2018年6月，微软正式宣布了Azure Datalake Store Gen2,第二代数据湖文件系统。熟悉微软数据湖的知道，这个东西是Raghu搞出来的，用于商业化微软内部数据处理平台Cosmos的系统。有关背景资料我在一湖数据，几度春秋里面有详细的介绍，有兴趣的可以去读一下。
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。
Cloudera终于再一次登上了新闻，一瞬间。因为它私有化了。本周二的时候，Cloudera表示被私募基金CD&R和KKR&Co以5.5B的价格给买了，也就是每股16美元。
最近比较流行的段子是调侃搜狗CEO王小川，说他终于可以找女朋友了，因为之前王小川曾说过，搜狗不上市，就不找女朋友，搜狗终于宣布要赴美IPO了。 王小川最出名的是三级火箭理论，所谓的三级火箭，相信很多人都有所耳闻，依靠输入法的优势，提高浏览器的安装量，进而向用户推销自家的搜索引擎，然并卵，这个理论和绑定流氓软件的思路差不多。其实搜狗之所以能活下来，依靠的是腾讯的加持，包括QQ浏览器，以及移动端的微信一系列APP的流量导入。 不说搜狗，讲讲搜狗干的活，就提到了很有意思的东西，搜索。不得不说，这个东西牛逼，成就了
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。
自2006年诞生以来，Hadoop技术与社区已走过了13个年头，在经历了大数据技术高速发展之后，迎来了3.x时代。Hadoop如何在腾讯、阿里、滴滴、小米、美团、头条以及京东巧妙落地？有哪些新方向值得关注？Hadoop技术社区又将走向何方？ 今天，Hadoop将首次在中国组织Meetup，为你揭晓大数据Hadoop技术与社区发展的Roadmap。 时间地点 时间：2019年8月10日 10:00 地点：北京希格玛大厦 小剧场 活动议程 09:40-10:00 签到&自由交流 10:00-10:
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。
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
技术的发展，总是解决了现有的问题，进而引入新的问题，继而继续解决，如此周而复始，Docker 公司在2013年成立，将容器的概念迅速扩散。正如当年集装箱点燃了全球的货运革命一样，当时的船运公司使用这种大型的金属集装箱替代了过去纷杂的货运装置，以适应在卡车、船舶、铁路三者之间匹配。装什么无所谓，重要的是装载本身有了标准。和现实世界的集装箱运输一样，Linux 容器创建了对于应用最为基本的封装，使之可以运行在任何的基础设施平台上。一时之间，容器风靡世界。到今天为止，几乎所有的企业都有意愿将他们的应用跑在容器之上，即使是他们自己的内部的服务器，也同样在考虑。尽管容器仅仅是管理现代的应用程序的一种更好的方式，因为它们通常被分割成无数的组件（微服务），但仍然需要能够在服务器之间进行容易的移植和访问。
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。
自2006年诞生以来，Hadoop技术与社区已走过了13个年头，在经历了大数据技术高速发展之后，迎来了3.x的时代。这些年来，Hadoop如何在腾讯、阿里、滴滴、小米、美团、头条以及京东巧妙落地？在全新的时期，有哪些方向值得关注？Hadoop技术社区又将走向何方？2019年8月10日，Hadoop将首次在中国组织meetup，为你揭晓大数据Hadoop技术与社区发展的Roadmap。 活动时间和地点 时间：2019年8月20日 地点：北京希格玛大厦北塔 B1 多功能厅 活动议程 9:40-10:
作者 | 胡梦宇 审校 | 蔡芳芳 1 背景 随着云原生技术的飞速发展，各大公有云厂商提供的云服务也变得越来越标准、可靠和易用。凭借着云原生技术，用户不仅可以在不同的云上低成本部署自己的业务，而且还可以享受到每一个云厂商在特定技术领域上的优势服务，因此多云架构备受青睐。 知乎目前采用了多云架构，主要是基于以下考虑： 服务多活： 将同一个服务部署到不同的数据中心，防止单一数据中心因不可抗力不能正常提供服务，导致业务被“一锅端”； 容量扩展： 一般而言，在公司的服务器规模达到万台时，单一数据中心就很难
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。
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
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
作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 大数据的发展历史 大数据技术起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，分布式文件系统GFS、分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable，俗称"三驾马车"。在论文发表后，Lucene开源项目的创始人Doug Cutting根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。并在20
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。
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
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。
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？
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。
引言 随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
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。
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量：一方面以低成本优势推动客户上云，另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命，本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱，并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者：于华丽，腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中，成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了，一年机器就够托管三五年了”，这基本上是刚开始接触公有云的企业，在进行了详细价格
环球易购创建于 2007 年，致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态，2014 年通过与百圆裤业并购完成上市，上市公司「跨境通（SZ002640）」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力，在海外市场建立了广阔的销售网络，得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可，公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案，主要针对包括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。
一、背景 云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析，能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上，将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离，实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员，为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯，同时满
云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
下载地址：Index of apache-local/hadoop/core/hadoop-3.3.0
Hadoop开源技术框架在实际业务应用中，其早期的安全机制饱受诟病，具体到HDFS应用方面的问题，主要包括以下几个方面：
元数据是存储系统的核心大脑，元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段，会存在大量的元数据 create，open，rename 和 delete 操作。因此，在进行文件系统选型时，元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
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。
本篇博客，博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色，Spark负责sql解析优化，执行…话不多说，直接上车！
/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz
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。
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
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。
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。
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。
Ranger资源映射服务器（Resource Mapping Server：RMS）可以将访问策略从Hive自动转换为HDFS。
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。
您可以将 Apache HBase 工作负载从 CDH 和 HDP 迁移到 CDP。要成功迁移 Apache HBase 工作负载，您必须首先了解两个平台之间的数据管理差异，并准备好源数据以与目标 CDP 平台兼容。
随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
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