文章目录1. 参数详解1. `-p`2. `-m `3. `-update和-overwrite`其他参数DistCpOptions类2.使用javaApi3. distcp map 1. 参数详解distcp2和3的参数有所变动。以下参数为2版本参数。1. 不加任何参数复制： 不会保留文件时间，不会同步文件owner。$ hadoop distcp \ hdfs://cluster-host
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2023-10-24 07:21:40
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# 深入理解DistCp与Java的集成
在大数据处理的领域，数据的移动和复制是常见的需求。Apache Hadoop提供了一种名为DistCp（Distributed Copy）的工具，它可以在Hadoop集群之间高效且快速地复制大量数据。本文将探讨DistCp的工作原理，以及如何使用Java来调用DistCp进行数据复制。我们还将演示一个完整的代码示例，并且通过甘特图和旅行图帮助理解流程。
作为java8的新特性之一，可选在没有接触之前没有感受到过他的魅力，当真正的去用它才感觉到魅力之所在。可选，JAVA新增的工具类，主要是用来解决我们之前 NullPointException的问题。 我先贴一段之前的代码，部分截取，真实业务场景中所用到的代码。if（bidId！= null）{
//根据投标单ID，查
基于mapreduce的Hadoop join实现分析(二)
标签：
hadoop
mapreduce
join
2009-11-22 17:00
上次我们讨论了基于mapreduce的join的实现,在上次讨论的最后,我们对这个实现进行了总结,最主要的问题就是实现的可扩展性,由于在reduce端我们通过一个List数据结构保存了所有的某个外键的
文章目录1. 集群间数据拷贝2. Hadoop归档3. 快照4. 回收站 1. 集群间数据拷贝1）scp实现两个远程主机之间的文件复制# 推 push
scp -r hello.txt root@bigdata111:/user/during/hello.txt
# 拉 pull
scp -r root@bigdata112:/user/during/hello.txt hello.tx
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2023-12-02 18:51:47
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本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章，第1.3节，作者： 【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者： 傅杰 , 赵磊 , 卢学裕 责编： 杨海玲1.3 使用distcp实现集群间数据复制Hadoop分布式复制（distcp）是Hadoop集群间复制大量数据的高效工具。distcp是通过启动MapReduce实现数据复
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2023-11-06 15:37:54
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Hadoop 之 Distcp方式官网：https://hadoop.apache.org/docs/r2.10.0/hadoop-distcp/DistCp.html一、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。由于使
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2023-11-20 11:25:20
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hadoop中有一个叫做distcp（分布式复制）的有用程序，能从hadoop的文件系统并行复制大量数据。 distcp一般用于在两个HDFS集群中传输数据。如果集群在hadoop的同一版本上运行，就适合使用hdfs方案： % hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/
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2023-08-02 21:44:44
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(1).今天，详细研究了在jdk1.6下，jboss4.2 不能正常工作的问题。出现了如下错误：setProperty must be overridden by all subclasses of SOAPMessage。。。出现这个错误的根源，分析如下：jbossws-client.jar 中有一个类叫做：SOAPMessageImpl, 它的版本是1.5jboss-saaj.jar 中有一个
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2024-07-18 05:32:21
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因为工作中涉及到了不同集群之间的数据拷贝问题，所以翻看了官方文档，为了能更好的吸收，特此将文档翻译如下。Hadoop distcp命令（二）Hadoop distcp命令（三）distcp 分布式拷贝一、总览DistCp （分布式拷贝）是一个用来进行数据拷贝的工具，不同的是，这个命令通常是在大规模集群内部和大规模集群之间使用。DistCp命令的拷贝过程本质依然是MapReduce任务，它通过MR的
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2023-11-18 21:18:50
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背景 我们在进行两个集群间数据同步的时候,使用的是hdfs的distcp的方式进行跨集群跨版本的数据同步,但是在执行hdfs distcp 命令时,发现在运行到 with build listing处就卡住了 . 具体问题如下图: 针对问题解决,中间我们试过了哪些办法 1 首先查看hdfs本身服务状态是否正常,get命令是否可用? 这里我们尝试使用get的方式从源集群中下载一个文件来
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2024-06-19 09:07:42
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一、集群之间数据的拷贝1.scp实现两个远程主机之间的文件复制scp -r hello.txt root@bigdata111:/user/itstar/hello.txt // 推 push
scp -r root@bigdata112:/user/itstar/hello.txt hello.txt // 拉 pull
scp -r root@bigdata1
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2023-12-02 18:51:37
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1、Hadoop的优势(4高)2、Hadoop组成(面试重点)、HDFS(Hadoop Distributed File System)架构概述 、YARN架构概述 、MapReduce架构概述MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce，如图2-25所示1)Map阶段并行处理输入数据2)Reduce阶段对Map结果进行汇总
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2024-04-22 11:52:25
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目录1、2.x新特性1.1 集群间数据拷贝1.2 小文件存档1.3 回收站2、 3.x新特性2.1 多NN的HA架构2.2 纠删码1、2.x新特性1.1 集群间数据拷贝1）scp实现两个远程主机之间的文件复制scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push
scp -r root@hadoop
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2024-08-02 10:05:22
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在Kubernetes集群中使用HDFS Distcp数据传输工具
作为一名经验丰富的开发者，我可以帮助你学习如何在Kubernetes集群中使用HDFS Distcp数据传输工具。首先，让我们了解一下HDFS Distcp的基本概念。
HDFS Distcp是Apache Hadoop中的一个工具，用于在不同的Hadoop集群之间复制大量数据。它可以在不影响正在进行的作业的情况下，高效地将数
原创
2024-05-24 09:54:12
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Hadoop中的distcp hadoop中有一个叫做distcp（分布式复制）的有用程序，能从hadoop的文件系统并行复制大量数据。 distcp一般用于在两个HDFS集群中传输数据。如果集群在hadoop的同一版本上运行，就适合使用hdfs方案： % hadoop distcp hdfs://namenode1/
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2023-11-17 17:32:20
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一、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，使用Map/Reduce实现文件的分发、错误处理和恢复，以及生成相应的报告。要拷贝的文件和目录列表会作为map任务的输入，每个map任务处理部分文件的拷贝任务。二、使用方法集群间的拷贝：$ hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/bar hdfs://nn2:8020/bar/foo #指
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2023-09-04 14:45:23
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Hadoop的远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)是Hadoop中核心通信机制，RPC主要通过所有Hadoop的组件元数据交换，如MapReduce、Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop的数据库(Hbase)。RPC是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议，RPC假定某些协议如(TCP和UDP)存在，为通信程序之间
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2024-08-02 10:00:17
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Java API等多种接口对HDFS访问模型都集中于单线程的存取，如果要对一个文件集进行操作，就需要编写一个程序来执行并行操作。HDFS提供了一个非常实用的程序--distcp ,用来在Hadoop文件系统中并行地复制大数据量文件。distcp一般适用于在两个HDFS集群间传送数据的情况。如果两个集群都运行在同一个Hadoop版本上，那么可以使用HDFS模
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2023-11-27 19:50:18
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【Hadoop-Distcp】通过Distcp的方式迁移Hive中的数据至存储对象1）了解 Distcp1.1.Distcp 的应用场景1.2.Distcp 的底层原理2）使用 Distcp4）S3 可视化 App 下载4）S3 可视化 App 使用5）跨集群迁移 HDFS 数据 1）了解 Distcp1.1.Distcp 的应用场景Distcp是Hadoop自带的分布式复制程序，该程序可以从H
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2023-09-04 14:45:45
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