作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
分布式存储系统HDFS（ Hadoop Distributed File System）
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
在大规模网络爬虫系统中，合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署，帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
大数据已经成为这个时代的标志，如何理解和运用大数据，也是我们这个时代的重中之重。今天，小编从“实战”和“拓展”两个方向，为各位推荐几本书，希望能够有助于你在大数据方面的学习。 实战篇 《集体智慧编程
为什么数据需要存储在分布式的系统中哪，难道单一的计算机存储不了吗，难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗？事实上，确实装不下。比如，很多的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中。那么，要处理这么多数据，必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据，太麻烦了！
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
墨墨导读：讲述大规模分布式系统的容错架构设计。虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼，但是这里用大白话 + 手绘数张彩图，逐步递进，让每位读者都能看懂这种复杂架构的设计思想。
CubeFS 是国内首个云原生开源分布式存储产品，2019 年开源并捐赠托管至云原生计算基金会 (CNCF)，2020 年 10 月 OPPO 开始主导 CubeFS 社区运营与版本迭代，累计发布 7 个 release 版本。在 OPPO 的全力推进下，CubeFS 于 2022 年 6 月进入 CNCF 孵化阶段。 本文，我们与 CubeFS Maintainer OPPO 的何小春进行了对话，共同探讨 CubeFS 的技术演进及云原生存储技术的发展方向。 1 云原生存储技术“越来越分布式” 随着云
在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
OSS（Object Storage Service）俗称对象存储，主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外，一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案，本文列举了一些常见的技术方案供参考。
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
在大数据处理当中，核心指导思想始终是分布式，基于分布式思想，我们有了Hadoop等开源技术框架，能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建，支持业务进展。今天大数据和分布式入门，我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，关于大数据有些思考，结合FineBI的Spider引擎，可看看Spider引擎对于大数据的阐释，以及在大数据平台架构中，可以处于什么样的位置。
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。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解
原作者 Gil Press 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 随着大数据近年来的迅速发展，大数据分析已渗透到各行各业。当中哪些技术最具市场需求，最有发展潜力？根据 Forrester 公司发布的指数，这里列举出当今十大热门大数据技术。 1. 预测分析 指的是利用软件和硬件解决方案，使公司能够通过分析大数据源来收集、评估数据，同时优化、部署预测模型，从而提高业务水平或降低风险。 2. NoSQL 数据库 Key-value 型（ Redis ）数据库、文档型（Mo
大数据时代，数据来源途径越来越丰富，而且类型也很多花样，存储和数据处理的需求量很大，对于数据展现也非常的高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
【为什么需要分布式存储】 在我们平时的业务开发中，常见的存储方式就是关系型数据库，比如：MySQL或PostrageSQL。那么如果数据量非常的大呢？比如有200TB的数据该怎么存储呢？这个时候关系型数据库就不是好的选择方案了。就需要分布式存储系统登上舞台了。还拿刚才的例子来说，有200TB的数据，那么我们可以申请20台机器，每台机器负责存储10TB的数据，那么这种分而治之的解决方式就可以应对互联网中大容量数据的存储。那么除了分开存储的方式之外，我们日常所设计的分布式存储系统都有一个通用的特点，就是易于扩
1、联网设备增加 数据量随之上升 大数据时代来了。当所有人都争吵着这件事情的时候，当所有企业都看好大数据的发展前景的时候，却都很少关注这些数据从哪儿来，我们有没有足够优秀的技术能力处理这些数据。 联网设备增加 数据量随之上升 网络的发展无疑为我们迎接大数据时代、智能计算时代铺好了路。根据研究公司的预测，全球联网设备正在增加，在部分国家，人均联网设备早已超过2台;如此大量的联网设备和不断提高的网络速度都在让社会的数据量快速增长，智慧城市、平安城市的实现也是以视频监控等视频数据为基础，成为大数据时
随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热门的十个大数据技术。 1、预测分析 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方
远古时代，boss下达任务，我要看这一年我的商业帝国各个业务的销售报表，公司整体运行的情况。No Problem！咻咻咻，SQL几百行，熬夜跑几趟。不行等一会，调试我最棒。oracle，mysql，虽然慢了点，虽然SQL多了点，但是总是能在老板的咖啡泡完之前给出报表。后来，帝国版图扩大，业务激增，数据爆炸，Oracle本来是帝国的中流砥柱，奈何太贵，维护太累，mysql的集群部署，分库分表，渐渐代替了Oracle。
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在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
导语：大数据技术与应用不断演进，数据存储需求愈发多元、复杂，由此催生了许多新的存储系统，以支撑上层业务系统运行，技术生态也日益繁荣。 Ozone就是Hadoop社区推出的新一代分布式存储系统，它能够满足海量小文件存储需求，支持百亿甚至千亿级文件规模的存储，解决了Hadoop分布式文件系统在可扩展性上的缺陷。 去年9月，Apache Hadoop社区正式发布了通过大规模生产落地验证的Ozone 1.0.0版本，在社区引起大量关注。腾讯大数据团队是国内一线互联网公司中最早加入社区的，并且在Ozone 1.0.
