1.通过回收站恢复HDFS为我们提供了垃圾箱的功能，也就是说当我们执行hadoopfs-rmrxxx命令之后，文件并不是马上被删除，而是会被移动到执行这个操作用户的.Trash目录下，等到一定的时间后才会执行真正的删除操作。看下面的例子：$hadoopfs-rmr/user/iteblog/test.txtMoved:'hdfs://iteblogcluster/user/iteblog/test.txt'totrashat:hdfs://iteblogcluster/user/iteblog/.Trash/Current$hadoopfs-ls/user/iteblog/.Trash/Cur
目录前言：一.spark读出1.spark读出MySQL表数据1.2 spark读出ClickHouse表数据 二.spark写入1.spark写入 MySQL表数据 2.spark写入ClickHouse表数据前言：这篇文章主要记录的是用spark集成ClickHouse和MySQL，将数据read出，和将数据write写入表的(记录笔记)创建sparkSession因为这个不是重点，所以先简单创建下，实际是需要按照你的需求创建的//创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("WritetoMySQL").config("sp
目录一、HDFS的基本操作1.HDFS的设计2.HDFS的常用命令二、HDFS-JAVA接口之读取文件1.FileSystem对象三、HDFS-JAVA接口之上传文件四、HDFS-JAVA接口之删除文件一、HDFS的基本操作1.HDFS的设计当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对他进行分区存储到若干台单独的计算机上，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统（DistributedFileSystem）。Educoder分布式文件系统HDFS实验总结答案Hadoop自带一个称为HDFS的分布式文件系统，即（HadoopDistributedFileSyste
前言记录springboot集成hadoop3.2.4版本，并且调用HDFS的相关接口，这里就不展示springboot工程的建立了，这个你们自己去建工程很多教程。一、springboot配置文件修改1.1pom文件修改!--hadoop依赖-->dependency>groupId>org.apache.hadoop/groupId>artifactId>hadoop-client/artifactId>version>${hadoop.version}/version>exclusions>exclusion>groupId>org.slf4j/groupId>artifactId>slf
一、镜像拉取1、直接通过命令搜索下载最新版镜像dockersearchclickhouse搜索镜像.png2、通过dockerhub查看镜像版本dockerhub地址：https://hub.docker.com/dockerhub.png3、拉取需要版本得镜像#服务端镜像dockerpullyandex/clickhouse-server:21.6.6.51#客户端镜像dockerpullyandex/clickhouse-client:21.6.6.51镜像拉取.png二、启动容器临时启动，用于获取配置文件#--rm启动临时容器，当容器停掉后，容器自动删除dockerrun--rm-d--
org.apache.hadoop.ipc.Client.Connection#sendRpcRequest：这个方法是客户端侧向服务端发送RPC请求的地方。调用点是Client#call方法过来的。此方法代码注释里描述了一个细节：这个向服务端发送RPC请求数据的过程并不是由Connection线程发送的，而是其他的线程（sendParamsExecutor这个线程池）。sendRpcRequest方法的逻辑如下：1、把参数Call序列化到一个buffer里。这个过程是caller线程做的；2、提交发送序列化数据buffer到服务端的任务3、调用get方法阻塞式等待发送RPC请求完成。/**I
背景监控发现生产环境kafka的一个topic消费积压：问题排查我们是通过kafka引擎表将数据入到clickhouseods层表中的。本身引擎表的性能是相当可以的，毕竟使用的批量入库，磁盘顺序写。首先怀疑是数据格式非法，导致一直消费不了。查看clickhouse的日志发现如下异常：2022.02.1016:43:50.607118[22994]{}voidDB::StorageKafka::threadFunc(size_t):Code:349,e.displayText()=DB::Exception:CannotconvertNULLvaluetonon-Nullabletype:whi
文章目录HiveHDFSMySQL三者的关系Hive、MySQL和HDFS是三个不同的数据存储和处理系统，它们在大数据生态系统中扮演不同的角色，但可以协同工作以支持数据管理和分析任务。HiveHive是一个基于Hadoop生态系统的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。它提供了一种类似于SQL的查询语言（HiveQL），允许用户执行数据分析和查询操作。Hive不存储数据，而是将数据存储在底层的存储系统中，例如HDFS或云存储。它通过执行MapReduce作业或Tez任务来处理查询，并将结果返回给用户。HDFSHDFS是Hadoop生态系统的一部分，用于存储大规模数据。它是一个分布式文件系统
什么是MPP架构？MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果。任务并行执行;数据分布式存储(本地化);分布式计算;私有资源;横向扩展;SharedNothing架构。属于MPP架构的数据库DruidDorisClickHouseGreenplum主要进行OLAP多维分析Kudu和Hbase都属于列式存储的数据库，架构上，Hbase使用HDFS存储，Kudu使用自己的方式进行存储，性能更好。Kudu和Hbase区别ClickHoseclickHouse介绍Kudu和Hbase和ClickHouse区别三者区别DorisDoris
前言ClickHouse是一款开源的分布式列式数据库管理系统，专门设计用于高性能的大数据分析和查询。目前项目中用到的一个场景是将mongo的数据同步到clickhouse，使用clickhouse做报表，后续也将分享同步和使用方案使用DockerCompose部署单机版，小项目和自己测试够用了，生产使用集群，基于此方案后续有需要我再尝试整理安装安装目录：/app/clickhouse镜像：yandex/clickhouse-server:20.6.8.5版本：v20.6.8.5配置文件文档：配置文件端口说明：Networkports，单机部署可以就暴露8123（连接），9363(prometh
