目录PvUvToMysql类ConnectionUtils类jdbc.properties文件在IDEA中打jar包的两种方式IDEA打jar包IDEA中maven方式打jar包提交spark程序jar包运行参数解释本地模式运行集群上运行yarn上运行 PvUvToMysql类package com.fuyun.bigdate.spark
import java.sql.{Connection
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2024-06-03 20:21:09
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# Spark将数据上传到HDFS的步骤和代码示例
## 1. 简介
本文将介绍如何使用Spark将数据上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）。首先，我们会提供整个上传过程的步骤概览，然后逐步详细说明每个步骤需要做什么以及相应的代码示例。
## 2. 上传步骤概览
下表展示了上传数据到HDFS的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建S
原创
2023-10-14 11:52:58
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在飞桨平台做图像分类 文章目录在飞桨平台做图像分类前言制作数据集下载数据集飞桨数据集制作飞桨数据集数据集的加载完整代码 前言计划是在寒假时用在飞桨平台上做动物，水果的分类。制作数据集代码在文章最后下载数据集飞桨有内置数据集和自定义数据集，这里主要是写如何制作自定义数据集。我这里用到的数据集就是第十六届智能车视觉AI组组委会提供的数据集：这里放上百度网盘链接： 只需要下载动物水果即可。飞桨数据集飞桨
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2024-04-12 11:52:46
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最近在项目中有用到使用sqoop将结构化数据上传到hadoop的hdfs文件系统上，然后通过oozie进行定时调度，期中碰见了一些坑，将其记录下来。在sqoop将数据导入进hdfs上，首先我们需要做的是将源数据库的jdbc驱动添加进oozie的sqoop的lib目录下，因为sqoop导入数据，实质上是通过与数据库建立一个jdbc连接，然后再进行 数据的导入的
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2024-06-24 19:12:11
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在讲文件上传之前，我们先来看表单的enctype属性。application/x-www-form-urlencoded：默认值，表单数据被编码为"名称/值"，这是标准的编码方式。multipart/form-data：上传二进制数据，只有使用multilpart/form-data，才能完整的传递数据，进行文件上传。text/plain：表单数据以纯文本的形式进行编码，其中不含任何控件或格式字符
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2024-04-05 21:26:58
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FS Shell调用文件系统(FS)Shell命令应使用bin/hadoop fs 的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对HDFS文件系统，scheme是hdfs，对本地文件系统，scheme是file。其中scheme和authority参数都是可选的，如果未加指定，就会使用配置中指定的默认scheme。一个H
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2024-03-15 05:50:37
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目录一、HDFS产出背景及定义1.1.HDFS产生背景1.2.HDFS简介1.3.HDFS的优缺点1、优点2、缺点二、HDFS的特点三、HDFS组成架构1、Client：客户端2、NameNode3、 DataNode4、 Secondary NameNode四、HDFS读写过程4.1.写入流程4.2.读取流程五、HDFS客户端常用命令5.1.HDFS客户端访问命令使用5.2.HDFS客户端管理命
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2024-06-27 18:05:47
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# 将HDFS数据上传到Hive的流程
## 1. 确保HDFS和Hive已经正确安装和配置
在进行数据上传之前，首先需要确保HDFS和Hive已经正确安装和配置。具体安装和配置的步骤可以参考官方文档或者相关教程。
## 2. 创建Hive表
在将数据上传到Hive之前，需要先创建一个Hive表来存储数据。表的结构需要与数据文件的结构相匹配。
使用Hive的HiveQL语言来创建表，例如
原创
2023-09-29 17:01:54
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HDFS的上传流程命令：hdfs dfs -put xxx.wmv /hdfs的文件夹cd进入到要上传文件的当前目录，再输入hdfs命令上传，注意-put后tab可以自动补全， 最后加上你要上传到hdfs的NN文件路径，/表示根目录。步骤1:client接受到Linux操作命令,要求上传文件到hdfs的存储空间中,将关于文件的元数据信息发送到NameNode.步骤2:NN对上传文件进行校验,
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2023-06-26 17:09:20
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Hadoop的两大核心是HDFS和MapReduce，HDFS是分布式文件系统，而MappReduce的工作是进行数据处理 MapReduce两大核心函数：Map和Reduce MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce 编程容易，不需要掌握分布式并行编程细节，也可以很容易把自己的程序运行在分布式系统上，完成海量数据的计算 MapRed
