1.1、源码hadoop3.1.4简单介绍及部署、源码简单验证
2.数据存储扫盲:hbase,源码cassandra,clickhouse,pg,neo4j...

1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、源码简单验证

       本文介绍Hadoop的源码发展历程、3.1.4版本的源码关联jdk源码特性、部署及简单验证。源码

       Hadoop是源码Apache下的开源软件框架，允许使用简单的源码编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。Hadoop的源码核心组件包括HDFS、MapReduce和YARN等。源码

       Hadoop的源码发展简史始于年Google发表的论文，描述了谷歌的源码unigui源码下载产品架构，包括GFS和MapReduce系统。源码Nutch的源码开发人员基于这些论文完成了开源实现，并在年成为Apache顶级项目，迎来了快速发展期。年，BigTable的论文进一步推动了Hadoop及其生态圈的发展。

       Hadoop 3.x版本引入了多项重要改进，例如HDFS支持数据擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化等。Apache Hadoop项目组最新消息显示，从3.x版本开始，mstar软件源码Hadoop将调整方案架构，将MapReduce基于内存+IO+磁盘共同处理数据，HDFS将通过本地块计算，实现高效快速的计算结果。

       Hadoop 3.1.4版本的部署流程包括集群规划、集群时间同步、解压Hadoop安装文件、修改配置文件、格式化HDFS和启动Hadoop集群等步骤。完成部署后，通过web UI验证集群状态，例如查看Namenode、psd源码人物Datanode和集群整体状态。

       部署Hadoop集群前需具备免密登录设置、JDK已安装、zookeeper部署完成且正常运行的基础环境。部署过程涉及重新编译Hadoop源码包以支持本地库使用，以及配置环境变量、启动相关服务等。

       验证Hadoop集群功能时，可以使用shell命令创建目录、上传文件，并通过MapReduce进行处理。此外，60个源码还需进行基准测试，包括写入速度和读取速度的测试，以及清除测试数据。

       在部署和验证过程中，可能遇到的常见异常包括浏览器HDFS文件系统上传文件时报"CORS policy"错误，以及格式化期间可能出现的异常。这些异常通常与网络、配置或权限相关，需要检查CORS设置、网络连接、文件系统权限等。

数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...

       本文分享了关于数据存储系统HBase、Cassandra、ClickHouse、PostgreSQL和Neo4j的基本知识，适合数据存储初学者参考。

       HBase

       作为列族数据库，HBase基于Hadoop HDFS，由Apache项目支持，Google和Bigtable的灵感之作。它使用JAVA实现，支持分布式、KV存储，可处理稀疏表和高并发写入。SQL操作需配合Phoenix，强调CP一致性，且支持单行ACID。相关资源包括官方文档、中文教程和源码。

       Cassandra

       Cassandra是Apache项目，Facebook开发，适合大数据写入和实时查询，尤其在欺诈检测和位置服务领域。它采用Dynamo和Bigtable技术，无主架构，提供CQL查询，主副本设计。与HBase相比，Cassandra更偏向OLTP场景，且对写多读少的需求更友好。

       ClickHouse

       ClickHouse是列式关系型数据库，专为OLAP设计，由Yandex研发，支持SQL和高性能读取。它不提供ACID特性，但适合日志分析和时间序列数据。ClickHouse的数据结构和部署特点使其在特定场景下表现出色。

       PostgreSQL

       PostgreSQL作为行式RDBMS，对SQL标准支持好，支持索引和全文检索，可用于OLTP和OLAP。相比MySQL，提供更灵活的复制选项。索引结构丰富，适应多种查询需求。

       Neo4j

       Neo4j是图数据库，专长于存储和查询复杂的图数据，适合知识图谱和社交网络应用。它支持弱模式设计，但不支持碎片处理和复杂的图算法。

       在选择时，需要根据具体应用场景和性能需求来决定，比如HBase适合大量写入和简单查询，而ClickHouse则在分析性能上更胜一筹。