Hadoop RPC深度解析:分布式通信的核心机制 在分布式系统中,节点间的高效通信是核心需求。Hadoop 作为典型的分布式系统,其内部组件(如 NameNode 与 Da...

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Hadoop 1.x 与 2.x 版本对比:架构演进与核心差异解析 Hadoop 从 1.x 到 2.x 的演进是一次架构级别的重大升级,核心目标是解决 1.x 版本的性能瓶...
Google Bigtable深度解析:分布式存储的设计典范 Google Bigtable 作为分布式结构化数据存储的里程碑技术,其设计理念深刻影响了 HBase、Cass...
Google GFS 深度解析:分布式文件系统的开山之作 Google 文件系统(GFS)作为分布式存储领域的里程碑技术,其设计理念深刻影响了 HDFS、TFS 等后续系统。...
flume拓扑结构详解:从简单串联到复杂聚合的完整指南 Flume 作为分布式数据采集工具,其拓扑结构直接决定了数据流转的效率、可靠性和扩展性。官网定义了三种核心拓扑结构:简...
flume扩展实战:自定义拦截器、Source 与 Sink 全指南 Flume 内置的组件虽然能满足大部分场景,但在复杂业务需求下(如特殊格式数据采集、定制化数据清洗),需...
flume接收处理器:构建高可用与高性能的数据链路 在大规模数据采集场景中,单点故障和性能瓶颈是两大核心挑战。Flume 通过 Sink Group + 接收处理器(Proc...
flume事务机制详解:保障数据可靠性的核心逻辑 在数据采集过程中,“不丢数据、不重数据” 是核心需求。Flume 之所以能在分布式环境下保证数据可靠性,关键在于其内置的事务...
flume监控文件写入 Kafka 实战:解耦应用与消息队列的最佳实践 在日志采集场景中,直接让应用程序通过 log4j2 写入 Kafka 会导致应用与 Kafka 强耦合...
flume监控目录文件实战:三种 Source 方案对比与配置指南 在实际业务中,监控目录文件变化并实时采集数据是常见需求(如应用日志、业务数据文件等)。Flume 提供了三...
flume实战:从零配置到启动运行的完整指南 掌握 Flume 的核心组件后,实际配置和运行才是关键。本文将通过一个简单案例,带你从零开始配置 Flume Agent,理解配...
flume详解:分布式日志采集的核心原理与组件解析 在大数据体系中,日志采集是数据处理的第一步。Flume 作为 Apache 旗下的分布式日志采集工具,以高可用、高可靠、易...
jenkins自动构建配置:代码提交后自动触发构建的两种方案 在实际开发中,手动点击 “立即构建” 显然不够高效。理想的流程是:当代码推送到 Git 仓库(如 Gitee、G...
jenkins 入门指南:从安装到启动的完整教程 持续集成(CI)是现代开发流程中的核心环节,而 Jenkins 作为一款开源的 CI 工具,凭借简单安装、开箱即用、插件丰富...
安全模式 NameNode在启动的时候,首先将映射文件fsimage载入内存,并执行编辑日志edits中的各项操作,一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射,则创建一个新的f...
Hadoop RPC Hadoop RPC主要分为四个部分,分别是序列化层、函数调用层、网络传输层和服务器端处理框架,实现机制为: 序列化层:主要作用是将结构化对象转为字节流...
Hadoop版本 hadoop1.x版本 由三部分组成 Common(辅助工具) HDFS(数据存储) MapReduce(计算和资源调度) 存在的问题 JobTracker...
Hadoop简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存...