这篇文章,我们来看看,Hadoop的HDFS分布式文件系统的文件上传的性能优化。  首先,我们还是通过一张图来回顾一下文件上传的大概的原理。     由上图所示,文件上传的原理,其实说出来也简单。  比如有个TB级的大文件,太大了,HDFS客户端会给拆成很多block,一个block就是128MB。  这个HDFS客户端你可以理解为是云盘系统、日志采集系统之类的东西。  比如有人上传一个1TB
要获取hdfs上的文件信息,有两种方法:通过JDK的java.net.URL 通过java.net.URL对象来打开一个欲从中读取数据的流(stream),在使用中这种方法时,需要为URL对象指定URLStreamHandlerFactory(),这样URL才能识别出hdfs://开头的标识。 这个方法在每个JVM中只能调用一次,所以它通常会被放在一个static block中执行(如下所示)
转载 2024-03-21 15:34:52
48阅读
在学习Hadoop FileSystem模块之前,最好的建议就是先去学习一下Linux本地文件系统的设计实现,这将会大大的帮助你了解Hadoop FileSystem,至少很多思想都是共通的。其实老实说,Hadoop FileSystem的确是集成了很多文件系统的诸多优点,在设计上还是有非常多值得学习的地方的。这里说的FileSystem可不是就仅仅的是HDFSHDFS只是他的一个实现。也就是F
FileSystem,顾名思义是一个实现了文件系统的抽象类,继承自org.apache.hadoop.conf.Configured,并实现了Closeable接口,可以适用于多种文件系统,如本地文件系统file://,ftp,hdfs等。如果要自己实现一个系统可以通过继承这个类(hadoop中DistributeFileSystem就是这样的),做相应的配置,并实现相应的抽象方法。 &nbsp
转载 2024-04-25 20:04:13
54阅读
说明:本文对Java API实现HDFS操作的第一步–获取FileSystem对象进行简要解释获取文件系统对象 FileSystemFileSystem文件进行操作四种获取FileSystem的方式public class HdfsApiDemo{ // 第一种方式 public void getFileSystem1(){ // 创建Configuraion对象 Co
转载 2024-05-01 20:27:56
45阅读
概述对于通过编程,使用API来对HDFS进行操作的场景,其中一个需要考虑的问题是如何管理FileSystem实例(确切地说是DistributedFileSystem实例),通过查询文档,发现它是线程安全的但是这里的“线程安全”是指客户端的操作(创建文件夹、删除文件夹、创建文件...),但是FileSystem实例本身在不同线程间共享,却不是“安全”的。如果有两个线程使用同一个FileSystem
转载 2024-03-26 15:15:01
103阅读
在 hadoop 的 HDFS 操作中,有个非常重要的 api,是 org.apache.hadoop.fs.FileSystem, 这是我们用户代码操作 HDFS 的直接入口,该类含有操作 HDFS 的各种方法,类似于 jdbc 中 操作数据库的直接入口是 Connection 类。 那我们怎么获得一个 FileSystem 对象哪?String uri = "hdfs://192.168
在大数据处理环境中,使用 PySpark 进行文件的读写操作是常见任务,尤其是在 HDFS 文件系统中。然而,很多用户在进行这些操作时可能会遇到各种问题。本文将详细记录我在“pyspark hdfs FileSystem 读写文件”过程中遇到的问题、分析以及相应的解决方案。 ### 问题背景 在我的工作项目中,我们需要使用 PySpark 从 HDFS 中读取和写入大规模数据文件。这些操作在数据
原创 6月前
145阅读
 HDFS(hadoop distributed File System)分布式文件系统    特点:高容错性(多个文本副本存储),价格低,高吞吐量。    常见的系统  gfs,HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS。    Hdfs总体上采用了mas
一.示例Java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem定义了hadoop的一个文件系统接
原创 2022-01-15 17:29:17
88阅读
Linux系统下有许多不同的文件系统,其中较为常见的是EXT4、Btrfs和XFS等。在Linux中,文件系统是用来管理存储设备上的文件和目录的组织结构。这些文件系统提供了对文件的存储、查找和访问等功能。本文将重点讨论如何使用文件系统在Linux系统上上传文件。 在Linux系统中,要上传文件文件系统,首先需要有权限访问文件系统。通常情况下,用户可以通过终端或者图形界面的方式来上传文件。对于终
原创 2024-04-09 11:01:57
96阅读
我们知道,HDFS 被设计成存储大规模的数据集,我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据(比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上)全部都是由 NameNode 节点维护,为了达到高效的访问, NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块,在 NameNode 内存都会有记录,每一条信息
如何处理K8S中的"no filesystem for scheme hdfs"错误 在Kubernetes(K8S)集群中使用HDFS(Hadoop分布式文件系统)时,可能会遇到"no filesystem for scheme hdfs"错误。本文将教您如何解决这个问题,帮助新手开发者快速应对这种情况。 ### 步骤概览 下面是解决"no filesystem for scheme hdf
原创 2024-04-25 11:20:11
589阅读
一.示例Java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem定义了hadoop的一个文件系统接口。Hadoop中关于文件操作类基本上全部是在"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。public class HDFSFileSystem { public static void mai
原创 2021-08-31 09:11:31
223阅读
hadoop 源码解析-HDFS上传源码解析目录概述正文:设计思路 目录概述hadoop datanode HDFS上传源码正文:HDFS 的读写数据流程: 1.向NamdeNode请求上传文件, 2.响应可以上传文件 3.请求上传第一个block 的(0-128M),请返回DataNode 4.返回dn1,dn2,dn3的节点,表示采用这三个节点存储数据。 5.当FS的DataOutput
查看hdfs文件登陆hdfs文件端口查询文件路径,登陆端口默认为50070http://192.168.0.183:50070/explorer.html#/user/jhadmin点击浏览文件系统查看文件路径终端根据路径提交文件和数据上传hdfs查看hadoop文件 hadoop fs -ls /新建文件夹hadoop dfs -mkdir /tmp/data上...
原创 2021-06-11 09:50:49
1405阅读
# 使用Java上传文件HDFS的步骤指南 Hadoop HDFS(分布式文件系统)是处理大数据的强大工具之一。如果你想要将文件上传HDFS,首先需要掌握一些基本的步骤和相应的Java代码示例。本文将为你详细讲解如何实现Java HDFS文件上传。 ## 上传文件HDFS的流程 下表展示了上传文件HDFS的主要流程: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-11 07:00:31
200阅读
下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 1)首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯。 2)NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息。NameNode收到Client请求后,获取DataNode信
原创 2021-08-07 11:09:39
822阅读
hdfs写数据流程将文件添加到目录树将数据写入队列机架感知DN写数据、客户端收到应答 将文件添加到目录树假设我们有一段创建文件并写入数据的代码:FileSystem fileSystem; @Before public void init() throws Exception{ String user = "ocean"; Configuratio
# Java HDFS FileSystem: 检测是否是文件 ## 引言 在处理大型数据集时,Hadoop分布式文件系统(HDFS)是非常常用的。HDFS是一种可扩展的分布式文件系统,可以在集群中存储和处理大量数据。在使用HDFS时,经常需要检测文件是否存在,以及判断给定的路径是文件还是目录。本文将介绍如何使用Java的HDFS FileSystem API来检测是否是文件。 ## HDF
原创 2023-11-22 10:49:36
211阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5