簡介

Apache Hadoop 分布式文件系統 (HDFS) 是一種分布式文件系統，專為管理和處理大數據量而設計。它將文件存儲在許多計算節點上，并使用主節點來協調訪問。HDFS 非常適合存儲和處理大量非結構化數據，例如日志文件、傳感器數據和社交媒體數據。它還被廣泛用于云計算和機器學習等應用。

使用 HDFS 的最佳實踐

以下是一些使用 HDFS 管理巨量數據集的最佳實踐：使用較小的塊大?。篐DFS 中的數據被分成塊，默認塊大小為 128 MB。對于較小的文件，較大的塊大小會浪費存儲空間。相反，對于較大的文件，較小的塊大小可以提高性能，因為每個塊都可以被多個服務器訪問。創建目錄層次結構：HDFS 中的數據存儲在目錄中。為了提高性能并便于管理，請創建一個分層的目錄結構，其中目錄按主題、文件類型或其他標準組織。使用壓縮：HDFS 支持多種壓縮編解碼器，例如 GZIP、BZIP2 和 Snappy。壓縮可以減少數據存儲和傳輸的成本。使用副本：HDFS 中的數據副本可以存儲在不同的服務器上。這提高了數據可用性和容錯性，但會增加存儲空間的成本。使用快照：HDFS 快照允許您在某個時間點創建數據的副本。這對于備份、還原和分析很有用。監視 HDFS：定期監視 HDFS 群集對于確保其正常運行至關重要。監視指標包括群集健康狀況、數據使用情況和吞吐量。

使用 HDFS 命令創建文件夾

要使用 HDFS 命令創建文件夾，請使用 `mkdir` 命令。該命令的語法如下：hdfs dfs -mkdir <目錄路徑>例如，要創建名為 `my_directory` 的目錄，您可以運行以下命令：hdfs dfs -mkdir /user/my_user/my_directory

結論

HDFS 是一個強大的分布式文件系統，非常適合管理和處理大數據量。通過遵循這些最佳實踐和技巧，您可以優化 HDFS 的性能和效率。

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什么是大數據技術？大數據的概念

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平臺、大數據指數體系等大數據應用技術。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。 是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。 分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

擴展資料：

大數據的三個層面：

1、理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。 在這里從大數據的特征定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。 在這里分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐，實踐是大數據的最終價值體現。 在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

三分鐘帶你了解數據集成平臺FineDataLink的最佳實踐！

六月棲鴉群過山，麥風搖曳熟瓜香。 讓我們來看看 FineDataLink 近期上新的文檔吧~上新文檔速覽：1）客戶案例2）功能使用指導3）問題排查類文檔一、客戶案例文件拆分：只保留最新拆分的文件應用場景：文件輸出算子可將數據按行數拆分至多個文件，但存在以下問題：本文提供方案解決上述問題。 實現思路：使用「shell 腳本」節點和「文件輸出」算子：方案效果如下：每次只保留最新的拆分文件，將上一次生成的文件打包壓縮備份起來，且只保留近 7 天的壓縮文件。 詳情請參見： 文件拆分：只保留最新拆分的文件API取數-數據每日落庫應用場景：API 接口中每天有 20 多萬的數據，若落庫到同一張表中，隨著時間該表數據不斷累積，可能造成查詢慢的問題。 希望能按日期分表，每天創建一個新的數據表，保存該天數據。 實現思路：方案效果如下：參考文檔： 詳情請參見： 按日期分表，每天保存當天數據FineReport接收并使用數據服務發布的數據應用場景：用戶為保證數據安全，不希望直接將數據倉庫賬號開發給第三方使用，且擁有 FineDataLink 作為數據中臺，想使用「數據服務」功能，統一分發數據給第三方使用，同時想要使用 FineReport 直接接收數據制作看板。 實現思路：方案一：使用 JSON 數據集插件，在報表設計器或決策平臺安裝插件，接收數據服務 API 數據并制作看板。 方案二：使用 數據工廠數據集插件，在報表設計器或決策平臺安裝插件，接收數據服務 API 數據并制作看板。 詳情請參見： FineReport接收并使用數據服務發布的數據JSON解析前過濾出不合法的數據應用場景：大數據量場景下的 json 數據解析，存在問題如下：用戶希望：實現思路：使用 Python 的 is_valid_json 判斷 json 是否合法，合法的的 json 參與解析。 詳情請參見： JSON解析前過濾出不合法的數據 更多方案可點擊 最佳實踐合集查看二、功能使用指導確認HDFS地址中的IP和端口配置 星環 TRANSWARP INCEPTOR 數據源、 Hive 數據源 時，存在設置項 HDFS 地址。 如下圖所示：本文將介紹確定 HDFS 地址中 IP 和端口的方法。 詳情請參見： 確認HDFS地址中的IP和端口數據管道與數據開發區別用戶在使用 FDL 時，常常會有以下疑問：詳情請參見： 數據管道與數據開發區別 如何使用參數&參數使用場景用戶在了解與使用參數功能時，常常會有以下疑問：詳情請參見： 參數在FDL中的典型應用場景、 如何配置并使用參數管道運維指導管道任務運行后，用戶常常有以下問題：詳情請參見： 數據管道運維指導三、問題排查類文檔近期對 FDL 中常見問題、故障類問題進行梳理整合。 詳情請參見： 常見問題專題 下表是近期新增的問題排查類文檔。

