HDFS 读写流程HDFS组成架构HDFS,是一个文件系统,用于存储文件,通弄个目录树来定位文件,(分布式的)HDFS的使用场景:适合一次写入,多次读的场景,且不支持文件的修改HDFS快的大小HDFS中文件物理上是分块存储(Block),块的大小可以通过(dfs.blocksize)来规定,默认大小Hadoop2.x版本128M,老版本中是64M思考:为什么块的大小不能设置太小,也不能设置太大1.
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2024-04-08 08:29:33
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前提 Hadoop版本：hadoop-0.20.2 概述 现在已经知道datanode是通过DataXceiver来处理客户端和其它datanode的请求，在分析DataXceiver时已经对除数据块的读与写之外的操作进行了说明，本文主要分析比较复杂而且非常重要的两个操作：读与写。对于用户而言，HDFS用得最多的两个操作就是写和读文件，而且在大部分情况下，是一次写入，多次读取，满足高吞吐量需求而
# 从Spark往HDFS写数据
在大数据领域，Spark作为一种快速、通用的数据处理引擎，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。而HDFS（Hadoop Distributed File System）则是Apache Hadoop的核心组件，用于存储大规模数据集。在实际生产环境中，我们经常需要将Spark处理后的数据写入到HDFS中，以便后续分析和处理。
本文将介绍如何使用Spark将数据写
原创
2024-06-24 04:28:22
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# 如何在HDFS中使用Java写入文件
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个用于大数据存储的重要技术，广泛应用于各种数据密集型场景中。通过Java编程语言与HDFS进行交互，我们可以高效地写入和读取文件。本文将介绍如何使用Java代码将文件写入HDFS，并提供代码示例和可视化图示帮助理解。
## HDFS简介
HDFS是Hadoop的核心组件之一，它能够以高效、可靠的方式存储海量数
# Java往HDFS写Parquet文件的指南
在大数据世界中，Parquet是一种列式存储格式，被广泛用于数据分析。它能够高效地存储和处理大量数据。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是大数据场景中常用的数据存储系统。在本文中，我们将介绍如何使用Java将Parquet文件写入HDFS，并提供详细的代码示例和可视化流程图。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保您的环境中已正确安装并
val thePath = new Path(theHdfsPath) val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get( new java.net.U
原创
2022-07-19 11:38:36
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摘要: 这篇文章会详细介绍HDFS是什么，HDFS的作用，适合和不适合的场景，我们该如何操作HDFS？ HDFS文件系统Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，专门存储超大数据文件，为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务。本章内容：1) HDFS文件系统的特点，以及不适用的场景2) HDFS文件系统重点知识点：体系
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2024-01-19 14:40:31
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Ansible是一种强大且流行的配置管理工具，它可以实现对多台主机的自动化配置和管理。通过Ansible，用户可以编写Playbook来定义任务和配置，并使用Ansible的模块来执行这些任务。在执行任务的过程中，Ansible会输出任务的结果，让用户了解任务执行的状态和结果。
在Ansible中，输出任务结果是非常重要的，因为它可以帮助用户及时了解任务执行的情况，发现问题并进行修复。Ansib
原创
2024-03-06 14:37:06
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读流程 打开分布式文件：调用分布式文件 DistributedFileSystem.open( ) 方法；寻址请求：从 NameNode 处得到 DataNode 的地址，DistributedFileSystem使用 RPC 方式调用了NameNode，NameNode 返回存有该副本的DataNode 地址，DistributedFileSystem 返回了一个输入流
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2024-09-19 20:39:18
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# Java 导出任务队列的实现指南
如果你刚入行，并且希望学习如何在Java中实现导出任务队列，那么这篇文章将为你提供清晰的流程和详细的代码实践。我们将逐步推进，最终实现一个简单的任务队列，并能够将其导出到某种格式（如CSV）。
## 流程概述
在开始编码之前，我们首先需要明确实现任务队列的基本步骤。以下是整个过程的简要步骤：
| 步骤 | 描述
# Python 超时退出任务的解决方案
在现代的编程实践中，处理超时任务是一个非常重要的课题。当系统执行某项任务时，可能因为种种原因导致该任务长时间运行，进而影响系统的响应能力和可靠性。本文将介绍如何在 Python 中实现超时退出任务，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要超时处理
