导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量：一方面以低成本优势推动客户上云，另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命，本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱，并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者：于华丽，腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中，成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了，一年机器就够托管三五年了”，这基本上是刚开始接触公有云的企业，在进行了详细价格
家住北京西二旗的小张是一家互联网金融公司的运维工程师，金融行业的数据可是很值钱的，任何的损坏和丢失都不能容忍。
作者 | 苏锐 策划 | Tina Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，受到广泛的应用，给整个行业带来了变革意义的改变；随着云计算时代的到来， 存算分离的架构受到青睐，企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。 今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些，希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。 Hadoop 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布，这是一个 all-i
它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
本文以我个人的理解简单分析下并行数据库的技术要点以及对未来并行数据库的发展做下展望，理解有偏差的地方，欢迎各位指正。 并行数据库的定义 在维基百科上，并行数据库被定义为通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。其中最重要的关键词是并行，分布式。 并行数据库的技术要点 并行数据库主要由执行引擎、存储引擎和管理功能模块组成，它们的不同技术风格形成了各个有特色的并行数据库产品。随着Hadoop的兴起，目前MPP数据库主要分成两类
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
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您可以使用 authzmigrator 工具将 Hive 对象和 URL 权限以及 Kafka 权限从 CDH 集群迁移到 CDP 私有云基础 集群。您可以使用 DistCp 工具将 HDFS 数据从安全的 HDP 集群迁移到安全或不安全的CDP 私有云基础集群。
最近又有很多关于“Hadoop已死”的论调，似乎每隔一段时间就会有一些类似的文章或声音。几年前Cloudera就已经停止了以Hadoop来营销自己，而是一家企业数据公司。如今，Cloudera也已进入企业数据云市场：混合/多云和多功能分析，具有通用的安全和治理，所有这些都由开源提供支持。
该文介绍了如何使用Hadoop MapReduce来处理大数据集，通过一个示例来展示了如何使用Mapper和Reducer来处理数据。该示例包括对输入数据集的预处理、Mapper和Reducer的编写以及Hadoop集群的配置。
本文主要介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群，以及如何通过distcp工具将友商云Hadoop中的数据迁移到腾讯云自建Hadoop集群。
大数据是使用工具和技术处理大量和复杂数据集合的术语。能够处理大量数据的技术称为MapReduce。
各种博客文章、杂志投稿中，“Hadoop已死”的说法死灰复燃，且又开始甚嚣尘上。近年来，Cloudera不再满足于Hadoop开源平台的身份，转而以企业数据公司的身份进行营销。如今，Cloudera已经进入企业数据云市场：混合云/多云服务，统一的安全体系和管理，多功能分析——都得益于Hadoop的开源服务。
腾讯云EMR和ES是两款非常火热的大数据分析产品，长期以来一直是分别在客户场景下使用的，不过随着云上CHDFS产品的上线，以及ES-Hadoop等插件的完善，两者结合使用有了比较成熟的方案，下面就介绍一下相关使用的方式：
MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。所谓二次排序，先按第1个字段进行排序，然后对第1个字段相同的数据，再按第2个字段进行排序。
HDFS是大数据存取的基础，很多数据都依赖于HDFS，如HBase数据库。作为Hadoop的基础，HDFS的数据读取机制有很多细节。我们今天来看一下。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。
存储是大数据的基石，存储系统的元数据又是它的核心大脑，元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能，来个大比拼。
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 （一）什么是元数据加速器？ 元数据加速功能是由腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能，支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务，系统设计指标可以达到2.4
Cloudera终于再一次登上了新闻，一瞬间。因为它私有化了。本周二的时候，Cloudera表示被私募基金CD&R和KKR&Co以5.5B的价格给买了，也就是每股16美元。
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段，更多的是面向OLAP场景，即数据仓库、BI应用等。
在HDFS集群运维过程中，常会碰到因为实际业务增长低于集群创建时的预估规模；集群数据迁出,数据节点冗余较多；费用控制等原因，需要对集群进行缩容操作。Decommission DataNode是该过程中关键的一步，就是把DataNode从集群中移除掉。那问题来了，HDFS在设计时就把诸如机器故障考虑进去了，能否直接把某台运行Datanode的机器关掉然后拔走呢？理论上可行的，不过在实际的集群中，如果某份数据只有一份副本而且它就在这个机器上，那么直接关掉并拔走机器就会造成数据丢失。本文将介绍如何Decommission DataNode以及可能会遇到Decommission超时案例及其解决方案。
分布式文件系统主要用于解决海量数据存储的问题，如Goolge、Facebook等大型互联网企业都使用分布式文件系统作为数据存储的基础设施，并在其上构建很多服务，分布式文件系统通常采用三副本的策略来保证数据的可靠性，但随着应用数据量的不断膨胀，三副本策略为可靠性牺牲的存储空间也越来越大，如何在不降低数据可靠性的基础上，进一步降低存储空间成本？ Facebook将erasure code应用到内部HDFS集群中，该方案使用erasure code代替传统的三副本策略，在保持集群可用性不变的情况下，节省了数PB的存储空间，Facebook的实现方案(HDFS RAID)目前已贡献给开源社区。
由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
伴随云计算技术的发展，云盘系统不断涌现，百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品，而云盘存储的模式也越来越被用户所接受，也有越来越多的公司跃跃欲试，想在云存储领域大展拳脚，有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制，Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
