大小文件通吃, 热点hash功能. 全局唯一KV索引. 百度网盘模式.断点续传功能.MR分析功能. 来自为知笔记(Wiz)

HDFS集群PB级数据迁移方案-DistCp生产环境实操篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 用了接近2个星期的时间,终于把公司的需要的大数据组建部署完毕了,当然,在部署的过程中踩了不少坑,自己也对系统,网络,各个大数据生态圈常用软件进行了调优操作,后期等我整理好笔记后会分享给大家参考的.集群是部署好了,但是没有数据的话也没有人会去用.因此我们需要把旧集群的数据迁移至新集群中(旧集群的数据都是存放在云平台上的,而新集群),在迁移的过程中,参考网上的很多解决方案,最

PB级数据实时查询,滴滴Elasticsearch多集群架构实践  mp.weixin.qq.com 点击上方"IT牧场",选择"设为星标"技术干货每日送达 点击上方"IT牧场", 右上角选择“设为星标” 精品技术文章准时送上! “Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力. Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack,可以为日志服务.搜索引擎.系统监控等提

在2019年3月的北京云栖峰会上,阿里云正式推出全球首个云原生HDFS存储服务—文件存储HDFS,为数据分析业务在云上提供可线性扩展的吞吐能力和免运维的快速弹性伸缩能力,降低用户TCO.阿里云文件存储HDFS的发布真正解决了HDFS文件系统不适应云上场景的缺陷问题,用户无须花费精力维护和优化底层存储.云时代,通过借助虚拟化技术,大数据分析的计算框架在云上逐渐实现了快速部署和弹性伸缩.但是作为数据底座的HDFS文件系统,它在设计之初并没有考虑到上云场景.其数据的扩缩容.故障硬件排除都依赖大量手工运

PB (数据存储单位) 编辑 pb指petabyte,它是较高级的存储单位,其上还有EB,ZB,YB等单位. 它等于1,125,899,906,842,624(2的50次方)字节,“大约”是一千个terabyte(实际上,准确地说是1024个terabyte,之所以说成1000个terabyte可能是为了更便于记忆). abbr.拍字节,1PB=1024TB. 外文名 petabyte 简    称 PB 性    质 计算机中较高级的存储单位 1PB 1024TB 目录 1 简介 2 换算 简

自己设计的时序图. 来自为知笔记(Wiz)

1.概念.架构 2.配置文件示例.部署步骤 hadoop2.0已经发布了稳定版本了,增加了很多特性,比如HDFS HA.YARN等.最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA 注意:apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库, 所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译 (建议第一次安装用32位的系统,我将编译好的64位的也上传到群共享里了,如果有兴趣的可以自己编译一下)

1. 引言 从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全.无缝的运输和交付体验需要可靠.高性能的大规模数据存储和分析.2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能.一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势.接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Softwar

此文转自: https://www.jianshu.com/p/9f1347ef75dd 2013年阿里的Cobar在社区使用过程中发现存在一些比较严重的问题,如高并发下的假死,心跳连接的故障,只实现了一半的NIO,和看上去很美的自动连接让我们在使用过程中掉入了一个接一个的陷阱,苦苦挣扎.终于,经过Mycat带头人Leader.us的改良——Mycat诞生了. Mycat 开源后,一些 Cobar 的用户参与了Mycat的开发,最终 Mycat 发展成为一个由众多软件公司的实力派架构师和资深开发

前言 业界对系统的高可用有着基本的要求,简单的说,这些要求可以总结为如下所示. 系统架构中不存在单点问题. 可以最大限度的保障服务的可用性. 一般情况下系统的高可用可以用几个9来评估.所谓的几个9就是系统可以保证对外提供的服务的时间达到总时间的百分比.例如如果需要达到99.99的高可用,则系统全年发生故障的总时间不能超过52分钟. 系统高可用架构 我们既然需要实现系统的高可用架构,那么,我们到底需要搭建一个什么样的系统架构呢?我们可以将需要搭建的系统架构简化成下图所示. 服务器规划 由于我电脑资

