开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

HDFS系统在磁盘上的物理路径在哪里？

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用于在大规模集群中存储和处理大数据。它将文件划分成块，并将这些块分散存储在集群中的不同计算节点上。

HDFS文件在磁盘上的物理路径是由Hadoop集群的配置确定的，具体的路径取决于HDFS的数据目录设置。在Hadoop集群中，默认情况下，每个数据块（block）都会被复制到多个节点上以提高数据的冗余性和可靠性。

HDFS的数据目录通常位于存储节点上的本地磁盘或网络附加存储（NAS）设备上。通过Hadoop集群的配置文件，可以指定数据目录的位置，并且可以配置多个数据目录以增加存储容量和吞吐量。

由于不同的Hadoop发行版和不同的配置，HDFS文件的具体物理路径可能会有所不同。因此，推荐您参考腾讯云的相关文档以获取关于HDFS在腾讯云上的具体物理路径信息。

腾讯云提供了多种云计算产品和服务，其中包括与Hadoop生态系统相关的产品和服务。您可以参考以下腾讯云产品以了解更多关于Hadoop和HDFS的信息：

云服务器 CVM：提供可扩展的计算资源，可用于搭建Hadoop集群的计算节点。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
对象存储 COS：提供高可靠性、高可扩展性的对象存储服务，适用于存储HDFS中的大数据文件。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
弹性MapReduce EMR：基于Hadoop和Spark的大数据计算服务，可以快速搭建和管理Hadoop集群。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr

请注意，以上链接仅为示例，具体的产品和服务可能因时效性而有所变化。为了获取最新和详细的信息，建议您访问腾讯云官方网站并参考相关文档或联系腾讯云的客户支持团队。

相关搜索:在路径和文件名上使用通配符的hdfs dfs -ls 如何获得在IIS上托管WCF的虚拟路径，而不是物理路径？无法在python内的mlflow中使用set_tracking_uri的HDFS路径 “系统找不到指定的路径。”在cmd的开头如何使用Powershell在IIS 10上更新站点的“物理路径”？我在系统中的路径与"os“模块中的路径不匹配在colab中哪里可以找到我的excel文件的路径？在Python中导入独立于操作系统的路径使用Powershell在Win 10系统环境中设置持久的系统范围路径当我按下键盘上的键并显示在shell上时,实际发生的动作路径是什么？在不同的操作系统上导入模块的路径是否不同？在具有分页内存管理系统的系统上运行的应用程序可以直接访问物理内存吗？为什么本地计算机上的文件系统路径与托管在VPS上的文件系统路径不同？在文件系统中获取ASP.NET MVC站点的路径在Windows 10上运行Kafka失败:系统找不到指定的路径在Unix系统中，Angular构建失败是因为font-face的src路径？给定磁盘上jar文件的路径，在什么时候将其URI定义为jar: file :？这是我必须自己做的事情吗？在Windows操作系统上，我能得到'__filename‘变量的完整路径吗？Expo React Native无法在Android上启动项目：“系统找不到指定的路径”在Python中读写文件时，如何在不同的操作系统上获得相同的路径？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

HDFS 核心原理

HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个分布式文件系统文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务，只需要我们指定把文件放到哪儿，从哪个路径读取文件句可以了，不用关心文件在磁盘上是如何存放的当文件所需空间大于本机磁盘空间时，如何处理呢？一是加磁盘，但加到一定程度就有限制了二是加机器，用远程共享目录的方式提供网络化的存储，这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形，可以把不同文件放入不同的机器中，空间不足了可以继续加机器，突破了存储空间的限制但这个方式有多个问题

07

HDFS依然是存储的王者

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

03

分布式文件系统-HDFS

大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题，那么首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面：

02

大数据快速入门（04）：时代风云变幻，HDFS 仍旧是存储之王

大量数据是以文件形式保存的，典型代表是行为日志数据（用户搜索日志、购买日志、点击日志以及机器操作日志等）。

02

大数据技术分析：HDFS分布式系统介绍！

Heroop帧的主要特征是通过将数据和计算分布在集群中的各节点服务器来实现分布式计算的目的。在计算逻辑和所需数据接近这一点上，并行计算分区后进行汇总。

01

新技术层出不穷，HDFS还是存储的王者吗？

Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF

01

HDFS 为何在大数据领域经久不衰？

HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。

02

如何1分钟内完成遍历100T数据？

文件是存储在磁盘上的，文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢？

02

Hadoop（八）Java程序访问HDFS集群中数据块与查看文件系统

前言　　我们知道HDFS集群中，所有的文件都是存放在DN的数据块中的。那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢？这就是我今天分享的内容了一、HDFS中数据块概述 1.1、HDFS集群中数据块存放位置　　我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构，namenode很多时候都不作为文件的读写操作，只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布，　　保存的是一些数据结构，是namespace或者类似索引之类的东西，真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的。　　找到${HADOO

