云上真有无穷算力吗？
本文探讨了云计算环境下“算力无限”的误区，指出即使云上硬件资源看似无限，但由于网络延迟、算法模型限制及成本等因素，实际运算效率未必能线性扩展。文章强调了提高单机运算效率的重要性，推荐使用SPL等工具优化算法，以实现更高性能。
1GB内存挑战：高效处理40亿QQ号的策略
在面对如何处理40亿个QQ号仅用1GB内存的难题时，我们需要采用一些高效的数据结构和算法来优化内存使用。这个问题涉及到数据存储、查询和处理等多个方面，本文将分享一些实用的技术策略，帮助你在有限的内存资源下处理大规模数据集。
【赵渝强老师】基于ZooKeeper实现Hadoop HA
本文介绍了如何在4个节点（bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115）上部署HDFS高可用（HA）架构，并同时部署Yarn的HA。详细步骤包括环境变量设置、配置文件修改、ZooKeeper集群启动、JournalNode启动、HDFS格式化、ZooKeeper格式化以及启动Hadoop集群等。最后通过jps命令检查各节点上的后台进程，确保部署成功。
【赵渝强老师】基于RBF的HDFS联邦架构
最新版Hadoop实现了基于Router的联盟架构，增强了集群管理能力。Router将挂载表从客户端中分离，解决了ViewFS的问题。RBF架构包括Router和State Store两个模块，其中Router作为代理服务，负责解析ViewFS并转发请求至正确子集群，State Store则维护子集群的状态和挂载表信息。
【赵渝强老师】基于ViewFS的HDFS联邦架构
本文介绍了HDFS联盟（Federation）的概念及其在大数据存储中的应用。HDFS联盟通过允许多个NameNode管理不同的命名空间，实现了负载均衡和NameNode的水平扩展。文章还详细解释了基于ViewFS的联盟架构，以及该方案的局限性。附带的视频进一步讲解了相关概念。
【赵渝强老师】部署Hadoop的本地模式
本文介绍了Hadoop的目录结构及本地模式部署方法，包括解压安装、设置环境变量、配置Hadoop参数等步骤，并通过一个简单的WordCount程序示例，演示了如何在本地模式下运行MapReduce任务。
【赵渝强老师】HDFS数据上传和下载的过程
本文介绍了Hadoop的HDFS中客户端如何通过NameNode上传和下载数据。上传时，数据按块保存至DataNode并实现冗余；下载时，客户端从DataNode获取数据块。文中配有详细流程图及B站视频讲解。
【赵渝强老师】Hadoop生态圈组件
本文介绍了Hadoop生态圈的主要组件及其关系，包括HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、Hive与Pig、Sqoop与Flume、ZooKeeper和HUE。每个组件的功能和作用都进行了简要说明，帮助读者更好地理解Hadoop生态系统。文中还附有图表和视频讲解，以便更直观地展示这些组件的交互方式。