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。
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。
随着业务的高速发展和实时计算的迭代，业务对实时计算的需求越来越多，对实时任务的稳定性要求也越来越高。对实时计算平台而言，底层调度系统及计算引擎的稳定性、高可用性就变的十分重要。本文主要围绕作业帮实时计算平台底层调度系统，从背景现状、目标与挑战、方案设计以及未来规划等几方面来展开。
李阳良，一面数据大数据部门负责人，九年互联网工作经验，对后台开发、大数据技术接触比较多。
有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
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。
一、HAWQ高可用简介 HAWQ作为一个传统数仓在Hadoop上的替代品，其高可用性至关重要。通常硬件容错、HAWQ HA、HDFS HA是保持系统高可用时需要考虑并实施的三个层次。另
1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3）创建分区表，防止后续的全表扫描，在企业开发中大量使用分区表。 4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。
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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
如果你想了，那么请继续往下看，经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策，带你拿下最爽的服务器！！！！！
JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统，在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能，因此完全可以用来替代 HDFS。但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力的大工程，需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务。下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS。
一、业务背景： 业务方需要搭建一套hbase集群，数据来源是hive表。 集群数据规模：每天4.5kw个key，420亿条左右数据，平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右，3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云，通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房，和普通集群迁移相比，这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移，以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
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。
摘要：Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为，作为如今最火爆的新兴市场，越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长，预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云
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
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
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。
哪里有免费云服务器？有没有永久免费的云服务器？有些业务的需要我们希望节省运营成本需要短期免费的云服务器或者其他的云产品。或者我们在准备正式选择某个云服务商之前，可以先体验其产品稳定性后再正式的选择商家使用。当下，国内国外云服务商竞争还是比较大的，我们可以看到各大服务商都相继推出免费账户。
活动时间：2018年12月12日至2019年1月25日，每天两场秒杀，时间分别为：9：00-12：00，14：00-18：00。
近期小编发现了，腾讯云COS对象存储控制台上线了新的对象处理工具集，将之前的处理API做成了可视化的界面，功能齐全，直逼数据万象CI产品工具箱，原理都是对于HDFS底层的分片数据进行抽象的二次加工处理，此处省略120个字，那么下面来看看具体能力表象吧。太好用了！！！
QCon 是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来，已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。 QCon 2020 深圳站 云原生基础设施实践专题 2020年12月6-7日 地址：深圳机场凯悦酒店 腾讯云专家工程师王继罗为您带来 边缘计算场景下云边端一体化的
本文来自于网易云音乐数仓团队，将分享他们近一年在数据治理上的实践，具体内容将从数据背景、治理思路，项目方案、治理实践、项目成果及未来展望几个方面展开。 数据背景 1.1 业务背景 云音乐目前发布了 9 款独立的产品，国内产品有 6 款，除了云音乐本身之外、还有 5 款社交娱乐产品，分别为 look 直播、心遇、声波、音街和 mus；海外的社交娱乐产品有海外心遇 heatup，海外直播 kaya，游戏社交产品 ruffgo。 1.2 数据现状 规模上 承载了9款产品 线上调度任务数有2万以上 表数
随着数据量的爆发式增长，数字化转型称为了整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况，于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能够快速对接多种不同的计算平台，从而在数据时代占比的先机。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表，Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于
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。
GooseFS 是腾讯云对象存储团队最新推出的高性能、高可用以及可弹性伸缩的分布式缓存系统，依靠对象存储（Cloud Object Storage，COS）作为数据湖存储底座的成本优势，为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口，可加速基于腾讯云对象存储的各类海量数据分析以及机器学习等任务。本文将介绍如何在腾讯云 EMR 上使用 GooseFS 加速大数据计算任务。 GooseFS 是腾讯云对象存储团队近期面向下一代云原生数据湖场景推出的存储加速利器，提供与 HDFS 对标的 Hadoop Comp
GooseFS 是腾讯云对象存储团队近期面向下一代云原生数据湖场景推出的存储加速利器，提供与 HDFS 对标的 Hadoop Compatible FileSystem 接口实现，可为云上的大数据计算任务提供：
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)、
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
大家都对大数据感兴趣，但是大家都没有想去如何实践到地方，如何落实去学习Hadoop，我们学习任何一门技术的时候，都不用想，上来肯定是去安装，然后去实践，不得不说，现在你去网上搜索，如何安装Hadoop，那很多出来的都是从 Unbutu 系统下如何安装,很多也都讲解的不是很清楚，阿粉也比较想学习，所以就准备了如何安装 Hadoop 的 Linux 的教程，大家上手就能学习。阿粉就开始给大家写一个安装 Hadoop 的教程。
一年一度的双十一又要到了，岁岁有今朝，年年有今日，但是不同的是每年的活动都不一样，这不腾讯云今年的双十一活动又开始了，而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大，有人要问，这样的优惠必须11.11 才会有吗？
公司在腾讯云有一个大数据集群，用hdp的ambari部署管理的，hdp面有hadoop、hive、spark等常用的大数据组件，公司的报表都从这里生成。
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：
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。
DataNode 负责数据的存储、读写，HDFS 将文件分割成若干数据块（Block），每个 DataNode 存储一部分数据块，文件就分布存储在整个 HDFS 服务器集群中
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。
腾讯云大数据团队服务的某个大客户，hadoop集群超过300台服务器。因为大数据平台承载的业务程序非常多（每天超过5万次任务运行在yarn）、datanode的IO压力很大，在今天下午datanode出现大面积故障。通过日志查找，发现以下信息：
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字，那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢？这就需要一套实时数据对数方案，本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍，说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。
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。
CDH集群在业务高峰的时候，偶尔会出现Hive 查询慢的现象，本文通过分析Hive出现查询慢时候的集群状态，查找导致Hive查询慢的原因。
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
今天将自己的程序部署到生产环境中，发现执行 hdfs 相关操作时报错了。原来是测试环境是 nameNode 单节点，生产环境上是 nameNode HA 。
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
HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树，客户端可通过路径来访问文件，如hdfs://namenode:port/dir-a/a.data。HDFS集群分为两大角色：Namenode、Datanode（非HA模式会存在Secondary Namenode）
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。
作者简介：诸葛子房，目前就职于一线互联网公司，从事大数据相关工作，了解互联网、大数据相关内容，一直在学习的路上。
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。
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