07

Hadoop（四）HDFS集群详解

前言　　前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。　　HDFS前言：　　　　设计思想：（分而治之）将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。　　　　在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。　　分布式文件系统：　　　　问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力　　　　解

09

Hadoop（八）Java程序访问HDFS集群中数据块与查看文件系统

我们知道HDFS集群中，所有的文件都是存放在DN的数据块中的。那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢？这就是我今天分享的内容了

03

hadoop系列之基础系列

一、Hadoop基础 1、分布式概念通过爬虫-->爬到网页存储-->查找关键字一台机器存储是有限的 Google采用多台机器，使用分布式的概念去存储处理【关于计算】10TB数据，一台机器无法处理，可以用10台机器处理每台机器可以处理1TB Mapreduce额核心思想：分而治之分为Map和Reduce 每个Map处理的数据是独立 Reduce就是合 10TB的数据“分”1TB，之后将结果“合”在一起存储【

07

Spark系列课程-00xxSpark RDD持久化

我们这节课讲一下RDD的持久化 RDD的持久化这段代码我们上午已经看过了，有瑕疵大家看出来了吗？有什么瑕疵啊? 大家是否还记得我在第二节课的时候跟大家说，RDD实际是不存数据的？ image.

08

Hadoop（四）HDFS集群详解

前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。

04

从入门到实战Hadoop分布式文件系统

当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如，使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。　　Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统，全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中，有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，同事也是重点，但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。　　**HDFS的设计** 　　HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。关于超大文件：　　一个形象的认识：　　荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储，而且每年50%~70%存储量的增长，当前1T容量硬盘重约500克，计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小，即2万7千斤，约270个人重，上电梯要分18次运输（每次15人）。　1Byte = 8 Bit 　1 KB = 1,024 Bytes　　1 MB = 1,024 KB 　　1 GB = 1,024 MB 　1 TB = 1,024 GB 　 **1 PB = 1,024 TB** 　 **1 EB = 1,024 PB** 　 **1 ZB = 1,024 EB** 　 **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes

04

Hadoop学习笔记(二)之HDFS

面对各行各业日益增长的数据量，普通的机器无论在存储空间还是管理能力上都显得力不从心。既然单台机器的资源有限，那么增加机器的方式是否可行？答案是肯定的，于是乎出现了分布式的概念。分布式文件管理系统便可以将一堆机器组合在一起，并隐藏细节，让用户感觉与之前单机储存文件毫无差别，但其实文件是通过网络来访问的。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』

01

【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇

2021年初的时候，关于Hadoop要退休淘汰的PR文章甚嚣尘上。其中MapReduce思想最为人所诟病，因为其并不友好的写代码方式，高昂的维护成本以及较差的运行效率。

03

HDFS NN和2NN工作机制

HDFS是Apache Hadoop的分布式文件系统，由NameNode和DataNode组成。在HDFS中，NameNode是HDFS的主要组件之一，它负责维护文件系统的命名空间和访问控制信息。同时，NameNode也负责管理所有DataNode节点的元数据信息，包括文件和目录的层次结构，文件块的位置信息以及访问控制列表等。因此，NameNode是整个HDFS系统的中心控制器。

03

纯干货 | 深入剖析 HDFS 3.x 新特性-纠删码

HDFS是一个高吞吐、高容错的分布式文件系统，但是HDFS在保证高容错的同时也带来了高昂的存储成本，比如有5T的数据存储在HDFS上，按照HDFS的默认3副本机制，将会占用15T的存储空间。那么有没有一种能达到和副本机制相同的容错能力但是能大幅度降低存储成本的机制呢，有，就是在HDFS 3.x 版本引入的纠删码机制。

