# 使用eshadoop读取hdfs写入es的流程
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> HDFS读取数据
HDFS读取数据 --> 数据处理
数据处理 --> ES写入数据
ES写入数据 --> 完成
完成 --> [*]
```
## 步骤及代码示例
1. 配置Hadoop和ES
原创
2023-08-17 08:14:20
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一. HDFS写流程1)首先，客户端利用HDFS Client创建了Distributed FileSystem实例，再通过 Distributed FileSystem向NameNode发起上传文件的请求，NameNode会检查目标文件是否存在，父目录是否存在。
2)NameNode返回是否可以上传的响应信息。 3)客户端再次向NameNode请求可以存储第一个
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2023-09-19 05:53:07
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日志接入es与hdfs流程Filebeat轻量级日志采集工具，代替logstash部署在采集机，可减轻采集机机器压力。Filebeat解压即可使用。Filebeat注册为系统服务：PowerShell.exe -ExecutionPolicy UnRestricted -File install-service-filebeat.ps1修改配置文件filebeat.ymlfilebeat.pros
一、 HDFS读文件流程 1、客户端通过FileSystem对象的open方法打开希望读取的文件，DistributedFileSystem对象通过RPC调用namenode，以确保文件起始位置。对于每个block，namenode返回存有该副本的datanode地址。这些datanode根据它们与客户端
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2023-07-29 14:07:59
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HDFS是Hadoop抽象的文件系统概念的一个实现。适用场景适用于大型商用机集群，流式数据访问模式来存储超大文件。特征1、超大文件。 2、流式数据访问。HDFS的构建思路是，一次写入，多次读取是最高效的访问模式。数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来，接着长时间在此数据集上各种分析，每次分析涉及该数据集的大部分数据甚至全部，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。 3、商用
- HDFS写入流程示意图 图片来源《Hadoop权威指南第四版》客户端调用DistributedFileSystem对象的create()方法来新建文件。DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用，在文件系统的命名空间中新建一个文件，此时该文件中还没有相应的数据块namenode执行不同的检查以确保这个文件不存在以及客户端有
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2023-09-07 10:51:29
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本章笔者和大家进一步去探索ES搜索引擎技术，深入去探索下ES的数据是如何检索、如何写入的。并结合具体命令和集群架构的形式，来看下在集群中检索和写入的原理。 笔者也结合自身理解，对他的流程进行绘图，方便大家更好的去想象这个检索流程，以便大家理解，如有分歧的地方，欢迎大家留言交流。
ElasticSearch批量操作文本与DSL语言入门（三）
HDFS适合一次写入，多次读取，满足高吞吐量需求而非低延迟，客户端与namenode的协商，此过程主要是namenode要进行一系列的检查，看是否存在该文件，如果所有的检查都通过，则在文件系统中生成一个新文件记录。剩下的部分主要是客户端直接与datanode通信，发送或接收数据。写操作：BlockReceiver作为处理writeBlock时候的主
HDFS写入和读取过程一、HDFSHDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB，GB以及TB，并写一次读多次的场合。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改，则并不是十分适合。目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有，Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。H
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2022-08-24 18:45:18
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情况说明：数据以parquet文件形式保存在HDFS上，数据中的某一列包含了日期（例如：2017-12-12）属性，根据日期对数据分区存储，如下图所示： 项目需求： 在项目中想要读取某一个月的数据，肿么办？ 解决方法： spark中读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一：&n
笔者在实际生产环境中经常遇到一些大文件的检索，例如一些书籍内容，PDF文件等。今天这篇博客主要来探讨下如何提升ES在检索大文件的一些性能，经验有限，算是一个小小的总结吧！1、大文件是多大？ES建立索引完成全文检索的前提是将待检索的信息导入Elaticsearch。项目中，有时候需要将一些扫描件、PDF文档、Word、Excel、PPT等文档内容导入Elas
1. 读取过程大概流程具体过程代码如下：FileSystem fs=FileSystem.get(conf); // 对于hdfs协议使用的是DistributedFileSystem// 该过程成还会调用DFSClient和DFSInputStreamfs.open(path); // 返回FSDataInputStream，具体用的是HdfsDataInpu...
原创
2022-09-30 10:16:15
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### 读取HDFS文件写入HBase流程
#### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|----------------|--------------------------------------------|
| 1. 连接HDFS | 建立到HDFS的连接
一：获取region存储位置信息写数据和读数据一般都会获取hbase的region的位置信息。大概步骤为：1- 从zookeeper中获取.ROOT.表的位置信息，在zookeeper的存储位置为/hbase/root-region-server；2- 根据.ROOT.表中信息，获取.META.表的位置信息；3- .META.表中存储的数据为每一个region存储位置； 二： 向hbas
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2019-05-20 17:28:00
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## 如何实现"eshadoop"
### 1. 确定项目需求
在开始实现"eshadoop"之前，首先需要明确项目的需求和目标。确定项目需要实现什么功能，以及所使用的技术栈和工具。
### 2. 环境搭建
在开始编写代码之前，需要先搭建开发环境。以下是搭建环境的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 安装Java JDK |
| 2. | 安装Hado
原创
2023-08-20 06:54:29
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# 从HBase读取数据并写入HDFS
在大数据处理中，Spark作为一个强大的数据处理框架，经常需要和其他存储系统进行交互。其中，HBase作为一个高可靠、高性能的NoSQL数据库，常常与Spark结合使用。在本文中，我们将介绍如何使用Spark读取HBase中的数据，并将数据写入HDFS。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经配置好了HBase和Spark环境，并且HBas
一、HDFS的读数据流程流程概述：1.客户端会先创建distributedfilesystem向namenode发出下载文件的请求2.namenode返回目标文件的元数据信息3.客户端通过FSDataInputStream向DataNode1和DataNode2读取数据4.数据回传。5和6过程同3和4。然后客户端关闭流注：客户端读取数据由于带宽所限，采取就近原则。本地DataNode，距离最近&g
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2023-07-14 10:52:13
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1、pyspark连接kudupyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动
sqlContext = pyspark.sql.SQLContext(spark) # 创建sql连接
df = sqlContext.read.format('org.apache.kudu.spark.kudu')
前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。1、Flink（六）—— Data Source 介绍2、Flink（八）—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Con
一、HDFSHDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB，GB以及TB，并写一次读多次的场合。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改，则并不是十分适合。目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有，Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。HDFS是以block-sized chunk组织其
