Apache Hadoop 之 Avro

在当前数字化时代，大数据已成为企业和组织的重要资产。作为大数据处理的核心框架，Hadoop扮演着至关重要的角色。详细介绍了大数据的基本概念、特点、应用场景、发展趋势以及Hadoop的相关知识。大数据不仅仅是数据量的庞大，它还包含了Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（低价值密度）等关键特性。大数据的应用涵盖物流仓储、零售、旅游、商品推荐、保险、金融、房产以及人工智能等多个领域。各国政府和企业对大数据技术的投资持续增加，显示出该行业的广阔前景。Hadoop作为开源的分布式计算框架，通过其不断演进的组件，如MapReduce、YARN和HDFS，实现了对海量数据的高效处理和管理。

Apache Hadoop 是一款用于分布式计算的开源软件，提供可靠且可扩展的解决方案。该软件包包含 Hadoop 3.3.4 版本，并提供文件系统 HDFS 和 MapReduce 引擎等组件。您可根据需要使用此版本进行分布式计算和海量数据处理。

深入分析YARN架构设计原理 掌握YARN实现机制，提升技术能力

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Apache Hadoop 2.7.2 是 2.x.y 版本系列中的次要版本，在此前稳定的 2.7.1 版本基础上构建。以下是主要特性和改进的简要概览： 使用 HTTP 代理服务器时，公共认证改进。通过代理服务器访问 WebHDFS 时，该功能非常有用。 一个新的 Hadoop 指标接收器，可以直接写入 Graphite。 与 Hadoop 兼容文件系统 (HCFS) 相关规范工作。 HDFS 支持 POSIX 风格的文件系统扩展属性。有关更多详细信息，请参阅用户文档。 现在，客户端可以使用 OfflineImageViewer 通过 WebHDFS API 浏览 fsimage。 NFS 网关收到了一些可支持性改进和错误修复。不再需要 Hadoop 端口映射器来运行网关，网关现在能够拒绝来自未授权端口的连接。 SecondaryNameNode、JournalNode 和 DataNode Web UI 已使用 HTML5 和 JavaScript 实现现代化。 YARN 的 REST API 现在

SQL 是一种用于管理和查询关系型数据库的标准语言。由于 Hadoop 的普及，SQL 也被引入到 Hadoop 生态系统中，用于处理和分析大数据集。

HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。与传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce进行处理。 1. 逻辑存储模型 - 行（Row）: 行键是HBase中唯一标识数据行的键，设计为能够快速定位数据的哈希值或时间序列。 - 列族（Column Family）: 列族是数据存储的基本单位，允许高效的数据存储和查询。 - 列（Column）: 在列族下定义具体的列，例如“Name”和“Alias”。 - 时间戳（Timestamp）: 用于标识同一行中不同版本的数据。 2. 物理存储模型 - HRegion: 表数据增长时，HBase会将表分成多个HRegion。 - HRegionServer: 负责存储和处理分配给它的HRegion。 - HLog: 记录所有HRegionServer的写操作，以确保数据持久性。 3. HBase总体架构组件 - HMaster: 管理全局的HBase集群，负责HRegion的分配。

Confluent Schema Registry 的依赖包，在使用 Java 开发生产者和消费者时需要导入工程即可。

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