02

Hbase原理系列--架构

2.hregionserver将数据写到hlog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复。

03

快手EB级HDFS挑战与实践

导读：作为快手内部数据规模和机器规模最大的分布式文件存储系统，HDFS一直伴随着快手业务的飞速发展而快速成长。

03

IIS安装与部署，站点的部署与配置

2.安装完成以后可以从控制面板---->管理工具----->Internet信息服务

02

Hadoop大数据实战系列文章之HDFS文件系统

Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，专门

02

详解HDFS3.x新特性-纠删码

EC（纠删码）是一种编码技术，在HDFS之前，这种编码技术在廉价磁盘冗余阵列（RAID）中应用最广泛(RAID介绍：大数据预备知识-存储磁盘、磁盘冗余阵列RAID介绍)，RAID通过条带化技术实现EC，条带化技术就是一种自动将 I/O 的负载均衡到多个物理磁盘上的技术，原理就是将一块连续的数据分成很多小部分并把他们分别存储到不同磁盘上去，这就能使多个进程同时访问数据的多个不同部分而不会造成磁盘冲突（当多个进程同时访问一个磁盘时，可能会出现磁盘冲突），而且在需要对这种数据进行顺序访问的时候可以获得最大程度上的 I/O 并行能力，从而获得非常好的性能。在HDFS中，把连续的数据分成很多的小部分称为条带化单元，对于原始数据单元的每个条带单元，都会计算并存储一定数量的奇偶检验单元，计算的过程称为编码，可以通过基于剩余数据和奇偶校验单元的解码计算来恢复任何条带化单元上的错误。

00

详解Hadoop3.x新特性功能-HDFS纠删码

EC（纠删码）是一种编码技术，在HDFS之前，这种编码技术在廉价磁盘冗余阵列（RAID）中应用最广泛(RAID介绍：大数据预备知识-存储磁盘、磁盘冗余阵列RAID介绍)，RAID通过条带化技术实现EC，条带化技术就是一种自动将 I/O 的负载均衡到多个物理磁盘上的技术，原理就是将一块连续的数据分成很多小部分并把他们分别存储到不同磁盘上去，这就能使多个进程同时访问数据的多个不同部分而不会造成磁盘冲突（当多个进程同时访问一个磁盘时，可能会出现磁盘冲突），而且在需要对这种数据进行顺序访问的时候可以获得最大程度上的 I/O 并行能力，从而获得非常好的性能。在HDFS中，把连续的数据分成很多的小部分称为条带化单元，对于原始数据单元的每个条带单元，都会计算并存储一定数量的奇偶检验单元，计算的过程称为编码，可以通过基于剩余数据和奇偶校验单元的解码计算来恢复任何条带化单元上的错误。

03

【大数据】hdfs

spark Streaming

02

Apache Kudu 架构

从Impala在Kudu中创建新表类似于将现有Kudu表映射到Impala表，除了您需要自己指定模式和分区信息。使用以下示例作为指导。Impala首先创建表，然后创建映射。

03

最新Hadoop的面试题总结

1）Zookeeper：是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zookeeper可以实现同步服务，配置维护，命名服务。 2）Flume：一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 3）Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库, 利用Hadoop HDFS作为其存储系统。 4）Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据档映射为一张数据库表，并提供简单的sql 查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 5）Sqoop：将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的 HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

02

小白看架构 · HDFS1.0架构

HDFS的架构是什么样子呢？常见的有主从架构，master-slave模式。这里就要介绍一下概念，首先NameNode，一个jvm进程，一个集群只有一个，可以看成是master，是整个集群的中心指挥官，其实就是文件命名空间，文件目录的形式，/a/b/c,可以通过目录去对应文件。这里有一个block的概念，一个大的文件最终存储到硬件上会分成几个块，比如1G，分成8块，每块128M，可能会存储到机器1，机器2，或者更多。

02

Ozone安装部署指南

Ozone 的安装和运行有多种方式，支持从简单的本地节点 docker 部署，到大规模多节点的 Kubernetes 或物理集群部署。

03

上万字详解Spark Core（好文建议收藏）

Spark 产生之前，已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现分布式计算。

03

深入理解HBase架构

在这篇博客文章中，我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。

05

HDFS部署最佳实践

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。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- HDFS是组成Hadoop平台的关键服务，部署的正确与否直接影响到你整个集群的健康状态，以及所有应用能否正常的运行或者高效的运行，包括SQL，MapReduce，Spark等。前面Fayson也介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》，《CDH安装前置准备》，《如何为Had

04

Hadoop学习笔记—2.不怕故障的海量存储：HDFS基础入门

随着社会的进步，需要处理数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是却不方便管理和维护—>因此，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，于是就产生了分布式文件管理系统，英文名成为DFS（Distributed File System）。

02

磁盘I/O那些事

背景计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律，通用计算机的CPU主频早已超过3GHz，内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速，但是在读写性能上并无明显提升，同时SSD硬盘价格高昂，不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈，制约了计算机整体性能的发展。硬盘性能的制约因素是什么？如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计？针对这些问题，本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标，以及操作系统针对磁盘性能所做的优化，最后讨论下基于磁盘I/O

