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阿里云文档 2025-06-19

如何通过ES-Hadoop实现Hive读写阿里云Elasticsearch数据

ES-Hadoop是Elasticsearch推出的专门用于对接Hadoop生态的工具，可以让数据在Elasticsearch和Hadoop之间双向移动，无缝衔接Elasticsearch与Hadoop服务，充分使用Elasticsearch的快速搜索及Hadoop批处理能力，实现交互式数据处理。本文介绍通过ES-Hadoop组件在Hive上进行Elasticsearch数据的查询和写入，帮助您将...

阿里云文档 2025-04-03

如何通过ES-Hadoop实现Spark读写阿里云Elasticsearch数据

Spark是一种通用的大数据计算框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的计算优点，能够通过内存缓存数据为大型数据集提供快速的迭代功能。与MapReduce相比，减少了中间数据读取磁盘的过程，进而提高了处理能力。本文介绍如何通过ES-Hadoop实现Hadoop的Spark服务读写阿里云Elasticsearch数据。

阿里云文档 2024-07-02

如何迁移自建Kudu集群的数据到EMR上的Hadoop集群

E-MapReduce（简称EMR）支持将您本地自建的Kudu集群迁移至EMR上。本文为您介绍如何迁移自建Kudu集群的数据到E-MapReduce上的Hadoop集群。

文章 2024-05-28 来自：开发者社区

hadoop节点HDFS数据分片过程

Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）数据分片过程可以概括为以下几个关键步骤：文件切分：当一个文件被写入HDFS时，HDFS客户端会首先将文件切分成多个数据块（Block）。HDFS默认的一个数据块大小为128MB（这个值可以配置）。例如，一个512MB的文件会被切分成4个128MB的数据块。数据块存储： ...

文章 2024-05-28 来自：开发者社区

hadoop节点HDFS数据分片（Data Splitting）

Hadoop中的HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）数据分片（Data Splitting）是其数据存储和管理的核心机制之一。以下是HDFS数据分片的主要原理和步骤： 1. 数据分片的目的提高存储能力：通过将大文件分割成多个小块，HDFS能够在多个节点上存储数据，从而实现更大的存储容量。提供容错性和高可用性：每个数据块通常会在多个节点上复制，以防止...

文章 2024-05-27 来自：开发者社区

hadoop节点HDFS（Hadoop Distributed File System）数据分片

Hadoop Distributed File System (HDFS) 在 Hadoop 中是数据的存储基石，它采用了一种分布式存储的方式来处理大规模数据集。在 HDFS 中，数据分片（Data Partitioning）是数据处理的关键步骤之一，它有助于在集群中并行处理数据。以下是关于 HDFS 数据分片的详细解释：数据块（Block）： HDFS 将文件分割成多个固...

文章 2024-05-24 来自：开发者社区

Hadoop节点数据分片

Hadoop节点数据分片是Hadoop分布式计算框架中的一个核心概念，它涉及到Hadoop如何存储和处理大规模数据集。以下是关于Hadoop节点数据分片的详细说明： HDFS（Hadoop Distributed File System）数据分片： * HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它负责存储Hadoop集群中的数据。为了支持大规模数据存储和高效的数据处理，HDFS采用了数据...

阿里云文档 2023-09-03

如何通过ES-Hadoop将HDFS中的数据写入Elasticsearch_检索分析服务 Elasticsearch版(ES)

ES-Hadoop是Elasticsearch推出的专门用于对接Hadoop生态的工具，可以让数据在Elasticsearch和Hadoop之间双向移动，无缝衔接Elasticsearch与Hadoop服务，充分使用Elasticsearch的快速搜索及Hadoop批处理能力，实现交互式数据处理。对于一些较复杂的分析任务，需要通过MapReduce任务读取HDFS上的JSON文件，写入Elasti...

阿里云文档 2021-07-16

如何将Hadoop文件系统上的数据迁移至JindoFS

本文以OSS为例，介绍如何将Hadoop文件系统上的数据迁移至JindoFS。

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更新时间 2024-05-29 13:23:51

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开源大数据平台 E-MapReduce

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