来源：Linux爱好者 ID：LinuxHub Linux文件管理从用户的层面介绍了Linux管理文件的方式。Linux有一个树状结构来组织文件。树的顶端为根目录(/)，节点为目录，而末端的叶子为包含数据的文件。当我们给出一个文件的完整路径时，我们从根目录出发，经过沿途各个目录，最终到达文件。 我们可以对文件进行许多操作，比如打开和读写。在Linux文件管理相关命令中，我们看到许多对文件进行操作的命令。它们大都基于对文件的打开和读写操作。比如cat可以打开文件，读取数据，最后在终端显示： $cat test
Linux文件管理从用户的层面介绍了Linux管理文件的方式。Linux有一个树状结构来组织文件。树的顶端为根目录(/)，节点为目录，而末端的叶子为包含数据的文件。当我们给出一个文件的完整路径时，我们从根目录出发，经过沿途各个目录，最终到达文件。 我们可以对文件进行许多操作，比如打开和读写。在Linux文件管理相关命令中，我们看到许多对文件进行操作的命令。它们大都基于对文件的打开和读写操作。比如cat可以打开文件，读取数据，最后在终端显示： $cat test.txt 对于Linux下的程序员来说，了解文件
作者简介： 少强，网名无衣蒹葭，阿里云资深工程师，主要做分布式存储和搜索相关的工作。 摘要： 介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统，以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。 在构建社交IM和朋友圈应用时，一个基本的需求是将用户发送的消息和朋友圈更新及时准确的更新给该用户的好友。为了做到这一点，通常需要为用户发送的每一条消息或者朋友圈更新设置一个序号或者ID，并且保证递增，通过这一机制来确保所有的消息能够按照完整并且以正确的顺序被接收端处理。当消息总量或者消息发送的并发数很大的时候，我们通
Apache Iceberg是一种高性能的开放表格式，诞生于云中，可扩展到 PB 级，独立于底层存储层和访问引擎层。
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
Iceberg项目2017年由Netflix发起， 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司，发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Iceberg 和 Hudi，但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践，本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓，本文算是这篇文章的前置铺垫。
我们经常会被问到一个企业大数据架构的问题：随着企业收集 / 产生的数据越来越多，如何设计一套高效廉价的大数据架构，在尽可能多保留所有原始数据内容的同时还可以支持“无缝接入”的新的分析算法。本文所要介绍的数据湖解决方案可能是解决这个难题的一种新思路。
Arctic 是一个开放式架构下的湖仓管理系统，在开放的 lceberg 数据湖格式之上， 提供更多面向流和更新场景的优化，以及一套可插拔的数据自优化机制和管理服务。
在数据能够被存储到磁盘之前，该磁盘必须划分成一个或者多个磁盘分区。 一个磁盘or一个硬盘最多可被分割为3个磁盘。
在构建真实的 RAG（检索增强生成）应用时，解析文档以使信息可搜索是重要的一步。Unstructured.io 和 Elasticsearch 在这个场景中有效地协同工作，为开发者提供了互补的工具来构建 RAG 应用。
两者分别是什么Apache Hive是一个构建在hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询–因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。H
目录 两者的特点 各自的限制 应用场景 ---- 大数据技术Hbase 和 Hive 详解， 今天给大家介绍一下关于零基础学习大数据视频教程之HBASE 和 HIVE 是多么重要的技术，那么两者有什么
Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询，因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 在前面的博文里，我已经介绍了 Hive和HBase分别是什么？ Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HD
参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