在进行网络请求、文件处理或数据库操作时，有时会因为网络不稳定、文件损坏或查询不当导致程序长时间阻塞。此时
原创
2024-08-27 07:47:11
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目录：HDFS是什么HDFS架构HDFS组件及其作用HDFS副本放置原则HDFS读写过程HDFS优缺点HDFS常用配置HDFS常用命令一、HDFS是什么1. HADOOP 1.0 中有两个模块： Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distrbuted File System)、分布式计算框架MapReduce。2. HADOOP 2.0 对HADOOP 1.0进行了改进。· 增加了
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2024-06-23 13:47:11
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hdfs的数据是以block为单位存储的，所以了解block的结构对理解hdfs的工作机制非常重要。先来看一下Block类，它含有三个成员：blockId，numBytes和generationStamp。numBytes即block的大小，而另外两个分别是什么呢？blockId是block的标识符，可以从block文件名中看到，例如${hadoop.tmp.dir}/dfs/data/curre
Hadoop_day02HDFS1. 简介2. HDFS架构2.1 Block2.2 NameNode2.3 DataNode2.4 SecondaryNameNode3. 基本命令4. 回收站机制5. dfs目录6. 执行流程6.1 删除原理6.2 读数据的原理6.3 写数据的原理7. API操作 HDFS1. 简介Hadoop Distributed File System，hadoop分布
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2024-03-17 13:45:12
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在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB) 问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？ 1.为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数据块大小一般为4KB） a.减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读
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2024-04-26 09:57:04
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Visual Studio的IDE可以用任务列表保存我们在项目进展期间的一些信息。我个人也很喜欢用。但默认情况下是没有办法将这些信息保存起来的，更谈不上我们把它导出其他的格式了。
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2008-08-20 10:21:00
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大量数据的导入导出时，请求一定非常耗时，页面一定会不停转圈圈，不可能让用户一直停留在这个页面转圈圈，这样并不友好。比较好的方式就事通过异步的方式，先提交任务，然后通过线程的处理数据。一次性如果导出大量数据时，需要批量查询结果到处。导出功能设计：前端页面设计如下：
新增 导出按钮 和导出记录按钮
导出记录页面字段如下：
批次号 时间 导出URL 操作（导出）
后端表结构create table
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2024-07-30 13:45:57
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# Java输出任务栈信息
在Java程序开发中，我们经常需要查看程序中的任务栈信息，以便于定位问题和进行调试。本文将介绍如何使用Java代码输出任务栈信息，并提供示例代码。
## 任务栈信息简介
任务栈信息（也称为堆栈信息）是指程序在运行过程中的方法调用层级关系。它记录了方法调用的顺序以及方法调用时的参数和返回值等信息。任务栈信息通常用于定位问题，例如找到异常的根源、分析程序的性能瓶颈等。
原创
2024-02-05 06:00:14
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定义：Stream（流）是JDK8中引入的一种类似与迭代器（Iterator）的单向迭代访问数据的工具。ParallelStream则是并行的流，它通过Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务，加速流的处理过程。最开始接触parallelStream很容易把其当做一个普通的线程池使用，因此也出现了上面提到的开始的时候打标，结束的时候去掉标的动作。ForkJoinPool又是什么Fork
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2023-11-02 09:41:32
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我们Hadoop平台也从Hadoop1.2.1升级到了Hadoop2.4.0版本，当然HDFS HA 也配置到集群中。具体的配置方法是基于cloudera 开源的zookeeper +QJM HA方案（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623）。感恩cloudera 这样伟大的公
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2024-03-24 20:05:00
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