大数据已经融入到各行各业，哪些大数据技术是最受欢迎？哪些大数据技术潜力巨大？请听大讲台老师对10个最热门的大数据技术的介绍。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决
因此，业界也出现了一系列其他分布式存储系统，最常见的是HDFS、GlusterFS和Openstack Swift。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
Apache HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多个机器上存储大文件的方法。 Hadoop和HDFS衍生自Google文件系统（GFS）这篇论文。在Hadoop 2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障（SPOF）。 使用Zookeeper，HDFS高可用性功能通过在具有热备份的主动/被动配置中提供在同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决此问题。
1、虚拟化技术 虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说，没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。随着云计算应用的持续升温，业内对虚拟化技术的重视也提到了一个新的高度。与此同时，我们的调查发现，很多人对云计算和虚拟化的认识都存在误区，认为云计算就是虚拟化。事实上并非如此，虚拟化是云计算的重要组成部分但不是全部。 从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源，使
在分布存储式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式基础框架，提供了一个分布式文件系统 (HDFS)、分布式计算（MapReduce）及统一资源管理框架（YARN）的软件架构。
存储系统从其与生俱来的使命来说，就难以摆脱复杂系统的魔咒。无论是从单机时代的文件系统，还是后来C/S或B/S结构下数据库这样的存储中间件兴起，还是如今炙手可热的云存储服务来说，存储都很复杂，而且是越来越复杂。 存储为什么会复杂，要从什么是存储谈起。存储这个词非常平凡，存储 + 计算（操作）就构成了一个朴素的计算机模型。简单来说，存储就是负责维持计算系统的状态的单元。从维持状态的角度，我们会有最朴素的可靠性要求。比如单机时代的文件系统，机器断电、程序故障、系统重启等常规的异常，文件系统必须可以正确
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
大数据时代带来了数据规模的爆炸性增长，对于高效存储和处理海量数据的需求也日益迫切。本文将探索两种重要的大数据存储与处理技术：Hadoop HDFS和Amazon S3。我们将深入了解它们的特点、架构以及如何使用它们来构建可扩展的大数据解决方案。本文还将提供代码实例来说明如何使用这些技术来处理大规模数据集。
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
1 概述、虚拟化技术 【PConline 杂谈】云计算技术说新其实也不新了，伴随着近几年云计算技术的不断成熟和快速发展，已经在很多行业当中都能够看到云计算带来的改变。熟悉云计算的朋友们可能都不会陌生云
Ceph 是一个去中心化的分布式存储系统， 提供较好的性能、可靠性和可扩展性。 Ceph 项目最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于 2004 年发表），并随后贡献给开源社区， 遵循 LGPL 协议 （LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE 的简写，中文译为 “ 较宽松公共许可证 ” ）。在经过了数年的发展之后，目前已得到众多云计算厂商（OpenStack 、 CloudStack 、 OpenNebula 、 Hadoop ）的支持并被广泛应用。
分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性、可用性与分区容错性，这是Eric Brewer教授提出的分布式系统设计理念，并给出了定论：任何分布式系统只能同时满足其中二点，无法做到三者兼顾。这可以说是NoSQL数据库的理论基石，至今NoSQL领域也称得上是百花齐放了，一直也没有哪一款NoSQL同时兼顾着这三点特性。
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许! 为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！ 在数智化时代，不少企业面临着新一轮的数智化转型，随着业务的不断丰富和拓展，分布式系统和微服务的应用越来越广泛，FastDFS作为一个开源的轻量级分布式文件系统，是解决大数据量存储和负载均衡的重要中间件。 小年糕前技术总监、58 转转集团后端架构师王棕生老师
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
Hadoop简介 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
高速性（velocity）：大数据要求处理速度快，比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
刚刚获悉，Apache基金董事会通过一致表决，正式批准分布式文件对象存储Ozone从Hadoop社区孵化成功，成为独立的Apache顶级开源项目。这意味着，作为腾讯大数据团队首个参与和主导的开源项目，Ozone已得到全球Apache技术专家的一致认可，成为世界顶级的存储开源项目之一。 Ozone 是Apache Hadoop社区推出的面向大数据领域的新一代分布式存储系统，它的推出解决了Hadoop分布式文件系统在可扩展性上限方面的缺陷问题，能够支持百亿甚至千亿级文件规模的存储。 自1999年成立以来，Ap
在大规模数据采集和爬虫任务中，构建可扩展的分布式爬虫系统是至关重要的。本文将介绍分布式爬虫系统的概念、优势以及构建过程中的关键技术，同时通过实际爬取示例为大家提供参考。
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