业务背景 作业帮成立于2015年，一直致力于用科技手段助力教育普惠，运用人工智能、大数据等前沿技术，为学生、老师、家长提供更高效的学习、教育解决方案，智能硬件产品等。作为大数据中台架构团队，我们一直探索利用有限的资源，较低的开发维护成本、高时效的数据更新和查询，为业务团队提供基础支持。 问题&痛点 ODS层数据就绪时间晚，DWS/ADS等上层数据和业务报表构建时间少。 作业帮ODS层表大概有几千张，TP90就绪时间大概在4点30左右，不同业务团队因工作时间不同，看数时间会有些差异，总体上来说基本都要求数
我们很高兴地宣布在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中全面推出 Apache Iceberg。Iceberg 是 100% 开放的表格格式，由Apache Software Foundation开发，帮助用户避免供应商锁定。今天的一般可用性公告涵盖了在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中的关键数据服务中运行的 Iceberg，包括Cloudera 数据仓库 ( CDW )、Cloudera 数据工程 ( CDE ) 和 Cloudera 机器学习 ( CML )）。这些工具使分析师和数据科学家能够通过他们选择的工具和分析引擎轻松地就相同的数据进行协作。作为 CDP 的一部分，公司无需付出任何努力即可获得 Iceberg 的好处。不再有锁定、不必要的数据转换或跨工具和云的数据移动，只是为了从数据中提取洞察力。
在实际应用中，由于MapReduce在大量数据处理时存在高延迟的问题，导致Hadoop无力处理很多对时间有要求的场景，越来越多的公司开始采用Spark作为与计算大数据的核心技术。 Spark和MapReduce相比，都有哪些优势？一个最明显的优点就是性能的大规模提升。 通俗一点说，我们可以将MapReduce理解为手工作坊式生产，每一个任务都是由作坊独立完成。涉及到大规模的生产时，由于每一个作坊都要独立处理原料采购、制作、存储、运输等等环节，需要花费大量的人力（计算资源）、物力（能源消耗）和运输（IO操
数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的data目录下，如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾，例如：
mysq中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时，我们可以考虑分表或分区。
阿里妹导读：大数据与现有的科技手段结合，对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业，在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战？目前，有哪些主流大数据架构模式及其发展？今天，我们都会一一解读，并介绍如何结合云上存储、计算组件，实现更优的通用大数据架构模式，以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
上一篇文章介绍了如何通过java api对iceberg进行操作。这次我们来聊聊iceberg里的存储文件。
在过去的十年中，我们的客户成功部署的大规模数据集群已成为推动需求的大数据飞轮，它可以引入更多的数据，应用更复杂的分析，并成就了从业务分析师到数据科学家的许多新数据从业者。这种前所未有的大数据工作负载并非没有挑战。数据架构层就是这样一个领域，不断增长的数据集已经突破了可扩展性和性能的极限。数据爆炸必须用新的解决方案来应对，这就是为什么我们很高兴在Cloudera Data Platform (CDP)引入专为大规模数据集设计的下一代表格式(table format) - Apache Iceberg。今天，我
磁盘分区表是一种存储在磁盘上的数据结构，用于存储关于磁盘分区的信息，包括分区的大小、位置和类型。MBR 和 GPT 是两种常见的磁盘分区表格式。GPT 格式较新，具有较多优势，包括：
当今无论什么操作系统交换Swap空间是非常常见的。Linux 使用交换空间来增加主机可用的虚拟内存。它可以在常规文件或逻辑卷上使用一个或多个专用交换分区或交换文件。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
Apache Hudi 最初由Uber于 2016 年开发，旨在实现一个交易型数据湖，该数据湖可以快速可靠地支持更新，以支持公司拼车平台的大规模增长。Apache Hudi 现在被业内许多人广泛用于构建一些非常大规模的数据湖。Apache Hudi 为快速变化的环境中管理数据提供了一个有前途的解决方案。
互联网产品中存在很多种类的数据，不同种类的数据对于存储系统的一致性，可用性，扩展性的要求是不同的。比如，金融、账号相关的数据对一致性要求比较高，社交类数据例如点赞对可用性要求比较高。还有一些大规模元数据存储场景，例如对象存储的索引层数据，对一致性，扩展性和可用性要求都比较高，这就需要底层存储系统在能够保证数据强一致的同时，也具有良好的扩展性。在数据模型上，有些数据比如关系，KV 模型足够用；有些数据比如钱包、账号可能又需要更丰富的数据模型，比如表格。
