这篇博客是笔者在CSDN里的第一篇博客，旨在希望在这个圈子能够得到更多的交流、更快的成长。 这篇博客就讲些比较基础的内容——常用HDFS的API操作。因为所有的API比较多，所以笔者便从中摘选出11个比较常用的API,希望能给读者一些帮助。因为Hadoop中关于文件操作类基本上都在“org.apache.hadoop.fs”包中，这些API的主要作用主要体现在以下操作上：打开文件、读写文件、删除文
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2023-09-01 08:28:43
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简介Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。架构Hadoop的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储
MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算
YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度Hadoop生态圈当下的
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2023-09-14 13:08:20
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本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Hbase部分补充。1．基本语法hadoop fs具体命令 OR hdfs dfs 具体命令两个是完全相同的。
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2021-09-22 16:31:37
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HDFS Java API 可以用于任何Java程序与HDFS交互，该API使我们能够从其他Java程序中利用到存储在HDFS中的数据，也能够使用其他非Hadoop的计算框架处理该数据
为了以编程方式与HDFS进行交互，首先需要得到当前配置文件系统的句柄，实例化一个Configuration对象，并获得一个Hadoop环境中的FileSystem句柄，它将指向当前环境的HDFS NameNode
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2023-09-01 08:26:09
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HDFS API详解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提供的接口类是FileSystem，该类是个抽象类，只能通过来类的get方法得到具体类。get方法存在几个重载版本，常用的是这个： static FileSystem get(Configuration conf);
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2023-07-23 23:39:36
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Hadoop 生态是一个庞大的、功能齐全的生态，但是围绕的还是名为 Hadoop 的分布式系统基础架构，其核心组件由四个部分组成，分别是：Common、HDFS、MapReduce 以及 YARN。
Common 是 Hadoop 架构的通用组件；
HDFS 是 Hadoop 的分布式文件存储系统；
MapReduce 是Hadoop 提供的一种编程模型，可用于大规模数据集的并行运算；
YARN
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2023-09-13 11:24:12
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Hadoop的配置详解 大家经过搭建单节点、伪分布、完全分布模式的集群环境，基本上会用到以下几个配置，core-site.xm/hdfs-site.xml/mapred-site.xml. 相信大家已经使用了其中的一些参数，下面我们来详细介绍一下各个配置中的参数，介绍的参数是大家可能用到的，当然还有很多没介绍到(学习hadoop不久,如果哪里错了，请
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2023-09-13 11:25:32
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目录1：创建目录2、查看文件，ls 没有cd命令， 需要指定绝对路径3：上传文件 put（要先把数据上传到linux本地然后再上传）4：下载文件 get5:复制 cp6：查看文件内容 cat , 如果数据量比较大，不能使用7：移动 mv, 物理层面文件没有移动，只是改变了元数据（目录结构）8：删除文件或者目录 rmr9：查看文件末尾 tail -f ; 一直等待查看10、查看文件的大小11：查看日
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2023-08-18 20:45:55
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最近刚好又重新了解了一下hdfs的一些内容，想通过这篇内容总结和记录一下。Hadoop分布式文件系统HDFS配置及示例运行。 作者使用的是hadoop3.2.1的版本，以下示例都是以hadoop-3.2.1为基础目录进行介绍。1、文件配置首先，进入hadoop配置目录: ./etc/hadoop$ cd etc/hadoop/(1) 配置core-site.xml文件vi 进入编辑模式$ vi c
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2023-07-23 17:16:21
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HDFS Java API 位于 org.apache.hadoop.fs 包中，这些API能够支持的操作包括打开文件、读写文件、删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem。该类是一个抽象类，只能通过get方法获取到具体的类。该类封装了大部分文件操作，如mkdir、delete等。 <!--指定maven项目jdk编译版本，默认是jdk1.5--&
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2023-08-18 19:31:40
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文章目录Hadoop三大组件之HDFS入门HDFS概述HDFS的shell操作(开发重点)基础语法部分常用命令实操上传下载HDFS的直接操作 Hadoop三大组件之HDFS入门众所周知，Hadoop有三大组件，HDFS、MapReduce、YARN。我的专栏是说大数据，那么数据总得需要存储吧，那么我们今天一起来看看这神秘的大数据有着怎样的身体，能够吸引这广大的学子来”看她“。HDFS概述存在即合
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2023-07-14 20:17:28
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Hadoop hdfs 一、HDFS入门 1．HDFS基本概念 1.1．HDFS介绍 HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop分布式文件系统。是 Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处
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2023-09-15 22:28:41
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。背景随着数据量越
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2023-08-18 20:46:38
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hadoop三大核心：HDFS、YARN、MapReducehadoop四大模块： Common、HDFS、YARN、MapReduceHadoop Common：为其它Hadoop模块提供基础设施Hadoop Distributed File System (HDFS)：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统；来源于google的GFS分布式文件系统。 易于扩展的分布式文件系统运行在
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2023-07-06 18:37:01
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HDFS 文件系统HDFS 简介HDFS 是 Hadoop Distributed File System 的简称，即 Hadoop 分布式文件系统。它起源于谷歌发表的 GFS 论文， 是该论文的开源实现，也是整个大数据的基础。HDFS 专门为解决大数据的存储问题而产生的，具有如下特点： 可存储超大文件：HDFS 可存储 PB&
Hadoop之HDFS（二）HDFS基本原理 HDFS 基本 原理1，为什么选择 HDFS 存储数据 之所以选择 HDFS 存储数据，因为 HDFS 具有以下优点：1、高容错性
数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。
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2023-08-18 20:55:59
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hadoop/hdfs首先hadoop是apache基金会用java语言实现的开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 hadoop/hdfs和mfs都是分布式文件系统，二者的比较如下1、hdfs和mfs都是类似goolefs的实现方式，即一个master+多个chunkserver构成的集群2、都存在master单点故障问题3、都支持在线扩容4、
原创
2017-03-05 17:44:48
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hadoop hdfshdfs特性首先，它是一个文件系统 用于存储文件的 提供统一命名空间的目录树结构 便于用户操作文件系统其次doop 2.x block size = 128Mh
原创
2022-10-31 11:22:42
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1、原理、步骤 2、HDFS客户端示例代码
原创
2021-07-22 16:58:28
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1hdfs:Hadoop就有一个称为HDFS的分布式文件系统，全称为Hadoop Distributed File System。HDFS是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Lar
