【注1：結尾有大福利！】 【注2：想寫一個大資料小白系列，介紹大資料生態系統中的主要成員，理解其原理，明白其用途，萬一有用呢，對不對。】 大資料是什麼？拋開那些高大上但籠統的說法，其實大資料說

一. 概述 在大資料的靜態資料處理中，目前普遍採用的是用 Spark + Hdfs （Hive / Hbase） 的技術架構來對資料進行處理。 但有時候有其他的需求，需要從其他不同資料來源不間斷得采集資

本套技術專欄是作者（秦凱新）平時工作的總結和昇華，通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享，並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容，請持續關注本套部落格。期待加入IOT時代最具戰鬥力的團隊。QQ郵箱地

Hadoop檔案系統採用分散式檔案系統設計開發。它在普通硬體上執行。與其他分散式系統不同，HDFS具有很高的容錯性，並且使用低成本的硬體進行設計。 HDFS儲存大量資料並提供更容易的訪問。為了儲存如此巨大的

啟動HDFS 首先，您必須格式化配置的HDFS檔案系統，開啟namenode (HDFS伺服器)，並執行以下命令。 $ hadoop namenode -format 格式化HDFS

過去兩年，我的主要工作都在Hadoop這個技術棧中，而最近有幸接觸到了Ceph。我覺得這是一件很幸運的事，讓我有機會體驗另一種大型分散式儲存解決方案，可以對比出HDFS與Ceph這兩種幾乎完全不同的儲存系統分別

如何快速地把HDFS中的資料匯入ClickHouse 3739fb5b1bad134c6fc2ebccb502178d.jpeg ClickHouse是面向OLA

想學好大資料，首先要了解他的基礎，所以，我們需要先了解HDFS和Hadoop以及MapReduce。 首先大家思考一個問題：如何合理的儲存10T的電信通話記錄？ 下面給大家展現一個圖片：

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檢查點（Checkpoint）機制是 Flink 實現錯誤容忍機制的核心。通過持續以非同步的方式儲存輕量級的映象，當錯誤（機器、網路或者軟體原因）發生時，系統重啟操作並重置操作到最新儲存成功的檢查點。 F

hadoop fs: FS relates to a generic file system which can point to any file systems like local, HDF

隨著資料量越來越大，在一個作業系統管轄的範圍內存不下了，那麼就分配到更多的作業系統管理的磁碟中，但是不方便管理和維護，迫切需要一種系統來管理多臺機器上的檔案，這就是分散式檔案管理系統。HDFS只是分散式檔案管

整體思路是一個掛載表，指明哪些路徑實際指向哪個nn（或ns）。 掛載表配置在客戶端，如果客戶端發現路徑shcema是viewfs，就按照掛載表將請求定向到實際的nn。 架構如下： dn通過