hadoop数据备份（hadoop 数据备份到oracle）

本篇目录：

1、大数据开发工程师Hadoop(HDFS是如何保证数据可靠性的?)2、hadoop中节点(DataNode和NameNode)故障的处理3、hadoop3.0新特性4、hudi数据分布式需要备份吗5、hadoop集群中的数据复制机制是为了什么目的?

大数据开发工程师Hadoop(HDFS是如何保证数据可靠性的?)

1、HDFS使用分布式存储技术，可以有效地提升存储能力和数据的可靠性，同时也可以支持对大数据的高速读写操作。在Hadoop大数据平台中，HDFS作为底层存储系统，扮演着至关重要的角色。

2、Hadoop中的MapReduce是一个简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千台机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理TB级别的数据集，实现了Hadoop在集群上的数据和任务的并行计算与处理。

3、大数据存储：Hadoop可以将大数据以分布式的方式存储在多个节点上，保证数据的安全性和可靠性。Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储数据，HDFS将数据划分为多个块并分散存储在多个节点上。

4、HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术 。

hadoop中节点(DataNode和NameNode)故障的处理

错误原因：多次错误初始化NameNode，导致namenode和datanode的namespaceID和clusterID不一致。

先分析宕机后的损失，宕机后直接导致client无法访问，内存中的元数据丢失，但是硬盘中的元数据应该还存在，如果只是节点挂了，重启即可，如果是机器挂了，重启机器后看节点是否能重启，不能重启就要找到原因修复了。

Hadoop的主节点是指Hadoop集群中的主服务器（也称为NameNode），它是Hadoop文件系统的核心组件之一。拓展知识：主节点负责管理集群中的文件系统元数据，包括文件块的映射关系和位置信息。

hadoop3.0新特性

1、首先，Hadoop与Spark解决问题的层面不同。Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

2、容错 Hadoop x - 可以通过复制（浪费空间）来处理容错。Hadoop x - 可以通过Erasure编码处理容错。4数据平衡 Hadoop x - 对于数据，平衡使用HDFS平衡器。

3、x版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性，是现在使用的主流版本。x版本系列：对HDFS、MapReduce、YARN都有较大升级，还新增了Ozone key-value存储。

4、已发布。Hadoop0是该项目的一个重要里程碑，也是迄今为止最大的发布版本。它代表了自Hadoop0以来五年中数百名贡献者的共同努力。他很期待用户可以从该版本的新功能中获益，从而提高平台的效率，可扩展性和可靠性。

5、Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

6、CloudOS 0的主要新特性在于有能力在裸机而不仅仅是OpenStack虚拟机系统之内对Hadoop以及Spark进行管理。Hadoop能够运行在虚拟化基础设施之上； 举例来说，VMware已经作出声明，表示其有能力切实达成这一目标。

hudi数据分布式需要备份吗

没有什么架构是绝对安全的，分布式存储的安全性也仅仅是针对集中式存储。

从数据的安全角度考虑，在一个数据中心内分布式存储是不需要再进行备份的，因为分布式存储自身在存储内已经做了多份冗余来保证数据的绝对冗余，所以数据丢失的可能性几乎为零。

Spark/Flink可以使用Hive的metastore，但是Hive无法通过Hive metastore中的Spark/Flink表直接查询数据。为了解决这个问题，可以配置使用Hive sync。在Spark/Flink操作表的时候，自动同步Hive的元数据。

建议备份到云盘或外部硬盘，以免数据设备故障或丢失。文档和表格对于需要每天处理文档和表格的人来说，如果没有备份，很容易出现数据丢失的情况。

多个writer（不同进程）异步表服务，需要配置乐观并发访问控制：外部分布式锁提供方有： ZookeeperBasedLockProvider ， HiveMetastoreBasedLockProvider 和 DynamoDBBasedLockProvider 。

hadoop集群中的数据复制机制是为了什么目的?

1、为了确保主节点的可靠性，Hadoop采用了副本机制。它允许在多个从节点上存储文件块的副本，以便在主节点故障时可以从一个副本中恢复数据。此外，Hadoop还采用了心跳检测机制，定期检查从节点的状态，以确保它们仍然正常工作。

2、为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就读取该副本。

3、它可以使用户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储。hadoop的框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

4、split(逻辑划分)：Hadoop中split划分属于逻辑上的划分，目的只是为了让map task更好地获取数据。split是通过hadoop中的InputFormat接口中的getSplit()方法得到的。

5、首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的pc机，取代小型机及大型机。小型机和大型机有什么特点？ cpu处理能力强 内存够大 所以集群的瓶颈不可能是a和d 网络是一种稀缺资源，但是并不是瓶颈。

6、描述一下 hadoop 中，有哪些地方使用到了缓存机制，作用分别是什么？缓存机制就是 DistributedCash ，就是在 job 任务执行前，将需要的文件拷贝到 Task 机器 上进行缓存，提高 mapreduce 的执行效率。

到此，以上就是小编对于hadoop 数据备份到oracle的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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