Hadoop 目前是数据处理的标准工具,其核心组件包含了HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源调度平台)、
Apache Hadoop是一种开源软件框架,能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common,这是一组常见的实用工具,可以通过模块来运行。这些模块还包括:Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce,后者是一种基于YARN的系统,能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件,可以在Hadoop上运行,比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎,就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程,对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性,能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器,每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性,所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括:在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗? Hadoop很复杂,需要大量的员工时间和扎实的专业知识,这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员,加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出,从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算,但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道,增添了复杂性和成本。结果就是,Hadoop集群可能显得过于孤立。
前不久CSDN联合国内顶级云厂商,共同为开发者提供稳定便宜的云服务,送了学长两张优惠券,一张云容器,一张云主机。恰好最近在学习某硅谷的SeaTunnel课程需要用到主机做实验,使用本地的还需要重头安装VMware,有诸多不便,于是想试试CSDN的云容器服务。
本教程将介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群。Hadoop中是一个Apache的框架,可以让你通过基本的编程处理跨服务器集群的分布式方式的大型数据集。Hadoop提供的可扩展性允许你从单个服务器扩展到数千台计算机。它还在应用层提供故障检测,因此它可以检测和处理故障,作为高可用性服务。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来,每年都保持着高速增长,业务的增长带来了数据量的剧增。
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。
随着网络性能提升,云端计算架构逐步向存算分离转变,AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变,大数据计算领域也迅速朝此方向演化。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题,目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好,因此阿里云提供了BDS迁移服务,可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
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
今天分享一下文件存储的一些心得,在软件开发过程中,必然会涉及到文件存储,文件存储的方案有很多,市面上也出现了很多文件系统,我们需要根据自己的需求去选择选择存储方式和规格等等,例如是采用公有云存储还是私有云存储,还是混合云存储,这都需求根据项目的特征去选择,没有哪一种方式是十全十美的,完全根据场景去选择,软件领域没有银弹嘛。
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。
华为云存储容灾服务(简称SDRS)提供了虚拟机级别的容灾保护,当主站点故障的时候,虚拟机可以在备站点迅速恢复,以确保业务的联系性
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。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 AI 应用对存储系统的挑战是全面的,从离应用最近的数据计算如何加速,到离应用最远的数据存储如何管理,到数据存储和数据计算之间如何高效流通,再到不同应用之间的资源调度如何协调 …… 这其中每一个环节的低效,都有可能拖累最终的 AI 任务的最终完成时间,让 AI 应用在一直等待数据,多个 AI 应用之间无法高效并发。 本次分享,将以存储系统为视角,对 AI 应用加速中的全部流程进行展开,分析其中关键节点和讲解相应技术,并分享百度智能云在 AI IaaS 建设
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。
导语 | 随着企业大数据规模和应用的增长和发展,计算与存储分离的架构渐渐成为主流,它解决了计算量和存储量不匹配问题, 实现了算力的按需使用,但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作,探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本,大幅优化网络带宽,带宽削峰20%-50%,节省总带宽10%-50%,同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%,下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来,随着大数据规模的增长,以及大数据应用的发展,大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计
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。
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。
近年来,随着大数据规模的增长,以及大数据应用的发展,大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合,计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战:
从遗留平台的发行版到CDP的所有路径的每种机制都有共同的工作、缓解风险和取得成功成果的方面。其中包括工作负载审查、测试和验证、管理服务级别协议(SLA)、以及在移动期间最大程度地减少工作负载的不可用。
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。
谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
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
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
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:
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展,计算与存储分离的架构渐渐成为主流,它解决了计算量和存储量不匹配问题, 实现了算力的按需使用,但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作,探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本,大幅优化网络带宽,带宽削峰20%-50%,节省总带宽10%-50%,同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%,下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来,随着大数据规模的增长,以及大数据应用的发展,大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
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。
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。
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
前言 从今天起,我将一步一步的分享大数据相关的知识,其实很多程序员感觉大数据很难学,其实并不是你想象的这样,只要自己想学,还有什么难得呢? 学习Hadoop有一个8020原则,80%都是在不断
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。
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
即使没有数据倾斜,千亿级的数据查询对于系统也是一种巨大负担,对于数据开发来说,如何来优化它,既是挑战,也是机遇!
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
Apache Accumulo是一个基于Google BigTable的开源分布式NoSQL数据库。它用于在极大数据集(通常称为大数据)上有效执行CRUD(创建读取更新删除)操作。如果项目需要细胞级访问控制形式的细粒度安全性,则Accumulo优于其他类似的分布式数据库(例如HBase或CouchDB)。
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。
从今天起,我将一步一步的分享大数据相关的知识,其实很多程序员感觉大数据很难学,其实并不是你想象的这样,只要自己想学,还有什么难得呢?
集群是弹性 MapReduce( EMR )提供托管 服务的基本单元,也是用户使用和管理 EMR 服务的主要对象。本文为您介绍通过腾讯云官网控制台,快速创建 EMR 集群。
由于各种原因,我似乎缺了一篇严肃的文章,来阐述我本人对大数据这个领域的看法,以至于有人看到我这篇文章里的这个观点,就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章,阐述一下我个人的观点。这样一来,多少有据可查。
伴随云计算技术的发展,云盘系统不断涌现,百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品,而云盘存储的模式也越来越被用户所接受,也有越来越多的公司跃跃欲试,想在云存储领域大展拳脚,有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制,Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
这是官网上的一句话,意思就是“Spark是大规模数据处理的统一分析引擎”,是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。由UC Berkeley AMP Lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。
徐蓓,腾讯云容器专家工程师,10年研发经验,7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语,这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析,实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告,从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
什么是大数据,多大算大,100G算大么?如果是用来存储1080P的高清电影,也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据,比如云智慧透视宝后端kafka里的数据,抽取一条mobileTopic的数据如下:【107,5505323054626937,局域网,局域网,unknown,0,0,09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9,1468900733003】,这种数据100G能有多少条,我们可想而知。
差不多两个月前,Hadoop三巨头之一的MapR表示如果再没有融资就会破产。之后到了预定日期,MapR表示找到了买家,自己正在和买家谈。总而言之暂时没破产。
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
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GooseFS是 腾讯云存储团队推出的分布式缓存方案,主要针对需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
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