大数据_06 【hadoop HDFS文件读写流程】01 文件写入过程02 文件读取过程03 数据校验04 DataNode节点丢失周期05 DataNode的目录结构 01 文件写入过程详细步骤解析：
1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；
2、 client请求第一个block该传输
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2023-07-24 09:03:34
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这个问题是关于配置文件没有配好，在路径 /usr/local/hadoop/etc/hadoop中有两个配置文件，hdfs-site.xml和core-site.xml,配置成如下图(图一为hdfs,图二为core) 然后进入usr/local/hadoop/bin目录，进行格式化，格式化语句为./hdfs namenode -format(这是第一次使用的时候这么用，后面用hdfs fds x
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2023-06-07 13:02:36
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# 如何实现 Kettle Hadoop 输出
在大数据开发的过程中，使用 Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）与 Hadoop 集成是一个非常常见的任务。本文将详细说明如何将数据输出到 Hadoop，适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程概述
我们可以将这一过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
启动方式自启动java -javaagent:./jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar=8080:config.yaml -jar yourJar.jar随组件启动 随组件启动时启动，在组件运行命令中添加以下代码：-javaagent:./jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar=
基本的文件系统命令操作, 通过hadoop fs-help可以获取所有的命令的详细帮助文件。Java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem定义了hadoop的一个文件系统接口。Hadoop中关于文件操作类基本上全部是在"org.apache.hadoop.fs"包中，这些API能够支持的操作包含：打开文件，读写文件，删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户
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2023-08-04 10:41:30
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一、基于文件的数据结构 HDFS和MR主要针对大数据文件来设计，在小文件处理上效率低，解决方法是原则一个容器，将这些小文件包装起来，将整个文件作为一条记录，可以获取更高效率的储存和处理，避免多次打开关闭流耗费计算资源。 具体流程：①在原有HDFS基础上添加一个小文件处理模块。②当用户上传文件时，判断该文件是否属于小文件，如果是，则交给小文件处理模块处理，否则，交
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2023-08-25 17:15:20
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原来只有一台机器，hadoop,hbase,hive都安装在一台机器上，现在又申请到一台机器，领导说做成主备，要重新配置吗？还是原来的不动，把新增的机器做成slave，原来的当作master？网上找找应该有这种配置操作，先试试看 原来搭单机hadoop，单机hadoop搭建原来搭建单机hbase，单机hbase搭建原来搭建单机zookeeper三个节点，单机伪zookeeper集群&nb
Kettle是一款开源的ETL工具，可以用来处理和转换大规模数据。Hadoop是一个分布式计算平台，可以用来处理大数据。在Kettle中，我们可以使用Hadoop output组件将数据输出到Hadoop集群中。下面是实现"Kettle Hadoop output组件使用"的步骤：
步骤 | 操作
---- | ------
1 | 在Kettle中创建一个新的转换，将需要输出的数据源连
1、HDFS的文件写入过程详细步骤解析： 1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
1 概述 DistCp（分布式拷贝）是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具。 它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。 它把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝。官网地址：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.0/hadoop-distcp/DistCp.html2 适合的场景及其有点 适合场
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2023-09-02 11:18:13
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请注意：这份文件适用于PATAHO 7.1和更早的版本。对于PANAHO 8和以后，请参阅PadaHoeEnterprise Enterprise文档站点上的Hadoop文件输出。描述Hadoop文件输出步骤用于将数据导出到存储在Hadoop集群上的文本文件。这通常用于生成可由电子表格应用程序读取的逗号分隔值（CSV文件）。还可以通过在字段选项卡中设置字段长度来生成固定宽度的文件。这些表描述了所有
HDFS的文件写入和文件读取过程详解文件写入过程：详细步骤解析：client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
分布式系统执行介绍常用命令的简介和使用1 HDFS是一个分布式文件系统，而对于一个文件系统来讲，文件的存取是最频繁的操作，了解HDFS中读取和写入文件的流程更有利于我们理解HDFS分布式文件系统架构通过HDFS读取文件 通过HDFS写入文件HDFS的基本文件操作命令（需要切换到bin目录下执行hadoop命令）1.显示命令的帮助信息语法格式：hadoop fs -help &nbs
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2023-07-04 18:09:19
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HDFS文件写入流程 （重点） 1、Client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否存在，父目录是否存在，返回是否可以上传 2、Client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上 3、NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A,B,C 4、Client请求3台D
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2023-09-01 10:16:07
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## Hadoop中创建的/output在哪
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Hadoop job] --> B[运行Hadoop job]
B --> C[查看输出路径]
```
### 2. 甘特图
```mermaid
gantt
title 创建Hadoop Job流程甘特图
dateFormat YY
原创
2023-08-31 16:04:47
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摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使用MapReduce和HDFS对数据进行去重。随着存储数据信息量的飞速增长，越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的
Hadoop权威指南:HDFS-目录,查询文件系统,删除文件目录Hadoop权威指南:HDFS-目录,查询文件系统,删除文件目录查询文件系统文件元数据:FileStatus列出文件显示Hadoop文件系统中一组路径的文件信息代码编译运行文件模式PathFilter对象PathFilter用于排除匹配正则表达式的路径代码删除数据目录FileSystem实例提供了创建目录的方法public boole
redis这篇主要介绍使用redis作为output的目标可配置参数字段参数类型说明batchboolean当为true的时候Redis批处理值并发送1个RPUSH命令而不是每个值发送一个命令以推送到列表，要求data_type=“list”batch_eventsnumber当batch为true的时候，此参数限制排队的RPUSH事件数batch_timeoutnumber当batch为true
随着
hadoop集群数据量增大，以及机器的不断扩容，修改副本数量降本增效是很常见的做法1、配置hdfs-site.xml参数 dfs.replication<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>生效后只有新加入的数据才会使用这个副
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2023-07-04 18:08:57
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hdsf 本质上就是一个分布式文件系统，只是相对于普通计算机来说，它可以很容易横向扩展，自带高可用机制。我们要在Hadoop做MapReduce计算的时候，就需要把写好的程序打成jar包放到hdfs上。hadoop提供多种方式方式让你能够把文件放入hdfs，比如 自带的shell命令行客户端put命令，java客户端的FileSystem，REST的HDFS API（WebHDFS与HttpFS）
