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來自:專題Spark與其他組件的關(guān)系 Spark和HDFS的配合關(guān)系 通常,Spark中計(jì)算的數(shù)據(jù)可以來自多個(gè)數(shù)據(jù)源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用戶可以一次讀取大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計(jì)算。在計(jì)算完成后,也可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HDFS。 分解來看,Spark分成控制端(D來自:專題
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ZooKeeper和HDFS的關(guān)系 ZooKeeper和HDFS的關(guān)系 ZKFC(ZKFailoverController)作為一個(gè)ZooKeeper集群的客戶端,用來監(jiān)控NameNode的狀態(tài)信息。ZKFC進(jìn)程僅在部署了NameNode的節(jié)點(diǎn)中存在。HDFS NameNode的來自:專題Hadoop分布式文件系統(tǒng) 時(shí)間:2020-12-15 11:15:53 HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。HDFS針對(duì)的使用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)讀寫具有“一次寫,多次讀”的特征,而數(shù)據(jù)“寫”操來自:百科
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分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn): 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù),耗時(shí)平均約1小時(shí),全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù),3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。 解決方案: DWS支持以外表方式訪問HDFS數(shù)據(jù)。 DWS兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來自:百科適用于大批量數(shù)據(jù)入庫。 并行拉取方式,性能好,橫向擴(kuò)展。 從MRS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群 MRS(HDFS) 配置一個(gè) GaussDB (DWS)集群連接到一個(gè)MRS集群,然后將數(shù)據(jù)從MRS的HDFS中讀取到GaussDB(DWS)。 并行拉取方式,性能好,橫向擴(kuò)展。 從DWS集群導(dǎo)入數(shù)據(jù)到新集群來自:專題能夠運(yùn)用華為大數(shù)據(jù)解決方案 FusionInsight HD實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用的基礎(chǔ)操作,比如HDFS,HBase,操作,數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉庫 第4章 HBase技術(shù)原理來自:百科時(shí)間:2020-12-02 11:17:34 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云上創(chuàng)建、配置、訪問 MapReduce服務(wù) ,并基于MapReduce服務(wù)提供的HDFS實(shí)現(xiàn)單詞統(tǒng)計(jì)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MRS服務(wù)的申請(qǐng)與使用。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提: 1. 開通MapReduce服務(wù) 2.訪問集群的管理頁面來自:百科
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