写在前面 业界对系统的高可用有着基本的要求,简单的说,这些要求可以总结为如下所示. 系统架构中不存在单点问题. 可以最大限度的保障服务的可用性. 一般情况下系统的高可用可以用几个9来评估.所谓的几个9就是系统可以保证对外提供的服务的时间达到总时间的百分比.例如如果需要达到99.99的高可用,则系统全年发生故障的总时间不能超过52分钟. 系统高可用架构 我们既然需要实现系统的高可用架构,那么,我们到底需要搭建一个什么样的系统架构呢?我们可以将需要搭建的系统架构简化成下图所示. 服务器规划 由于我电

什么是ES?ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎.ElasticSearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 本教程使用软件为6.4.3版本 下载 ElasticSearch: https://www.elastic.co/cn/download

表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库,被广泛用于社交.物联网.人工智能.元数据和大数据等业务场景.表格存储TableStore采用与Google Bigtable类似的宽表模型,天然的分布式架构,能支撑高吞吐的数据写入以及PB级数据存储. 原生的宽表数据模型,存在一些天然的缺陷,例如无法很好的支持属性列的多条件组合查询,或者更高级的全文检索或空间检索.另外在与计算系统的对接上,特别是流计算场景,传统的大数据Lam

@ 目录 ES应用场景 ES应用场景举例 应用场景思考 ES和其他数据库对比 ES架构 Gateway Lucene 数据处理 发现机制与脚本 Transport REST full API ES中集群.节点.索引.分片.段等概念 集群 节点 索引 分片 段(segment) 文档(document) 字段(field) 词项(term) 词条(token)(_analyze查询) Mapping 分片解决什么问题? 分片数该怎么设置? 副本解决什么问题? 集群的初期规划 ES底层数据结构 un

原来:计算效率低 现在:成本降低,能用PC机,就不用大型机和高端存储了:软件容错硬件故障视为常态,通过软件保证可靠性:简化并行分布式计算,无需控制节点同步和数据交换,但是谷歌只发表了相关技术论文,没有开源实现,hadoop是模仿谷歌大数据技术的开源实现来了. 谷歌大数据技术:MapReduce.BigTable.GFS 目前hadoop是属于apache,他是开源的,分布式存储和分布式计算的平台. 核心组成: HDFS,分布式文件系统,存储海量数据: MapReduce,并行处理框架,实现任务分

1 简介 SequoiaDB(巨杉数据库)是一款分布式非关系型文档数据库,可以被用来存取海量非关系型的数据,其底层主要基于分布式,高可用,高性能与动态数据类型设计,与当前主流分布式计算框架 Hadoop 紧密集成. SequoiaDB 同时兼顾了关系型数据库中众多的优秀设计:如索引.动态查询和更新等,同时以文档记录为基础更好地处理了动态灵活的数据类型. SequoiaDB 使用 MPP(海量并行处理)架构,运行于 Linux x86-64 与 PowerPC 平台集群,支持 PB 级数据存储.

本文是字节跳动数据平台开发套件团队在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲分享,将着重分享Flink在字节跳动数据流的实践. 字节跳动数据流的业务背景 数据流处理的主要是埋点日志.埋点,也叫Event Tracking,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析.推荐.运营的基石. 用户在使用App.小程序.Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点.Web端埋点.服务端埋点. 不同来源的埋点都

hadoop是一种用于海量数据存储.管理.分析的分布式系统.需要hadoop需要储备一定的基础知识:1.掌握一定的linux操作命令 2.会java编程.因此hadoop必须安装在有jdk的linux环境中. linux环境可以用以下方式获取:1.安装linux操作系统  2.安装linux虚拟机  3.在阿里云.UniteStack上租一个云主机,创建linux环境,然后用putty去链接. linux下jdk的安装:百度即可. 与hadoop相关联的一些基础知识: Google大数据技术:

1. 背景 随着大数据时代来临,人们发现数据越来越多.但是如何对大数据进行存储与分析呢?   单机PC存储和分析数据存在很多瓶颈,包括存储容量.读写速率.计算效率等等,这些单机PC无法满足要求. 2. 为解决这些存储容量.读写速率.计算效率等等问题,google大数据技术开发了三大革命性技术解决这些问题,这三大技术为: (1)MapReduce (2)BigTable (3)GFS 技术革命性:    革命性变化01:成本降低,能使用PC,就不用大型机和高端存储.    革命性变化02:软件容错

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