在《Hadoop NameNode元数据相关文件目录解析》文章中提到NameNode的$dfs.namenode.name.dir/current/文件夹的几个文件：1
current/
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|-- VERSION
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|-- edits_*
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|-- fsimage_0000000000008547077
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`--
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2024-04-12 05:39:28
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在lua中，通常我们用luaL_openlibs(L)加载所有的lub标准库，但是有时候我们想只加载部分，有没有什么好的办法呢？在luaproc看到如下办法：static void registerlib( lua_State *L, const char *name, lua_CFunctio...
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2015-10-28 18:03:00
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# 深入理解 PyTorch 中的 state_dict 加载
在深度学习框架中，模型的训练和评估是两个至关重要的环节。PyTorch 作为一个流行的深度学习库，其灵活性和易用性使得它成为众多研究者和开发者的首选。在 PyTorch 中，`state_dict` 是一个核心概念，它用来保存和加载模型的参数和持久状态。本文将深入探讨 PyTorch 中 `state_dict` 的加载及其用法，并
（1）、使用“clone()”方法进行动态
加载<body>
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如何理解flink中state(状态)state泛指：flink中有状态函数和运
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2024-03-21 12:02:09
18阅读
本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第2章，第2.9节，作者： 【美】Srinath Perera , Thilina Gunarathne 译者： 杨卓荦 责编： 杨海玲，2.9 使用HDFS的C API（libhdfs）Hadoop MapReduce实战手册libhdfs是一个原生共享库，提供了一套C API，允许非Java程序与HDFS进行交互。libhd
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2024-03-18 10:54:10
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# Hive加载HDFS数据的实现步骤
## 1. 概述
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Hive来加载HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL类似的语言来查询和分析大规模数据集。
本篇文章主要面向初学者，我们将详细介绍整个过程，并提供相应的代码示例和注释，以帮助您快速上手。
## 2. 实现流程
下面是Hive加载HD
原创
2024-01-24 03:17:07
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# HBase HDFS文件加载
HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，它可以在大规模数据集上提供快速随机访问能力。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop的核心组件之一，它提供了可靠的数据存储和处理能力。在HBase中，我们可以使用HDFS文件加载来导入数据并进行查询和分析。
## HBase概述
HBase是一个开源的、分布式的、面向列的NoSQL数据库系统。它
原创
2023-10-11 07:47:07
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目录一、Hive 小文件概述二、Hive 小文件产生的背景三、环境准备四、Hive 小文件治理1）小文件合并（常用）1、示例演示一（非分区表）2、示例演示二（分区表）3、示例演示三（临时表）2）文件压缩3）存储格式优化4）分区表5）垃圾回收五、HDFS 数据平衡1）HDFS 数据倾斜2）HDFS 数据平衡一、Hive 小文件概述在Hive中，所谓的小文件是指文件大小远小于HDFS块大小的文件，通常
Hadoop扩容概述Hadoop存储容量或计算能力不能满足日益增长的需求时，就需要扩容。扩容有两个方案：1) 增加磁盘2) 增加节点方案一：扩大虚拟磁盘扩大容量将虚拟的Linux关闭，扩大磁盘容量将空间增大20G建立分区增加空间后Linux并不会识别出新增加的磁盘空间需要为这块新增的空间建立分区新建分区打开Linuxfdisk /dev/sda#调整磁盘分区m #进入帮助引导模式n #新增分区p
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2024-04-19 18:01:01
67阅读
## HBase加载HDFS文件
### 简介
HBase是一个开源的分布式列存储数据库，基于Hadoop的HDFS存储，能够提供高可靠性、高性能的海量数据存取能力。HBase能够实现在分布式环境下对大规模结构化数据的存储和处理，是大数据领域的关键技术之一。
