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。
首先我们搭建一个简单的演示工程（演示工程使用的gradle，Maven项目也同样添加以下依赖），本次使用的是Hadoop最新的3.2.1。
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例，包括用户的业务数据，平台应用，从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。
这个是个问题贴，由about云会员提问。会员答疑。提问和回答都比较有水平，分享出来。
本文介绍了大数据计算引擎在数据平台中的重要性，重点讲解了Hadoop、Spark、Flink和ClickHouse这四种引擎的特点和适用场景。通过对比分析，总结了各引擎在性能、易用性、功能丰富度、适用业务场景等方面的差异。同时，分享了在金融、互联网、运营商、公共服务等行业中，各引擎在实时分析、离线批处理、海量数据存储等方面的实践案例。此外，还探讨了各引擎在数据开发、数据治理、数据服务等方面的挑战和机遇。
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
•资源：在 YARN 的语境下，资源特指计算资源，包括CPU 和内存。计算机的每个进程都会占用一定的CPU 和内存，任务需要先向RM 申请到资源后才能获准在NM 上启动自己的进程。
“数据湖”、“湖仓一体”及“流批一体”等概念，是近年来大数据领域热度最高的词汇，在各大互联网公司掀起了一波波的热潮，各家公司纷纷推出了自己的技术方案，其中作为全链路数字化技术与服务提供商的袋鼠云，在探索数据湖架构的早期，就调研并选用了Iceberg作为基础框架，在落地过程中深度使用了Iceberg并进行了部分改造，在这个过程中，我们积累出了一些经验和探索实践，希望通过本篇文章与大家分享，也欢迎大家一起共同讨论。
第一个时期： 2006 年到 2008 年。2008 年左右，Hadoop 成为了 Apache 顶级项目，并正式发布了 1.0 版本，它的基础主要是基于谷歌的三驾马车，GFS、MapReduce、BigTable 去定义的。
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后，该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。（更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]） 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布，而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
通过上面的过程分析，可以知道，Spark版本存在两个地方：一个是A节点提交Spark-submit的程序必须是2.3.0版本的；另一个是Yarn使用的lib必须是2.3.0版本的。
作者 | 聂磊 策划 | Tina 云原生架构下，基于 Hadoop 技术栈搭建数据平台应该如何改造？ 理想汽车大数据平台涉及的组件多， 在从 Hadoop 到云原生演进的过程中边探索，边实践，积累了不少一手经验；同时，他们率先在对象存储上使用 JuiceFS，实现平台级文件共享、跨平台使用海量数据等场景。 1 理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展，基于我个人的理解，将大数据的发展分了 4 个时期： 第一个时期：2006 年到 2008 年。2008 年左右，H
基于任何平台实现的云盘系统，面临的首要的技术问题就是客户端上传和下载效率优化问题。基于Hadoop实现的云盘系统，受到Hadoop文件读写机制的影响，采用Hadoop提供的API进行HDFS文件系统访问，文件读取时默认是顺序、逐block读取；写入时是顺序写入。
Hadoop 是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，它具有无共享、高可用（HA）、弹性可扩展的特点，非常适合处理海量数量。
产品介绍：TDSQL分布式数据库是腾讯公司结合自身支付、金融等核心业务需求，紧紧抓住了国外传统集中式数据库难以适应业务规模快速增长这一现实问题，从2009年开始研制新一代分布式数据库系统TDSQL。并通过持续的产品化完善，实现国产分布式数据库的市场通用化，助力金融政务等行业实现数据库安全可控，并持续降低IT成本，提升数字化运营效率，从而进一步推动普惠金融、数字政务等传统行业升级发展。
作者 | 杨鹏程 策划 | 凌敏 4 月 15 日 -16 日，由 InfoQ 主办的 DIVE 全球基础软件创新大会 通过云上展厅的形式成功召开。在 腾讯云基础软件创新实践专场，来自腾讯云的 TBDS 大数据引擎研发负责人杨鹏程带来了主题为《腾讯云⼤数据 TBDS 在私有化场景万节点集群的实践》的演讲，以下为主要内容。 本次分享主要分为三个部分展开：第一部分是 Hadoop 体系下存算⼀体存在的问题；第二部分是 TBDS 存算分离架构和三层优化；第三部分是云原⽣环境下计算引擎优化和最佳实践，最后是对本次分
本文主要讲解一下iceberg数据湖在微软云azure上面的部署方案，采用的方案是通过hadoop的api写入azure，和之前写入hdfs没有太大区别，只需要配置一下hadoop的配置文件即可。iceberg这里不需要做任何改动。目前支持Azure Blob Storage 和 Azure Data Lake Storage Gen2。此外着重说明一下，azure仅支持hadoop 3.2 以上的版本，否则的会报错 java.io.ioexception no filesystem for scheme : abfss.
