读写流程结构写流程读流程元数据节点存储方式数据结构安全模式高可用机架管理参考资料Hadoop三大组件:HDFS/MR/Yarn,前面已经详述了计算模型MR的全过程,都说Hadoop的思想是移动计算而不移动数据,这一切基于hadoop的分布式文件系统HDFS。这两节详述hdfs的的工作过程/原理和注意事项。读写流程结构首先看下HDFS的构成如下图Client:客户端。NameNode:master,
HDFS文件系统 命令行操作一、HDFS概念二、HFDS命令行操作1、基本语法2、HDFS参数大全3、HDFS常用命令实操 一、HDFS概念HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。 HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改。适合用来做数据分析,并不适合用来做网盘应用。组成
文件切分算法  文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段。 FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit。对于每个文件,由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数。goalSize:根据用户期望的InputSplit数据计算,即totalSize/numSplit。totalSize为文件总大小;num
sort -c /etc/passwd (测试文档是否分类) sort -n /etc/passed (给目标文档分类) sort -t: /etc/passwd sort -u haha(给目标文档分类并去除文档中重复行) sort -m file1 file2 >file3(把file1和file2合并成file3) df|sort -b +5 (df输出的第五的域按从大到小排
原创 2011-01-19 15:09:26
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HDFS新增节点第一步:由纯净(没有进行过太多操作的)的虚拟机克隆出一台新的虚拟机,作为新的节点第二步:修改新节点的mac地址和ip地址 修改mac地址命令 vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules修改ip地址 删除mac地址行 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0第三步:关闭防火墙,开启不自启
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一、sort命令:1.sort选项sort命令的一般格式为:sort -cmu -o output_file [other options] +pos1 +pos2 input_files下面简要介绍一下sort的参数:-c 测试文件是否已经分类。-m 合并两个分类文件。-u 删除所有复制行。-o 存储sort结果的输出文件名。其他选项有:-b 使用域进行分类时,忽略第一个空格。-n 指定分类是域
转载 精选 2007-08-27 17:52:27
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sort:-n 根据大小排序-k 制定排序的域-c 检查是否排序-m 合并两个文件域-r 逆向排列-t 改变域分隔符-u 去除重复行[root@localhost app]# sort -t: test.txt            ##默认显示文本  -t和:中间没有空格Dell:HongKong:9822:11:TU9Hp:
原创 2012-09-28 17:22:33
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MapReduce merge机制概述在map端和reduce端都会有merge过程,将segments进行多路归并成一个大的segment。在map端,一个spill-N.out文件的每个partition在merge阶段使用一个segment代表。merge过程粗略过程:从segments中每次remove出mergeFactor个segment进行归并,归并为一个大的segment,结束后将
1, hdfs中两种连接方式1), 网页2), 客户端文件的切块大小和存储的副本数量,都是由客户端决定! 所谓的由客户端决定,是通过配置参数来定的 hdfs的客户端会读以下两个参数,来决定切块大小、副本数量: 切块大小的参数: dfs.blocksize 副本数量的参数: dfs.replication<property> <name>dfs.blocksize<
转载 2023-06-30 08:12:06
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存储文件合并(StoreFile Compaction)由于memstore每次刷写都会生成一个新的Hfile文件,那么当刷写的次数过多的时候就会产生大量的HFile小文件,我们知道,对于某一个字段的数据来说,它可能有多个版本的数据,这个版本是由时间戳决定的,那么可能在不同的时间对同一字段进行更新或者删除操作,这些不同版本的数据可能会分布在不同的地方,有的可能在磁盘中,有的可能还在内存,甚至可能
file1.txt中的内容:20150101 x20150102 y20150103 x20150104 yfile2.txt中的内容:20150105 z20150106 x20150101 y201501050103 x20150104 z20150105 ...
原创 11月前
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一,HDFS 前言HDFS:Hadoop Distributed File System Hadoop 分布式文件系统,主要用来解决海量数据的存储问题 1、 设计思想分而治之:将大文件,大批量文件,分布式的存放于大量服务器上。以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析要把存入进HDFS集群的所有的数据要尽量均匀的分散在整个集群中如果有100G 的数据①集群有100个节点 ,按照1G的
设计思想分而治之:将大文件、大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析; 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 重点概念:文件切块,副本存放,元数据首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次,它是分布式的,由很多服务
MapReduce编程文件合并和去重package org.apache.hadoop.io.nativeio;import java.io.IOException;import javTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;...
原创 2022-09-13 15:22:49
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MapReduce作为Hadoop的核心计算引擎,算是学习当中必学的一个部分。虽然发展至今,MapReduce计算框架已经很少直接使用了,但是作为分布式并行计算的代表,还是值得学习。今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲MapReduce排序与合并机制。  WritableComparable排序 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask和ReduceTask
文件压缩有两个好处:减少存储文件所需的磁盘空间,并加速数据在网络和磁盘上的传输 在存储中,所有算法都要权衡空间/时间;在处理时,所有算法都要权衡CPU/传输速度 以下列出了与Hadoop结合使用的常见压缩方法: 压缩格式工具算法文件扩展名是否可切分DEFLATE无DEFLATE.deflate否GzipgzipDEFLATE.gz否bzip2bzip2bzip2.bz2是LZOlzopLZO.l
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HDFS基本概念1. HDFS前言l 设计思想分而治之:将大文件、大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析;l 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark……)提供数据存储服务l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据2. HDFS的概念和特性2.1****它是一个文件系统用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文
hdfs合并文件hadoop fs -getmerge hdfs文件夹路径 合并本地的文件名如果hdfs误删除文件或者hive误删除文件/user/hadoop/.Trash/Current 这个地址下有文件备份,文件备份保留七天(core配置文件可以设置)hive压缩压缩的好处:(执行查询时会自动解压) 可以节约磁盘的空间,基于文本的压缩率可达40%+; 压缩可以增加吞吐量和性能量(减小载入内
# Java HDFS文件合并 ## 引言 在大数据领域,Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个常用的文件系统,它具有高容错性和高可扩展性的特点。在使用HDFS时,文件的分片存储是很常见的操作,这是为了分散存储和处理数据的负载。然而,有时候我们需要将多个小文件合并成一个大文件,以便更高效地处理数据。本文将介绍使用Java编程语言在HDFS上进行文件合并的方法。 ## HDFS文件合并
原创 2023-08-23 10:16:54
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# Spark HDFS文件合并教程 ## 1. 简介 在Spark中,我们经常需要处理大量的数据,而这些数据经常分布在多个HDFS文件中。为了提高处理效率和降低资源消耗,我们通常需要将这些小文件合并成更大的文件。本教程将向你介绍如何使用Spark来合并HDFS文件。 ## 2. 整体流程 下面是整个合并HDFS文件的流程,我们可以通过一个流程图来更清晰地展示: ```mermaid f
原创 9月前
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