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    如何部署 Hadoop 集群

    Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。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,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

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    PB 级数据秒级分析:腾讯云原生湖仓DLC 架构揭秘

    导读|过去几年,数据湖能力已经在腾讯内部包括微信视频号、小程序等多个业务大规模落地,数据规模达到 PB至 EB 级别。在此基础上,腾讯自研业务也启动了云原生湖仓能力建设。云原生湖仓架构最大的挑战什么?腾讯云原生湖仓 DLC 从哪些方面着手解决问题?接下来由腾讯云大数据专家工程师于华丽带来相关分享。 云原生湖仓的诞生背景、价值、挑战 当前这个阶段,相信大家对于数据湖,数据仓,湖仓一系列的名词已经不算陌生了,我用最直白、最狭义方式去解释“湖仓”的话,就是数据湖跟数仓存储架构统一。 数据湖最初的需求是,要存储和

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    腾讯云大数据技术介绍-云 HDFS

    大数据虽然是一个比较宽泛的词,但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题,是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的,例如我们对一个mysql表中的数据进行查询,如果是100条数据,那对于mysql来说毫无压力,但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢?情况就变得复杂了,换个角度想,十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发,我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题,只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。

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