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
Hadoop对于从事互联网工作的朋友来说已经非常熟悉了，相信在我们身边有很多人正在转行从事hadoop开发的工作，理所当然也会有很多hadoop入门新手。Hadoop开发太过底层，技术难度远比我们想象的要大，对新手而言选择一个合适的hadoop版本就意味着上手更快！
之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。
中国电信大数据集群每日数据量庞大，单个业务单日量级可达到 PB 级别，且存在大量过期数据（冷数据）、冗余数据，存储压力大；每个省公司都有自己的集群，以及多个收集全国各省级业务信息的集团大数据集群，导致数据分散冗余，省集群与集团集群数据无法共享，跨地域任务延迟高。
dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size)，比如集群规模为8台时，即20*8的对数，此参数设置为60 The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes. NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。设置该值的一般原则是将其设置为集群大小的自然对数乘以20，即20logN，N为集群大小。
CSDN授权转载 作者：王锋。曾任职并负责新浪研发dip分析平台架构设计、开发工作，承载了新浪及微博各产品线的离线、实时等各类业务分析需求。目前任职微店大数据架构师，负责微店大数据（hadoop）基础技术架构及服务运营，并负责完成业务类及运维类指标分析需求，逐步构建微店的监控分析平台。 导读：微店是全球领先的移动电商网络，创造了一个便利的手机购物环境，目前有超过3000万的店主使用微店销售商品。微店大数据架构师王锋，将重点描述大数据处理平台中数据采集、传输、存储、分析过程中的公共基础技术部分。 马云说“人类
您可以使用 authzmigrator 工具将 Hive 对象和 URL 权限以及 Kafka 权限从 CDH 集群迁移到 CDP 私有云基础 集群。您可以使用 DistCp 工具将 HDFS 数据从安全的 HDP 集群迁移到安全或不安全的CDP 私有云基础集群。
spark on yarn是spark集群模式之一，通过resourcemanager进行调度，较之standalone模式，不需要单独启动spark服务。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
在大数据行业里，2006 年 Hadoop 的诞生，给我们带来了变革意义的改变，大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统，无论是先前十分繁荣的 Hadoop，还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等，都被广泛地使用着。
本文主要介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群，以及如何通过distcp工具将友商云Hadoop中的数据迁移到腾讯云自建Hadoop集群。
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
腾讯云EMR和ES是两款非常火热的大数据分析产品，长期以来一直是分别在客户场景下使用的，不过随着云上CHDFS产品的上线，以及ES-Hadoop等插件的完善，两者结合使用有了比较成熟的方案，下面就介绍一下相关使用的方式：
作者 | 苏锐 策划 | Tina Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，受到广泛的应用，给整个行业带来了变革意义的改变；随着云计算时代的到来， 存算分离的架构受到青睐，企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。 今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些，希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。 Hadoop 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布，这是一个 all-i
前一段时间总结了hadoop中的token认证、yarn任务运行中的token，其中也都提到了delegation token。而最近也遇到了一个问题，问题现象是：flink任务运行超过七天后，由于宿主机异常导致任务失败，继而触发任务的重试，但接连重试几次都是失败的，并且任务的日志也没有聚合，导致无法分析问题失败的原因。最后发现是和delegation token有关，本文就来总结下相关的原理。
如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？对于大部分人来说都是傻傻分不清楚。
HDFS: 负责大数据的存储 Common: HDFS和MR共有的常用的工具包模块！ MapReduce: 负责计算，负责计算资源的申请的调度！
