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hdfs数据存储
大
数据
的处理过程一般包括哪几个步骤?
答:
1、数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行,如传感器、网页抓取、日志记录等。数据可以来自各种来源,包括传感器、社交媒体、电子邮件、数据库等。2、
数据存储
一旦数据被收集,它们需要被存储在适当的地方以供后续处理。大数据处理需要使用分布式存储系统,如Hadoop的
HDFS
、Apache ...
hadoop集群的角色有哪些
答:
由于存放元数据,如果NameNode发生故障,整个
HDFS
可能会瘫痪。因此,对于大型集群,通常会使用高可用性配置,其中有一个活动的NameNode和一个备用的NameNode。2. DataNode:DataNode是HDFS集群中的工作节点,它们实际
存储数据
。当你把一个文件放入HDFS时,文件会被分成多个块,这些块会被存储在一个或多个...
大
数据
是什么?大数据和Hadoop之间有什么联系?
答:
Hadoop的框架最核心的设计就是:
HDFS
和MapReduce。HDFS为海量的
数据
提供了
存储
,则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统,具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。简单理解,Hadoop是一个开源的大数据分析软件,或者说编程模式。它是通过分布式的...
hadoop和spark的区别
答:
hadoop中的mapreduce运算框架,一个运算job,进行一次map-reduce的过程;而spark的一个job中,可以将多个map-reduce过程级联进行。平台不同spark和hadoop区别是,spark是一个运算平台,而hadoop是一个复合平台(包含运算引擎,还包含分布式文件
存储
系统,还包含分布式运算的资源调度系统),所以,spark跟hadoop来...
数据
仓库与ODS的区别,数据仓库和ODS并存方案
答:
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到
数据存储
上,期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多: 网站日志: 作为互联网行业,网站日志占的份额最大,网站日志存储在多台网站日志服务器上, 一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent,实时的收集网站日志并存储到
HDFS
上; 业务数据库...
大
数据
怎么学习
答:
第三阶段:海量
数据存储
分布式存储 1Hadoop
HDFS
分布式存储:HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,介绍其的入门基础知识,深入剖析。2HBase分布式存储:HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性,高...
Hive 和
数据
库的异同
答:
1.查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。2.
数据存储
位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的,所有 Hive 的数据都是存储在
HDFS
中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件...
hadoop和hive之间有什么关系?
答:
hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架,hive是一个提供了查询功能的数据仓库,而hadoop底层的
hdfs
为hive提供了
数据存储
。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行,结合两者的优势,进行数据决策。一个擅长大数据并行计算,一个支持SQL数据查询,方便是显而易见的。但hive只要...
存储
策略是什么?
答:
通常,存储策略可以通过多种方式来实现。下面将介绍几种常见的存储策略及其实现方式。1. 分布式存储策略 分布式存储策略是指将数据分散存储在多个节点上,以提高系统的可靠性和性能。这种策略通常用于大规模的
数据存储
和处理场景。常见的实现方式包括:- 分布式文件系统:如Hadoop的
HDFS
、谷歌的GFS等,通过将...
2分钟读懂Hadoop和Spark的异同
答:
同时,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark,则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。两者可合可分 Hadoop除了提供为大家所共识的
HDFS
分布式
数据存储
功能之外,还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们...
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