从而实现数据的冗余备份和负载均衡。 在实际应用中，这样的系统有多种价值。对于企业来说，可以定期抓取和分析行业内的招聘动态，了解...
HDFS可靠性策略
02-14
在安全模式阶段 NameNode 收集各个 DataNode 的报告，当数据块达到最小副本数以上时，会被认为是“安全”的。 * 快照机制：支持存储某个时间点的映像，需要时可以使数据重返这个时间点的状态。 * 回收站：删除文件时...
Hive基于Hadoop的数据仓库工具
usa_washington的博客
11-24 247
可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，将 SQL 语句转换为 MapReduce/Tez/Spark 任务运行。企业级数据仓库（EDW）数据湖查询引擎历史数据分析数据清洗和转换数据格式转换数据质量检查每日/每周/月度报表用户行为分析业务指标计算数据科学家进行数据探索即席查询分析。
2025 年 15 大大数据技术：从 Hadoop 到 BigQuery 及其他
雪兽软件
11-25 439
架构组成——（1）优化的 Apache Spark 运行时 ：平台构建于 Apache Spark 之上，优化了 Spark 的运行时，进一步提升 Spark 的性能表现。架构组成——（1）RDD（弹性分布式数据集）：内存计算的核心数据结构。架构组成——（1）元数据存储：存储数据的元信息（如数据结构、存储位置）。架构组成——（1）HDFS（Hadoop 分布式文件系统）：将数据存储在多个节点上，实现数据冗余备份。（3）与谷歌云（Google Cloud）集成：实现数据的无缝迁移与分析。
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
最新发布
11-25
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源，重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程，涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型，采用小信号扰动方法进行频域扫描，获取系统输出阻抗特性，并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性，帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法；②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程；③复现高水平学术论文中的关键技术环节，支撑科研项目或学位论文工作；④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议：建议读者结合相关理论教材与原始论文，逐步运行并调试提供的Simulink模型，重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响，通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化，深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件
11-25
本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。 功能特点 硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。 模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。 注意事项 触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。 硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。 使用说明 下载资源文件：下载并解压本资源文件。 导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。 配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。 编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。 测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。
SGLang核心技术详解[项目源码]
11-25
SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。
Flume实现Rabbitmq到HDFS数据实时同步技术解析
在大数据处理和存储的领域中，Flume、RabbitMQ和HDFS是三个非常重要的组件。Flume是一个分布式、可靠且可用的系统，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。RabbitMQ是一个功能强大的消息代理，广泛用于应用程序...
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