[hadoop3.x]HDFS存储类型和存储策略(五)概述

[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS

01

Spark详解06容错机制Cache 和 Checkpoint Cache 和 Checkpoint

Cache 和 Checkpoint 作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature，cache 机制保证了需要访问重复数据的应用（如迭代型算法和交互式应用）可以运行的更快。与 Hadoop MapReduce job 不同的是 Spark 的逻辑/物理执行图可能很庞大，task 中 computing chain 可能会很长，计算某些 RDD 也可能会很耗时。这时，如果 task 中途运行出错，那么 task 的整个 computing chain 需要重算，代价太高。因此，有必要将计算代价较大的

系统架构设计面试指南(02)-MQ和文件存储

冗余性是系统中复制关键组件的过程，旨在提高系统的可靠性或整体性能。它通常以备份或故障转移的形式存在。冗余性在系统中消除单点故障并在需要时提供备份时起着关键作用。例如，如果我们在生产中运行两个服务实例，并且其中一个实例失败，系统可以

01

如何在VMware上部署Hadoop

本文主要讲述如何在虚拟机(VM)上部署Hadoop，因为虚拟化技术很多家都有，但本文讨论的是VMware。建议阅读人群为：系统管理员，架构师或者开发人员。

HDFS原理概念扫盲

hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统；如果有个TB级别的文件，我们该怎么存储呢？分布式文件系统未出现的时候，一个文件只能存储在个服务器上，可想而知，单个服务器根本就存储不了这么大的文件；退而求其次，就算一个服务器可以存储这么大的文件，你如果想打开这个文件，效率会高吗

02

什么是HDFS透明加密

数据加密是安全级别要求较高企业所必须的，比如说金融行业，医疗行业或者政府。我们知道HDFS中的数据会以block的形式保存在各台数据节点的本地磁盘中，但这些block都是明文的，如果在操作系统下，直接访问block所在的目录，通过Linux的cat命令是可以直接查看里面的内容的，而且是明文。

09

深入了解HBase架构

HBase架构组件从物理结构上讲，HBase由三种类型的服务器构成主从式架构。Region Servers为数据的读取和写入提供服务。当访问数据时，客户端直接和Region Servers通信。Region的分配，DDL (create, delete tables)操作有HBase Master进程处理。Zookeeper是HDFS的一部分，维护着一个活动的集群。 Hadoop DataNode 存储着Region Server所管理的数据。所有的HBase数据存储在HDFS的文件中。Region S

02

2021最全大数据面试题汇总---hadoop篇,附答案！

1）Zookeeper：是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zookeeper可以实现同步服务，配置维护，命名服务。 2）Flume：一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 3）Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库, 利用Hadoop HDFS作为其存储系统。 4）Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据档映射为一张数据库表，并提供简单的sql 查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 5）Sqoop：将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的 HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

01

Hadoop大数据技术课程总结2021-2022学年第1学期

数据量大Volume 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位可以达到P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)级别。类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值"提纯"，是大数据时代亟待解决的难题。速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

02

分布式对象存储设计原理

保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。

02

怎么做 HDFS 的原地平滑缩容？

当数据规模越来越大，存储成本也水涨船高。随着时间推移，数据热度分布往往呈 2⁄8 原则，即 80% 的访问集中在 20% 的数据上。对于那不经常访问的 80% 数据来说，使用多个 SSD 来存储真是巨大的浪费，需要将冷数据迁移到其他存储成本更低的系统里。这时 JuiceFS 成了理想之选，成本下降 20 倍，同时又提供跟 HDFS 一样高性能的元数据能力（避免Metastore 遍历元数据时雪崩），大量扫描冷数据时也有很高的吞吐量。如果 80% 的数据转移到 JuiceFS 上来，整体成本可节省 90%。如果再给 JuiceFS 提供适当的空间做缓存，还可以完整替换 HDFS (20% 的热数据通过 JuiceFS 管理的缓存盘来服务，也可以有极高的性能）。

01

塔说 | 常见Hadoop面试题及答案解析

导读：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得以在大数据处理应用中

05

RAID磁盘阵列原理分析总结

(1) 基本原理 1.RAID 是由多个独立的高性能磁盘驱动器组成的磁盘子系统，从而提供比单个磁盘更高的存储性能和数据冗余的技术。 2.RAID是一类多磁盘管理技术，其向主机环境提供了成本适中、数据可靠性高的高性能存储。

02

Hadoop周边组件学习笔记

Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，它能让用户轻松地开发处理海量数据的应用程序，其主要优点有：

02

大数据开发工程师需要具备哪些技能？[通俗易懂]

数据相关的工具、产品和技术：比如批量数据采集传输的 Sqoop 、离线数据处理的Hadoop 和Hive 、实时流处理的 Storm和 Spark 以及数据分析的R语言等。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