# HiveHDFS文件大小 Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,它由HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce组成。HDFS是Hadoop的一个关键组件,它用于存储海量的数据,并提供高可靠性和高可扩展性。而Hive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库基础设施,它提供了一种类似于SQL的查询语言,用于分析和查询存储在Hadoop中的数据。 在Hive中,数据以文件
原创 2023-10-06 16:18:38
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## Hive控制落HDFS文件大小 作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何实现在Hive中控制落HDFS文件大小的方法。下面将分为以下几个步骤来进行讲解: 1. 创建Hive表 2. 导入数据 3. 执行插入操作 4. 检查文件大小 5. 压缩文件 ### 1. 创建Hive表 首先,我们需要创建一个Hive表。在Hive中,我们可以使用`CREATE TABLE`语句来创建表。例如,
原创 9月前
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1. HDFS的整体架构模糊词汇解释: Client: 凡是通过API或者HDFS命令访问HDFS的一端,都可以看做是客户。 Rack: 机架,副本的放置策略与机架有关。 Block Size: Hadoop2.7.3开始默认为128 M,Hadoop2.7.3以下默认为64 M。2. block、packet、chunk的关系block、packet、chunk都是HDFS中涉及到的数据存储单位
   可以查看 hdfs  hive  hbase文件存储大小hadoop fs -count 或者hdfs dfs -count /51JOB [root@chinadaas01 ~]# hadoop fs -count  /hbase1/zzjg_detail文件夹数 文件数  这个目录下的文件bytes   查看文件夹下 各个目录的总大...
原创 2023-04-21 00:35:09
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基本概念首先,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,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色; 重要特性如下: (1)HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,老版本中是64M(2)HDFS文件系统会给客户端提
# 如何获取HDFS文件大小 在Java中,我们可以使用Hadoop提供的API来获取HDFS文件大小。下面是整个过程的步骤: **步骤1**:创建一个Hadoop的Configuration对象,用于设置Hadoop集群的配置信息。 ```java Configuration conf = new Configuration(); ``` **步骤2**:创建一个FileSystem对
原创 9月前
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HDFS目录数及大小设置前言由于时间紧急,本人稍微调研了下,HDFS配置中是有目录文件夹数量限额的,但没有存储空间资源限额。需求1.需要在集群管理上开发项目使用的HDFS目录下的文件数量限额。比如一个HDFS目录下最多运行10个文件。2.需要在集群管理上开发项目使用的存储资源限额。比如:一个目录不能超过100G。调研针对这两个小需求,去官网找了下hdfs-site.xml的所有属性配置。得到的结论
转载 2023-08-18 22:18:13
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一、hdfs的设计目标1.1、硬件错误是常态而不是异常。Hadoop的设计理念之一就是它可以运行在廉价的普通PC机上,因而硬件故障是常态。在硬件故障时,可通过容错机制保证数据的正确性、完整性,从而保证系统的正常运行。1.2、大文件存储。hdfs存储的文件大小一般在GB~TB的级别。1.3、流式数据访问。由于hadoop处理的都是大文件,因此流式数据访问方式更适合。流式数据访问是指一次性地读取一大块
常用命令HDFS文件操作命令风格有两种两种命令效果一样 hdfs dfs 开头 hadoop fs 开头查看帮助信息hdfs dfs -help [cmd] hadoop fs -help [cmd] # 两个命令等价查看指定目录文件列表-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [<path> ...]-C #
转载 2023-08-02 11:56:08
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Flume系列文章: Flume 概述 & 架构 & 组件介绍 Flume 使用入门 & 入门Demo Flume收集log到HDFS(雏形)在本篇文章中,将针对上篇文章所提出的问题:Flume收集过来的文件过小,进行解决问题改进由于文件过小,我们就不能这样干,需要做一定程度的改进 官网:hdfs-sink配置有关参数:hdfs.rollInterval HDFS回滚的