这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。 1）Client：就是客户端。 （1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储； （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息； （3）与DataNode交互，读取或者写入数据； （4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如启动或者关闭HDFS； （5）Client可以通过一些命令来访问HDFS； 2）NameNode：就是Master，它是一个主管、管理者。 （1）管理HDFS的名称空间； （2）管理数据块（Block）映射信息； （3）配置副本策略； （4）处理客户端读写请求。 3）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。 （1）存储实际的数据块； （2）执行数据块的读/写操作。 4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。 （1）辅助NameNode，分担其工作量； （2）定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode； （3）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
存储是大数据的基石，存储系统的元数据又是它的核心大脑，元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能，来个大比拼。
12、在MapTask的Combine阶段，当处理完所有数据时，MapTask会对所有的临时文件进行一次（）。
2011年的时候我们在百度搜索Hadoop相关的问题每天只有零星几个，2015年再去百度搜索Hadoop已经有800多万个问题，而如今已然已经过亿了，Hadoop已成为大数据必备的基础设施了。Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。近年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。那么到底什么是Hadoop？它有什么作用？它的基础架构是怎么样的？今天就Hadoop的这些基本概念来做一次简单的梳理。
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
2020年2月23日19点，国内最大精准营销服务商微盟出现大面积系统故障，旗下300万商户线上业务全停，商铺后台所有数据被清。始作俑者是一位运维，在生产环境数据库删库，而刚上市不久的微盟就因此遭受巨大的损失，2月23日宕机以来，市值蒸发30亿港元。最贵的安全事件。数据中台咋防止类似事件？
腾讯云消息队列 Kafka 内核负责人鲁仕林为大家带来了《Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进》的精彩分享，从 Kafka 架构遇到的问题与挑战、Kafka 弹性架构方案类比、Kafka 分级存储架构及原理以及腾讯云的落地与实践四个方面详细分享了 Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进。
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 （一）什么是元数据加速器？ 元数据加速功能是由腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能，支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务，系统设计指标可以达到2.4
作者｜吴建阳 翁建清 策划｜褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台，用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群，用于大规模数据处理、分析，使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源，一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商，查询其官网发行版本记录，能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日，当是时
近日，AS 全球架构师峰会上海站圆满落地。会上，来自 OPPO 安第斯智能云的唐之享围绕云原生分布式存储 CubeFS 在机器学习和大数据的探索和实践这一主题展开了精彩分享，以下为本次分享的精华内容。本次分享主要从以下四个方面进行： CubeFS 的架构设计和关键产品特性； CubeFS 在机器学习领域的应用和实践，详细说明 OPPO 机器学习存储的演进过程和遇到的问题和挑战，以及如何基于 CubeFS 应对这些问题和挑战； CubeFS 在大数据的应用和实践； 展望 CubeFS 的未来演进方向。 01
在HDFS集群运维过程中，常会碰到因为实际业务增长低于集群创建时的预估规模；集群数据迁出,数据节点冗余较多；费用控制等原因，需要对集群进行缩容操作。Decommission DataNode是该过程中关键的一步，就是把DataNode从集群中移除掉。那问题来了，HDFS在设计时就把诸如机器故障考虑进去了，能否直接把某台运行Datanode的机器关掉然后拔走呢？理论上可行的，不过在实际的集群中，如果某份数据只有一份副本而且它就在这个机器上，那么直接关掉并拔走机器就会造成数据丢失。本文将介绍如何Decommission DataNode以及可能会遇到Decommission超时案例及其解决方案。
该工具提供自动化解析HDFS集群FSImage文件，并解析成文本文件存储在HDFS中；解析后的信息通过Hive映射成表，并通过Hive进行相关信息统计，使用有数生成相关报表。
导读：HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，可运行在廉价的硬件上，能够处理超大文件以及提供流式数据操作。HDFS具有易扩展、高度容错、高吞吐量、高可靠性等特征，是处理大型数据集的强有力的工具。
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