數據庫圖片能用longtext類型嗎

可以使用 longtext 類型來存儲圖片數據，但不建議這么做。 這是因為 longtext 類型主要用于存儲文本數據，而圖片數據通常以字節流的方式存儲在文件或數據庫中，使用 longtext 類型進行存儲會影響數據的讀取和處理效率。 對于存儲圖片數據，通常建議使用 BLOB類型，BLOB 類型可以存儲二進制數據，包括圖片、音頻、視頻等多媒體數據，能夠更好地保存并管理圖片數據。 在 MySQL 數據庫中，可以使用 BLOB 或 LONG BLOB 類型來存儲大量二進制數據。 LONG BLOB 類型允許存儲最大 4GB 的數據，可以滿足大多數應用程序的需求。 總之，如果您需要存儲圖片數據，建議使用 BLOB 或 LONG BLOB 類型，以保證數據的完整性和讀寫效率。

一年省七位數，得物自建 HFDS 在 Flink Checkpoint 場景下的應用實踐

得物技術在面對 Flink Checkpoint 數據存儲成本高昂的問題時，選擇了自建 HDFS 作為解決方案，通過實踐，成功實現了每年節省七位數的成本。 HDFS 的引入解決了Flink任務狀態存儲的帶寬挑戰，特別是在處理大狀態任務時，傳統的OSS存儲難以滿足100Gb/s的峰值流量需求，而HDFS憑借其高可靠性、高吞吐量和成本效益成為理想選擇。 在Flink中，Checkpoint是一個關鍵功能，它在任務運行期間定期將本地狀態同步到遠程HDFS，確保任務在失敗后能從備份中恢復，避免數據質量問題和時效問題。 Flink的Checkpoint流程涉及狀態后端的持久化，確保數據的Exactly Once處理。 得物自建的HDFS架構基于主從設計，通過固定大小的文件切片存儲，保證了數據的可靠性。 為了滿足高帶寬需求，他們選擇了d2s.5xlarge規格的ECS服務器，通過性能壓測證明能滿足100Gib/s的寫入流量。 同時，通過監控和告警系統，確保HDFS的穩定性和可用性，以滿足實時任務的SLA要求。 在遷移過程中，得物遇到了心跳匯報與刪除操作共用寫鎖的問題，通過分析HDFS的寫入流程，他們優化了代碼，解決了寫入失敗的問題，成功降低了OSS的流量負擔，從137Gib/s降低到30Gib/s，每月節省了一定的費用。 未來，得物將針對全量和增量Checkpoint帶來的HDFS壓力，考慮引入小文件合并方案，以優化RPC和NameNode內存的使用。 整個項目不僅節省了成本，也為其他企業提供了遷移和優化的參考案例。 如果您對提高企業協作效率感興趣，得物技術沙龍是一個不錯的選擇，它將分享關于協作效率演進的深入討論和最佳實踐。

?我也已經25歲其實就有轉行的打算了，想轉數據分析大數據行業，我大學本科是和這個專業相關的，

讀研期間多跟著導師做項目，有些導師手上有很多橫向項目，是參與實踐的良好途徑，其實有人讀研期間跟上班一樣忙，不要讓學校時光虛度。 另外，你年齡不小了，可以在讀書期間思考以后就業的問題，讀書時成家政策也支持，當然有合適的結婚對象才行。

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