在HBase中加载HDFS文件是常见的操作，可以将HDFS中的数据导入到HBase表中，以便后续进行数据分析和查询。本文将介绍如何使用H
原创
2023-07-19 17:00:12
156阅读
# Hive加载HDFS数据
## 引言
Apache Hive是一个用于数据仓库和数据分析的开源工具，它构建在Apache Hadoop之上，通过使用类似于SQL的查询语言HiveQL，可以轻松地进行大规模数据的分析和查询。Hive提供了对数据的高级抽象，使得用户可以通过数据表的概念来处理和查询数据。
在Hive中，数据可以通过多种方式加载到Hive表中，其中一种常见的方式是从Hadoop
原创
2023-09-20 10:16:32
254阅读
java热部署与热加载，以及配置tomcat实现热部署的方式1、热部署与热加载在应用运行的时候升级软件，无需重新启动的方式有两种，热部署和热加载。它们之间的区别是:(1)、部署方式: 热部署在服务器运行时重新部署项目。热加载在运行时重新加载class。(2)、实现原理热部署直接重新加载整个应用，这种方式会释放内存，比热加载更加干净，但是它比热加载更加的浪费时间。热加载
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2024-10-12 14:52:06
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问题描述：
已有
(外部/内部)
表test，新建分区时指定数据位置，如下 alter table test add partition(day='20140101')
location '20140101';
这样会默认在表warehouse路径下生成/{warehouse}/test/20140101/这种格式目录
同时使用命令 desc forma
文章目录一. 数据的组织形式1. hive数据库2. hive表2.1. 内部表和外部表2.2. 分区表与分桶表3. 视图二. 底层储存 一. 数据的组织形式1. hive数据库hive将不同功能模块的数据，存储在不同的数据库中，在hdfs中以文件夹的形式显示。 2. hive表2.1. 内部表和外部表内部表:hive对hdfs存储的数据具有最高权限。当删除表时，元数据（mysql）和
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2024-06-18 15:07:22
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文章目录HDFS读写流程FileSystemfileSystem是使用java代码操作hdfs的api接口文件操作目录操作Client读取多副本文件过程Remote Procedure CallHDFS中的block、packet、chunk数据存储：读文件读文件流程分析数据存储：写文件写文件流程分析hdfs的HA （高可用）HA的failover原理HDFS的federationfederat
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2024-04-02 10:32:19
346阅读
本例中需要将hdfs上的文本文件,解析后插入到hbase的表中.本例用到的hadoop版本2.7.2 hbase版本1.2.2hbase的表如下:create 'ns2:user', 'info'hdfs上的文本文件如下[data/hbase_input/hbase.txt]1,xiejl,20
2,haha,30
3,liudehua,40
4,daoming,41可以通过命令查看hadoop的
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2023-05-23 10:29:19
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一、实现功能dataframe保存到指定路径，一般都是一个文件夹，具体保存文件是文件夹内部的 part-00000*文件。对于需要指定最终保存文件的场景，本身api无法实现。本文提供保存到指定文件夹内，并且指定最终文件名称的两种方法。二、方法1：直接使用hdfs的api实现修改文件名称1.实现思路首先，DataFrame先减少分区到1个，再转换为RDD，然后写入hdfs，因为DataFrame直接
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2023-08-07 00:42:10
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大数据前驱知识hadoop: 一个大数据计算框架,使用hdfs作为存储,多个廉价的集群组成集群hive：丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；mapreduce: 一个计算任务被拆分为多个部分,分配到集群下的计算机,多台计算机并行计算并将结果汇总.一、背景介绍spark 是和hadoop 一样的分布
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2023-09-27 04:54:11
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Hodoop1.x 到 Hadoop2.x1、Hadoop 1.x 存在的问题：– HDFS存在的问题 • NameNode单点故障，难以应用于在线场景• NameNode压力过大，且内存受限，影响系统扩展性– MapReduce存在的问题 • JobTracker访问压力大，影响系统扩展性•难以支持除MapReduce之外的计算框架，比如Spark、Storm等 2、Hadoop 1.
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2024-05-31 19:12:07
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