文件管理在操作系统中负责文件的存储、检索、共享和保护。管理空闲空间是其中的一项重要任务，以确保文件系统的高效和灵活性。常见的空闲空间管理方法有空闲区表法、空闲链表法、位示图法和成组链表法。
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
Hive系列文章预计10-20篇，主要讲数据分析中最基础的SQL技能。每周定期更新，欢迎关注公众号。
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Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型：Table(表)，External Table(外部表)，Partition(分区)，Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表：Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
云函数是一段运行在云端的代码，无需管理服务器，在开发工具内编写，一键上传部署即可运行后端的代码。
操作系统（Operating System）是计算机系统中的核心软件之一，它是管理和控制计算机硬件和软件资源的软件系统。操作系统为用户提供了一个直接与计算机硬件进行交互的界面，同时也是应用程序和硬件之间的桥梁。
在本文[1]中，我们将回顾一些可用于检查 Linux 中磁盘分区的 Linux 命令行实用程序。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase_列族的设计（五） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 知识点03：Hbase设计：列族的设计 知识点04：聊天系统案例：需求分析 知识点05：聊天系统案例：Hbase表设计 知识点06：聊天系统案例：环境准备 知识点07：聊天系统案例：模拟生成数据 知识点08：聊天系统案例：构建Rowkey 知识点09：聊天系统案例：测试写入代码 知识点10：聊天系统案例：查询需求分析 知识点11：聊天系统案例：测试查询代码 知识点12：聊天系统案例：查询问题 知
交换空间是当今计算的一个共同方面，不管操作系统如何。Linux使用交换空间来增加主机可用的虚拟内存量。它可以在常规文件系统或逻辑卷上使用一个或多个专用交换分区或交换文件。
Linux：存在几十个文件系统类型：ext2，ext3，ext4，xfs，brtfs，zfs（man 5 fs可以取得全部文件系统的介绍）
问题导读 1.hive数据分为那两种类型？ 2.什么表数据？ 3.什么是元数据？ 4.Hive表里面导入数据的本质什么？ 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么？ 6.外部表和表的区别是什么？ Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格（table）具有的数据；而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，
在Oracle中minus运算的主要功能是： 在进行两个表格或者两个查询结果的时候，返回在第一个表格/查询结果中与第二个表格/查询结果不同样的记录。
在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
在上大学的时候，学习操作系统感觉特别枯燥，都是些条条框框的知识点，感觉和实际的关联不大。发现越是工作以后，在工作中越想深入了解，发现操作系统越发的重要。像现在的RHCE市场反响不错，如果想深入地学习,就有很多操作系统的知识需要补补。在实践中结合理论还是不错的一种学习方法。自从接触数据库以后，越来越感觉到很多东西其实都是相通的，操作系统中的很多设计思想在数据库中也有借鉴和改进之处。所谓大道至简，其实就是这个道理。 说到存储管理，是操作系统中式最重要的资源之一。因为任何程序和数据等都需要占有一定的存储空间，
大家应该都有过这样的体会，手机用着用着里面就充斥着各种不懂的文件夹和文件。甚至是连已经删除的软件的文件夹还存在。
在 Linux 系统中，目录、字符设备、块设备、套接字、打印机等都被抽象成了文件，也就是大家常说的“一切皆文件”。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
你曾经是否有构建一个开源数据湖[1]来存储数据以进行分析需求？数据湖包括哪些组件和功能？
图片插入，绝对性地刚需功能，大量普通Excel用户，不知道可使用插件的方式批量插入图片，而使用手工的插入方式，图片的未在一个单元格范围内，肉眼看起来问题不大，但在Excel看来，就有很大的问题所在。具体如下：
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