5. HDFS的工作机制(重点)5.1 开机启动Namenode过程namenode启动（根据客户端的请求记录fsimage和edits，在内存中进行增删改查）第一次启动namenode格式化后，创建HDFS镜像文件fsimage和编辑日志文件edits。如果不是第一次启动，直接加载镜像文件到内存,再加载编辑日志。（HDFS的镜像文件FsImage包含着集群所有文件的元数据信息； 编辑日志edit
文章目录一、HDFS概述1. HDFS产出背景及定义1）HDFS产生背景2）HDFS定义2. HDFS优缺点1）HDFS优点2）HDFS缺点3. HDFS组成架构4. HDFS文件块大小二、HDFS的shell操作1. 基本语法2. 命令大全1）上传2）下载3）HDFS直接操作4）举例说明a. 查看文件大小三、HDFS的API操作1. Windows 系统客户端环境准备2. API 操作1）引入
1.读流程 1.1 、Client通过FileSystem.open(filePath)方法,与NN节点进行【rpc】协议通信，校验是否有权限是否存在，假如都ok，返回该文件的部分或全部的block的列表(包含各个block块的分布在DN地址的列表)，也就是返回【FSDataInputStream】对象； 1.2、Clinet调用FSDataInputStream.read方法。 a.与第一个块的
## Java HDFS文件乱码问题的解决流程
### 1. 理解HDFS文件乱码问题
在处理HDFS文件时，有时会遇到文件内容乱码的问题。这通常是由于文件编码不匹配导致的。因此，我们需要确保在读取或写入HDFS文件时使用正确的编码。
### 2. 解决流程
下面是解决Java HDFS文件乱码问题的具体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[理解HDFS文件
原创
2023-08-16 12:49:32
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抽象基类，可以被分布式文件系统继承，所有可能使用Hadoop文件系统的代码，都要使用这个类 Hadoop为FileSystem这个抽象类提供了多种具体实现DistributedFileSystem就是FileSystem在HDFS文件系统中的具体实现 FileSystem的open()方法返回的是一个输入流FSDataInputStream对象，在HDFS文件系统中，具体的输入流就是DFSIn
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2023-07-07 22:57:05
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一、HDFS概述1.1 HDFS概念HDFS ( Hadoop Distributed File System ) ，Hadoop分布式文件系统，通过目录树（/）来定位文件。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统1.2 HDFS优缺点1.2.1 优点① 高容错性：保存多个副本，提高容错性，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
Hadoop学习——hdfs上传读取删除文件的过程namnode，名字节点，最主要管理HDFS的元数据信息。datanode，数据节点，存储文件块replication，文件块的副本，目的是确保数据存储的可靠性rack 机器Client 客户端。凡是通过指令或代码操作的一端都是客户端Client 的Read（从HDFS下载文件到本地）Client的Write（上传文件到HDFS上）从HDFS上读取
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2023-09-01 10:04:05
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Java读取hdfs数据前言一、创建一个maven项目二、导入依赖三、代码总结 前言大数据实验课，记录一下用Java读取hdfs文件的方式一、创建一个maven项目二、导入依赖<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common -->
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2021-04-04 11:33:53
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Hadoop是一个分布式计算框架，支持文件系统存储和处理海量数据。Hadoop API提供了多种方式实现文件的上传和下载操作，其中分片上传大文件是一种常见的方式，可以减少单个请求的数据量，降低网络传输的带宽和资源消耗。下面是前后端分别使用Hadoop API实现分片上传大文件的方法：后端：1.引入相关依赖首先需要引入相关的Hadoop依赖包，包括hadoop-core、hadoop-common、
hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/test.db/tmpdata/* | hdfs dfs -put - /user/hive/warehouse/test.db/tmpfile
原创
2021-06-21 17:43:04
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hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/test.db/tmpdata/* | hdfs dfs -put - /user/hive/warehouse/test.db/tmpfile
原创
2022-01-07 16:05:22
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## 在HDFS上使用Spark分析文件的流程
为了帮助你实现在HDFS上使用Spark分析文件的任务，我将给你提供一个详细的步骤指南。下面是整个流程的概述：
1. 准备工作：确保你已经安装好了Hadoop和Spark，并且配置正确。
2. 导入必要的库：在开始之前，我们需要导入一些必要的Spark库。下面是需要导入的代码：
```scala
import org.apache.spark
文章目录6.HDFS的Shell操作（开发重点）6.1基本语法6.2命令大全6.3常用命令实操6.3.1准备工作6.3.1.1启动Hadoop集群（方便后续的测试）6.3.1.2-help：输出这个命令参数6.3.1.3创建/sanguo文件夹6.3.2上传6.3.2.1-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS6.3.2.2-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到H
java抽象类import org.apache.hadoop.fs.FileSystem 定义了hadoop中的一个文件系统接口。 一、读取数据 1、从Hadoop URL读取数据 这个方法是通过FsURLStreamHandlerFactory实例调用java.net.URL对象的setURLStreamHandlerFactory方法。每个java虚拟机只能调用一次这个方法，因此通常在静态方
hdfs命令行
（1）查看帮助
hdfs dfs -help
（2）查看当前目录信息
hdfs dfs -ls /
（3）上传文件
hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径
（4）剪切文件
hdfs dfs -moveFromLoca
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2023-06-01 14:42:42
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客户端写数据到HDFS的流程客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本写详细步骤：1、根namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在&
以写入100M文件为例：Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode (NameNode按什么规则返回DataNode? 参见第三单 hadoop机架感知），如粉色虚线②--------->
B
【Hadoop】HDFS - 创建文件流程详解 本文目录 [+点此展开] 1.本文目的通过解析客户端创建文件流程，认知hadoop的HDFS系统的一些功能和概念。2.主要概念2.1 NameNode（NN）：HDFS系统核心组件，负责分布式文件系统的名字空间管理、INode表的文件映射管理。如果不开启备份/故障恢复/Federation模式，一般的HDFS系统就只有1个NameNode，当然这样是
HDFS (Hadoop Distributed File System)基础（ 概念+常用命令 ） Hadoop Distributed File SystemHDFS (Hadoop Distributed File System)基础（ 概念+常用命令 ）一、基础组成二、常用命令参数：具体命令：1.目录操作2.文件上传下载3.查看磁盘信息 一、基础HDFS是一个文件系统（Hadoop Dis
目录一、spark直接读取本地文件系统的文件（非常不方便，不建议使用）1、file前缀地址“file:///”二、本地文件系统的文件上传到HDFS系统1、put命令2、copyFromLocal命令三、spark读写HDFS文件一、spark直接读取本地文件系统的文件（非常不方便，不建议使用）1、file前缀地址“file:///”例1：绝对路径成功scala> val rdd=sc.tex
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2023-08-25 22:43:34
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