大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于hdfs日志文件多久清理一次的问题，于是小编就整理了3个相关介绍的解答，让我们一起看看吧。
凭证文件的储存方式三种？
1. 电子档案：将凭证扫描成电子档案，存储在计算机或云端服务器中，方便查阅和管理。
2. 纸质档案：将凭证打印成纸质文件，存放在文件柜或保险柜中，需要时方便查阅。
3. 归档管理：将凭证按照年份、月份等分类归档，方便查阅和管理。
数据处理员都需要学什么？
（1）数据***集:
日志***集工具：Flume
（2）数据存储:
海量数据的存储 ：Hadoop HDFS 分布式文件系统
兼具海量存储和随机访问：HBase
（3）数据处理:
批处理：Hadoop MapReduce、Spark、Flink。处理一段时间内的离线数据。
流处理：Spark Streaming、Flink。实时处理接收到的数据。
实时性要求不高的***用批处理，对实时性要求高的***用流处理，但是，在现实应用中，往往能兼容处理不同问题的设计才是更高效的，最近常听到的流批一体大概就是这个设计概念。
不同的大数据框架也有自己独特设计的SQL：Hive SQL、Spark SQL、Flink SQL...
一、统计学：我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。
我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。
对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。
所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
二、编程能力：学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。
如果你只会在 Excel 上***粘贴，动手能力是不可能快的。
我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。
三、数据库：数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。
学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
四、数据仓库：许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
datax适用于什么场景？
回答如下：datax适用于数据传输和同步的场景，可以用于数据仓库、数据集市、数据同步、数据集成等数据管理和处理场景，支持多种数据源和目标数据存储。
它可以将数据从一个数据源***到另一个数据源，并支持数据的转换和处理，包括数据格式转换、数据清洗、数据过滤等。datax适用于各种规模的企业和机构，可以满足不同的数据处理需求。
关于这个问题，Datax适用于以下场景：
1. 数据迁移：将数据从一个数据源移动到另一个数据源，例如从MySQL到HDFS。
2. 数据同步：在两个数据源之间实时同步数据，例如将数据从MySQL同步到Elasticsearch。
3. 数据处理：对数据进行ETL（Extract-Transform-Load）处理，例如将原始数据进行清洗、转换、归一化，生成适合分析的数据。
4. 数据备份：将数据备份到另一个数据源或云存储中，以防止数据丢失或损坏。
5. 数据分发：将数据分发给多个数据目标，例如将数据分发给多个数据仓库或数据集市。
关于这个问题，Datax适用于大数据场景下的数据同步、数据迁移、数据加工等任务。它可以支持多种数据源类型和目标存储类型，例如关系型数据库、NoSQL数据库、HDFS、Hive等。Datax可以通过配置文件进行任务的定义和调度，支持断点续传和任务监控等功能，能够满足大规模数据处理的需求。
同时，Datax还具有高扩展性和可定制性，可以根据实际需求进行二次开发和定制化。
到此，以上就是小编对于hdfs日志在哪里的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用。
