# **背景**## **现状**HDFS 全称是 Hadoop Distributed File System,其本身是 Apache Hadoop 项目的一个模块,作为大数据存储的基石提供高吞吐的海量数据存储能力。自从 2006 年 4 月份发布以来,HDFS 目前依然有着非常广泛的应用,以字节跳动为例,随着公司业务的高速发展,目前 HDFS 服务的规模已经到达“双 10”的级别:- 单集群节点 10 万台级别 - 单集群数据量达到 10EB 级别**主要使用场景包括**- 离线 - ...
**01****背景****现状**### HDFS 全称是 Hadoop Distributed File System,其本身是 Apache Hadoop 项目的一个模块,作为大数据存储的基石提供高吞吐的海量数据存储能力。自从 2006 年 4 月份发布以来,HDFS 目前依然有着非常广泛的应用,以字节跳动为例,随着公司业务的高速发展,目前 HDFS 服务的规模已经到达“双 10”的级别:* 单集群节点 10 万台级别* 单集群数据量达到 10...
# 背景## **HDFS** **简介**HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:- 和本地文件系统一样的目录... 联邦又带来统一命名空间问题,因此,需要统一视图空间帮助业务构建统一接入。这里我们引入了 Name Node Proxy 组件实现统一视图和多租户管理等功能。为了解决这个问题,我们引入了 Name Node Proxy 组件实现统一视图和...
无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多轮技术洗礼,我们也随之需要根据新的技术潮流不断地进行调整甚至做技术转型。以 Hadoop 三大组件来说,计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来,行业里再次开始了对大数据体系的云原生改造,同时 K8s 的流行,也让同为资源管理的 YAR...
这个引擎提供了与 Apache Hadoop 生态系统的集成,允许通过 ByteHouse / ClickHouse 管理 HDFS 上的数据。这个引擎类似于 文件 和 URL 引擎,但提供了 Hadoop 的特定功能。 用法SQL ENGINE = HDFS(URI, format)URI 参数是 HDFS 中整个文件的 URI。 format 参数指定一种可用的文件格式。 执行 SELECT 查询时,格式必须支持输入,以及执行 INSERT 查询时,格式必须支持输出. 你可以在 格式 章节查看可用的格式。 路径部分 URI 可能包含 ...
1 概述HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。它有一定高度的容错性,而且提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐... HDFS 对外开放文件命名空间并允许用户数据以文件形式存储。用户通过客户端(Client)与 HDFS 进行通讯交互。 DataNode DataNode 是 HDFS 的实际数据存储节点,负责管理它所在节点的存储,客户端的读写请求。定期上报心...
火山引擎 E-MapReduce 是开源 Hadoop 生态的企业级大数据分析系统,提供 Hadoop、Spark、Hive、Flink 等生态组件集成和管理。本文介绍如何配置 MapReduce 上的 HDFS 服务来使用文件存储 CloudFS。 前提条件在配置 MapReduce 使用 CloudFS,确保您已经完成以下准备工作: 开通大数据文件存储服务 CloudFS 并创建文件存储,获取挂载信息。详细操作请参考创建文件存储系统。 开通 E-MapReduce 服务并创建集群。详细操作请参考E-MapReduc...
本文为您介绍如何配置EMR Serverless StarRocks实例,以查询Hadoop高可用集群中的数据。 1 前提条件已创建包含了HDFS服务,并且开启了服务高可用的集群,详情请参见创建集群。 已创建EMR Serverless StarRocks实例,详情请参加创建实例。 2 操作步骤进入EMR Serverless StarRocks实例配置页面。a. 登录EMR Serverless控制台。 b. 在顶部菜单栏处,根据实际情况选择地域。 c. 在实例列表页,单击待查看的实例名称。 d. 单击实例配置页...
HDFS 作为业界使用最广泛的开源分布式文件系统,具有高容量、高吞吐的特点,经常用于大规模数据应用。HDFS 数据源为您提供可视化读和实时写入 HDFS 的数据集成通道能力,实现和不同数据源之间进行数据传输。本文将为您介绍 DataSail 对 HDFS 数据同步能力的支持情况。 1 支持的版本支持火山引擎 E-MapReduce(EMR)Hadoop 集群类型数据源。 其余连接串形式的 HDFS 数据源支持以下版本:Hadoop 2.7 Hadoop 3.1 Hadoop 3.2 2 使用限制子...
文件存储场景(即HDFS模式)的文件存储实例支持 HDFS 语义、高效元数据操作、高带宽 IO 吞吐,主要用于传统的大数据离线分析场景。本文为您介绍如何创建、挂载文件存储场景实例,并使用 Hadoop Client 访问文件存储实例... 如果您需要的缓存容量空间超过 200 TiB,需要提交工单申请。文件存储实例创建后,支持您扩容文件存储的缓存容量,请参见扩容缓存容量。 私有网络 从下拉列表中选择 VPC。如果没有可用 VPC,可以单击创建私有网络,然后...
1 Hive Catalog1.1 HDFS存储拷贝hadoop集群中的core-site.xml, hdfs-site.xml的内容到StarRocks集群中配置管理中,重启组件后生效 创建Hive Catalog sql CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog PROPERTIES ("hive.metastore.uris"="thrift://{hms_ip:hms_port}", "type" = "hive");查询hive表记录 sql select * from hive_catalog.db_1.table1 limit 1;1.2 TOS存储创建Hive Catalog sql CREATE EXTERNAL CATALOG hive_tos_catal...
本文将为您介绍火山引擎 E-MapReduce(简称“EMR”)和源端 Hadoop 集群之间的数据迁移操作。 1 专线连接 正式做迁移前,需要在源端 VPC 和火山引擎 VPC 之间建立 1Gb 或 10Gb 的专线连接,保障迁移的速度、安全和稳定性。 说明 迁移速度评估: 专线带宽为 :10Gb = 1.25GB 数据量为:100T = 100*1024 = 102400 GB 迁移时间为:102400/1.25/3600 = 22.75 小时 专线拉通后,可以开始不间断的大规模数据迁移。 2 迁移 HDFS 数据EMR 集群...
发布时间 版本号 主要更新 2024 年 3 月 14 日 v 1.8.1 支持Spark Rapids,优化概览界面,提升平台稳定性。 2023 年 10 月 26 日 v 1.8.0 支持Presto on Bolt,Bytelake 升级为2.0版本,开放Managed Hive文件路径 。 2023 年 7 月 13 日 v 1.7.1 提供 Hadoop HDFS/Hive 迁移工具,Hive 内部表类型,无缝迁移。 2023 年 5 月 16 日 v 1.7.0 支持数据冷热分层(廉价冷存储)、支持数据脱敏、支持查询血缘。 2023 年 2 月 23 日 v 1.6.0 支持...