# 如何使用Java查看HDFS文件大小 作为一名经验丰富的开发者,你可能经常需要操作Hadoop分布式文件系统(HDFS),其中查看文件大小是一个常见的需求。现在有一位刚入行的小白开发者向你请教如何使用Java来查看HDFS文件大小,接下来我将为你详细解释这个过程。 ## 步骤概述 首先,让我们在下面的表格中总结一下查看HDFS文件大小的步骤: | 步骤 | 描述 | |
原创 3月前
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# Python查询HDFS文件大小 ## 引言 在大数据领域,Hadoop是一个非常流行的分布式处理框架。其中的Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,简称HDFS)是Hadoop的核心组件之一。与传统的文件系统相比,HDFS能够提供更高的可靠性和容错性,适用于大规模数据的存储和处理。 在使用HDFS时,我们经常需要查询文件大小。本文将介绍
原创 8月前
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linux下文件大小排序 hdfs文件系统中的文件大小排序 文章目录前言一、本地磁盘文件排序二、hdfs文件排序总结 前言在工作和学习中,我们经常需要做一些简单的运维工作,其中最为典型的就是磁盘空间管理。这其中用到最多的就是获取文件占用的空间,并进行排序。 针对本地磁盘文件的排序很简单,但是针对hdfs文件需要借助一些shell命令进行辅助处理。一、本地磁盘文件排序1. sort常用参数SYNOP
转载 2023-09-02 11:13:42
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本文结合HDFS的副本和分块从宏观上描述HDFS存入文件的整个流程。HDFS体系中包含Client、NameNode、DataNode、SeconderyNameode四个角色,其中Client是客户端,NN负责管理,DN负责存储、SN协助管理。先来看一个官网上的图 # 图 0 -HDFS的体系结构HDFS的副本存储有如下规则:1.client将第一副本放到最靠近的一台DN2.第二副本
# 实现Hive限制文件大小的步骤 ## 引言 在Hive中,限制文件大小是一个常见的需求,特别是在处理大量数据时。本文将介绍如何实现Hive限制文件大小的步骤,并提供相应的代码和注释。 ## 流程概述 下面是实现Hive限制文件大小的流程概述: ```mermaid erDiagram Developer --|> Novice ``` ## 详细步骤 下面是详细的步骤以及每一步
原创 9月前
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# Hive 查看文件大小 ## 1. 概述 在Hive中,我们可以使用一些简单的命令和技巧来查看文件大小。本文将介绍如何使用Hive查看文件大小的步骤和代码示例。 ## 2. 查看文件大小的流程 下面是使用Hive查看文件大小的流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 | 登录到Hive的命令行界面 | | 步骤2 | 创建一个外部表 | | 步骤3 | 导入
原创 2023-09-26 23:00:33
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目录HDFS概述HDFS产生背景及定义HDFS优缺点HDFS优点:1、高容错性2、适合批处理3、适合大数据处理4、流式文件访问5、可构建在廉价机器上HDFS劣势:1、低延时数据访问2、小文件存储3、并发写入、文件随机修改体系架构1. namenode:主/从架构中的主。2. datanode:是主/从架构中的从。3. clinet:客户端。4. secondary namenode:次级namen
# Hadoop HDFS文件大小查看 在使用Hadoop的过程中,经常会需要查看HDFS文件大小,以便了解存储空间的使用情况和优化数据处理的策略。本文将介绍如何通过命令行和Java代码两种方式来查看HDFS文件大小。 ## 通过命令行查看文件大小 在Hadoop的命令行中,可以使用`hadoop fs -du`命令来查看HDFS文件大小。该命令的语法如下: ```bash h
原创 7月前
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# Java获取HDFS文件大小 ## 流程概述 获取HDFS文件大小的流程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建一个Hadoop配置对象 | | 2 | 根据配置对象创建一个文件系统对象 | | 3 | 使用文件系统对象获取文件的元数据 | | 4 | 从元数据中获取文件大小 | ## 代码实现 ### 步骤1:创建一个Hadoo
原创 2023-07-27 12:25:35
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# Java获取HDFS文件大小的实现方法 ## 引言 在开发过程中,我们经常需要获取HDFS(Hadoop分布式文件系统)中文件大小信息。本文将介绍如何使用Java语言来获取HDFS文件大小。 ## 流程图 ```mermaid pie title 获取HDFS文件大小的流程 "连接到HDFS" : 10 "打开文件" : 30 "获取文件大小" : 6
原创 9月前
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