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菜鸟的Hadoop快速入门

一、相关概念 1、大数据 大数据是一门概念,也是一门技术,是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。 大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架,还包括实时数据处理,离线数据处理,数据分析,数据挖掘和用机器算法进行预测分析等技术。 2、Hadoop Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案。 Hadoop的两个核心解决了数据存储问题(HDFS分布式文件系统)和分布式计算问题(MapRe-duce)。 举例1:用户想要获取某个路径的数据,数据存放在很多的机器上,作为用户不用考虑在哪台机器上,HD-FS自动搞定。 举例2:如果一个100p的文件,希望过滤出含有Hadoop字符串的行。这种场景下,HDFS分布式存储,突破了服务器硬盘大小的限制,解决了单台机器无法存储大文件的问题,同时MapReduce分布式计算可以将大数据量的作业先分片计算,最后汇总输出。 二、Hadoop特点 优点 1、支持超大文件。HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。 2、检测和快速应对硬件故障。数据备份机制,NameNode通过心跳机制来检测Da...

Elasticsearch性能优化实战指南

作者:铭毅天下 背景在当今世界,各行各业每天都有海量数据产生,为了从这些海量数据中获取想要的分析结果,需要对数据进行提取、转换,存储,维护,管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力,只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。Elasticsearch是一种分布式数据存储和搜索引擎,具有容错和高可用性特点。为了充分利用其搜索功能,需要正确配置Elasticsearch。简单的默认配置不适合每个实际业务场景。实战开发运维中,个性化实现贴合自己业务场景的集群配置是优化集群性能的必经之路。本文集合实战业务场景,重点介绍搜索密集型Elasticsearch集群的提升性能的干货配置。 1、索引层面优化配置默认情况下,6.x及之前的版本中Elasticsearch索引有5个主分片和1个副本,7.X及之后版本1主1副。 这种配置并不适用于所有业务场景。 需要正确设置分片配置,以便维持索引的稳定性和有效性。1.1、分片大小分片大小对于搜索查询非常重要。一方面, 如果分配给索引的...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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