作者 | 胡梦宇 审校 | 蔡芳芳 1 背景 随着云原生技术的飞速发展，各大公有云厂商提供的云服务也变得越来越标准、可靠和易用。凭借着云原生技术，用户不仅可以在不同的云上低成本部署自己的业务，而且还可以享受到每一个云厂商在特定技术领域上的优势服务，因此多云架构备受青睐。 知乎目前采用了多云架构，主要是基于以下考虑： 服务多活： 将同一个服务部署到不同的数据中心，防止单一数据中心因不可抗力不能正常提供服务，导致业务被“一锅端”； 容量扩展： 一般而言，在公司的服务器规模达到万台时，单一数据中心就很难
GooseFS是 腾讯云存储团队推出的分布式缓存方案，主要针对需要缓存加速的数据湖业务场景，提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
引言 随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例，包括用户的业务数据，平台应用，从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段，更多的是面向OLAP场景，即数据仓库、BI应用等。 大数据技术的发展并不是偶然的，它的背后是对于成本的考量。集中式数据库或者基于MPP架构的分布数据库往往采用的都是性能稳定但价格较为昂贵的小型机、一体机或者P C服务器等，扩展性相对较差；而大数据计算框架可以基于价格低廉的普通的硬件服务器构建，并且理论上支持无限扩展以支撑应用服务。
Hadoop作为大数据主流的基础架构选择，至今仍然占据着重要的地位，而基于Hadoop的分布式文件系统HDFS，也在大数据存储环节发挥着重要的支撑作用。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS分布式文件管理系统。
环球易购创建于 2007 年，致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态，2014 年通过与百圆裤业并购完成上市，上市公司「跨境通（SZ002640）」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力，在海外市场建立了广阔的销售网络，得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可，公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案，主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景，提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
HDFS被设计用来在大规模的廉价服务器集群上可靠地存储大量数据, 并提供高吞吐的数据读取和写入，具备高可用、高容错、高吞吐、低成本、数据本地性等特点。在集群元数据规模不超过8亿且节点数不超过1000时，HDFS可保持稳定的较低RPC响应延迟，以满足客户的特定业务生产场景。
一、背景 云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析，能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上，将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离，实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员，为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯，同时满
Hadoop开源技术框架在实际业务应用中，其早期的安全机制饱受诟病，具体到HDFS应用方面的问题，主要包括以下几个方面：
下载地址：Index of apache-local/hadoop/core/hadoop-3.3.0
元数据是存储系统的核心大脑，元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段，会存在大量的元数据 create，open，rename 和 delete 操作。因此，在进行文件系统选型时，元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz
本教程将介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群。Hadoop中是一个Apache的框架，可以让你通过基本的编程处理跨服务器集群的分布式方式的大型数据集。Hadoop提供的可扩展性允许你从单个服务器扩展到数千台计算机。它还在应用层提供故障检测，因此它可以检测和处理故障，作为高可用性服务。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
首先我们搭建一个简单的演示工程（演示工程使用的gradle，Maven项目也同样添加以下依赖），本次使用的是Hadoop最新的3.2.1。
Apache Hadoop是一种开源软件框架，能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common，这是一组常见的实用工具，可以通过模块来运行。这些模块还包括：Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce，后者是一种基于YARN的系统，能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件，可以在Hadoop上运行，比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎，就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程，对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性，能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器，每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性，所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括：在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗？ Hadoop很复杂，需要大量的员工时间和扎实的专业知识，这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员，加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出，从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算，但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道，增添了复杂性和成本。结果就是，Hadoop集群可能显得过于孤立。
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后，该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。（更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]） 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布，而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
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