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2024-04-16 16:46:36
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# 上传Java应用到Linux的HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop的一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。在本文中，我们将介绍如何使用Java程序将文件上传到运行在Linux系统上的HDFS中。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了Hadoop集群并且HDFS正常运行。同时，我们需要在本地开发环境
原创
2024-04-12 03:49:24
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1.前言E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。Spark Streaming SQL直接地透明地受惠于Spark SQL的优化带来的性能提升，同时也遵循Spa
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2024-07-24 21:56:09
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向服务器远程传输文件 内容精选换一换在本地主机和Windows弹性云服务器上分别安装QQ.exe等工具进行数据传输。使用远程桌面连接mstsc方式进行数据传输。该方式不支持断点续传，可能存在传输中断的情况，因此不建议上传大文件。文件较大时，建议使用部署FTP服务等方式进行数据互传。登录本地主机。使用快捷键“Win+R”打开“运行”窗口。在“打开”栏，输入“mstsc”，打开在本地主机和Window
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2024-06-27 15:49:55
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之前上传下载hdfs文件都是使用的IOUtils.copyBytes(...)，不过也看见过别的方式FileSystem.copyFromLocalFile(boolean delSrc, boolean overwrite, Path[] srcs, Path dst)等通过FileSystem操作文件的所以就追踪了一下FileSystem.co
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2024-08-15 07:56:43
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# HDFS 文件上传到 MySQL 的技术解析
随着大数据技术的不断发展，HDFS（Hadoop 分布式文件系统）成为了海量数据存储的首选。然而，在某些场景下，我们可能需要将存储在 HDFS 中的数据迁移到关系型数据库如 MySQL 上。本文将重点介绍如何实现 HDFS 文件上传到 MySQL 的过程，并提供相应的代码示例。
## 一、背景
HDFS 主要用于存储大规模数据，而 MySQL
Flume采集本地文件到hdfs介绍配置文件启动agent遇见的问题 介绍Flume是一个数据采集工具，可以很方便的将多种数据采集到Hadoop生态系统中。 安装十分便捷只需要下载解压到要采集的机器即可，重点是需要对flume的三大组件（source，channel，sink）的配置。 注：盗张官方的图? 官方链接：Flume官方说明配置文件内容如下：#定义三大组件的名称,myagent可以自己
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2024-03-25 16:12:22
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功能说明在FORM界面增加“上传”按钮，点击“上传”按钮，会打开一个窗口，点击“上传文件”按钮，选择模板文件（CSV文件），提交后，后点击“数据验证”按钮，验证文件格式是否正确、验证上传的文件内容是否符合要求或是否正确等，然后点“导入行”按钮，把文件内容导入数据库表中。界面如下： 实现过程Step 1：增加窗口Windows名称：UPLOAD_WIN子类信息：WINDOW标题：导入行信息
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2024-04-25 09:37:35
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# 使用Hive查询HDFS数据的完整步骤
在大数据领域，Apache Hive和Hadoop分布式文件系统（HDFS）是非常重要的技术。Hive允许用户通过SQL样的查询来访问存储在HDFS上的海量数据。然而，有些新手在使用Hive时可能会遇到无法查询到刚上传至HDFS的数据的情况。在本文中，我们将通过一个完整的流程来教会你如何解决这个问题，并提供详细的代码和注释。
## 整体流程
以下是
原创
2024-08-25 06:21:51
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lprm 命令Linux lprm命令用于将一个工作由打印机贮列中移除尚未完成的打印机工作会被放在打印机贮列之中，这个命令可用来将常未送到打印机的工作取消。由于每一个打印机都有一个独立的贮列，你可以用 -P 这个命令设定想要作用的印列机。如果没有设定的话，会使用系统预设的打印机。这个命令会检查使用者是否有足够的权限删除指定的档案，一般而言，只有档案的拥有者或是系统管理员才有这个权限。语法实例将打印
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2024-09-29 16:59:29
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最近总结了很全的sqoop应用，有以下内容1.SqlServer/MySQL全量增量导入HDFS/Hive，2.HDFS导入hive3.hdfs导出到SqlServer/MySQL4.hive导出到hdfs5.hive导出到SqlServer/MySQL6.还有以上过程的注意事项、操作过程中可能遇到的错误、改正方法 如有不正确的地方，欢迎各位指正^_^；有不太清楚的地方也可以咨询我哦。目
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2024-07-11 00:15:54
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