HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。

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便充分利用存储的性能和容量。 HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略，或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。 MR引擎及可靠性增强

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间点之前的数据。 HDFS快照： HDFS快照是HDFS文件系统在特定时间点的只读备份副本，主要用于数据备份、用户误操作保护和灾难恢复的场景。 任意HDFS目录均可以配置启用快照功能并创建对应的快照文件，为目录创建快照前系统会自动启用此目录的快照功能。创建快照不会对正常的HDFS

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数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 2、Merge On

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变化。互联网的本质在于信息的有效传递，构建迅速良好的信息传递机制是永恒的话题。 CDN 利用有效的缓存、均衡和智能路由选择等技术，对互联网信息进行协调组织，形成良好的信息传递保障机制，就像水系中的湖泊，在调节水量的同时，保证了主干和支流水系的平稳。CDN的分发和缓存机制，保证了边缘节

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如下图所示，多个ClickHouse节点组成的集群，没有中心节点，更多的是一个静态资源池的概念，业务要使用ClickHouse集群模式，需要预先在各个节点的配置文件中定义cluster信息，等所有参与的节点达成共识，业务才可以正确的交互访问，也就是说配置文件中的cluster才是通常理解的“集群”概念。 常见的数据库

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c输入的字节流量、Topic输出的字节流量、Topic拒绝的字节流量、Topic每秒失败的fetch请求数、Topic每秒失败的Produce请求数、Topic每秒输入的消息条数、Topic每秒的fetch请求数和Topic每秒的produce请求数。 支持查询Broker ID与节点IP的对应关系

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的删除功能，通过特定的语法，Hive可以将自己在HBase表中符合条件的一条或者多条数据清除。 由于底层存储系统的原因，Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作，但在Hive on HBase功能中， MRS 解决方案中的Hive提供了对HBase表的单条数据的删除功能，通过特定的

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ZooKeeper与其他组件的关系 ZooKeeper和HDFS的关系 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC（ZKFailoverController）作为一个ZooKeeper集群的客户端，用来监控NameNode的状态信息。ZKFC进程仅在部署了NameNode的节点中存在。HDFS Name

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当用户配置HDFS作为Flume的Sink时，HDFS就作为Flume的最终数据存储系统，Flume将传输的数据全部按照配置写入HDFS中。 当用户配置HDFS作为Flume的Sink时，HDFS就作为Flume的最终数据存储系统，Flume将传输的数据全部按照配置写入HDFS中。 Flume与HBase的关系

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在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。 在MapReduce作业的Reduce阶段中，按Region的个数启动同样个数的Reduce Task，Reduce Task从Map接收数据，然后按Region生成HFile，存放在HDFS临时目录中。 在MapReduce作业的提交阶段，将HFile从临时目录迁移到HBase目录中。

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MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在 OBS 服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式。 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式。 立即体验MRS 了解详情

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式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。 Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算单元和存储会失败，因此维护多个工作数据副本，确保对失败节点重新分布处理；Hadoop是高效的，因为它以

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2个子节点，原先的8个子节点都要数据存储，也有相应的任务需要执行，而后加的2个子节点是空的，此时也需要负载均衡进行重新分配数据的存储和任务的执行。手动启动该机制运行： $HADOOP_HOME/sbin/start-balancer.sh 8.机架感知：机架之间的交互用机架感知来

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表所在的RegionServer的信息。 2、HBase Client连接到包含对应的“hbase:meta”表的Region所在的RegionServer，并获得相应的用户表的Region所在的RegionServer位置信息。 3、HBase Client连接到对应的用户表R

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，这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的配合关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local

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云知识 K8S社区架构中对各层的详细定义 K8S社区架构中对各层的详细定义 时间：2021-06-30 19:00:15 K8S社区架构中对Kubernetes的分层架构有详细的定义。 1. 内核层 Kubernetes最核心功能，对外提供API构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境；

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服务器的IP地址。 这是因为智能调度DNS是通过一组预先定义好的策略，将当时最接近用户的节点地址提供给用户，使用户可以得到快速的服务。同时它需要与分布在各地的CDN节点保持通信，跟踪各节点的健康状态、容量等信息，确保将用户的请求分配到就近可用的节点上。 版权声明：本文章文字内容来

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迁移到正式表中。 数据导出到文件系统 在MapReduce作业的Map阶段，从HDFS或者HBase中抽取数据，然后将数据写入到文件服务器临时目录中。 在MapReduce作业的提交阶段，将文件从临时目录迁移到正式目录。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数

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无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云

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元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。

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