阅读目录一、HDFS文件读取过程HDFS文件读取的流程图：流程图的说明：代码：二、HDFS文件写入过程HDFS文件写入的流程图流程图的说明：代码： 一、HDFS文件读取过程当客户端需要读取文件时，首先向NameNode发起读请求， NameNode收到请求后，会将请求文件的数据块在DataNode中的具体位置(元数据信息)返回给客户端，客户端根据文件数据块的位置，直接找到相应的DataNode发
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2023-07-24 08:37:09
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# Hadoop命令读取Gzip文件指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用Hadoop命令来读取Gzip文件。Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它允许你处理和分析大量数据。在本文中，我们将通过一系列步骤，教你如何使用Hadoop命令来读取Gzip压缩的文件。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-07-25 06:49:41
82阅读
目录第1章 大数据概论第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态第3章 Hadoop运行环境搭建（开发重点）第4章 Hadoop运行模式本地模式：默认配置伪分布式模式：按照完全分布式模式配置，但是只有一个节点完全分布式模式（开发重点）第5章 Hadoop编译源码（面试重点）第1章 大数据概论第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态大发行版本：Apache Hadoop、Coudera Hadoop、
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2024-09-13 13:33:32
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# 如何实现"Hadoop MapReduce读取Gzip压缩文件"
## 一、整个流程
```mermaid
journey
title 整个流程
section 初学者学习MapReduce读取Gzip压缩文件
开发者->初学者: 了解MapReduce读取Gzip压缩文件
初学者->开发者: 学习、实践、掌握
```
## 二、详细步骤
原创
2024-07-03 06:12:07
138阅读
## 实现Hive读取Gzip文件的流程
### 步骤一：准备Gzip文件
在开始之前，需要先准备好一个Gzip压缩文件，该文件包含要导入到Hive中的数据。确保你已经有了这个文件，并将其放在你的Hadoop集群中的某个路径下。
### 步骤二：创建外部表
在Hive中，我们需要首先创建一个外部表来读取Gzip文件。外部表是指基于已有数据文件的表，这样可以避免复制数据，提高效率。下面是创建外部
原创
2023-11-29 05:18:25
450阅读
# 如何实现hive读取gzip文件
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备gzip文件) --> B(上传文件到HDFS)
B --> C(创建外部表)
C --> D(加载数据)
D --> E(查询数据)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备gzip文件 |
|
原创
2024-04-16 06:02:30
238阅读
Gzip优点压缩解压速度快 , 压缩率高 , hadoop本身支持处理压缩文件时方便 , 和处理文本一样大部分linux 系统自带 Gzip 命令 , 使用方便缺点不支持切片使用场景文件压缩后在130M以内 (一个块大小) , 都可以使用 GZip 压缩(因为Gzip唯一的缺点是不能切片)总结 : 不需要切片的情况下 可以使用BZip2优点压缩率高(高于Gzip)可以切片hadoop自带 使用方便
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2023-09-12 08:45:38
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之前写了一篇《基于Python的GRIB数据可视化》的文章，好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据，在这里我做一下说明。一、在Windows下Python为什么无法读取GRIB大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是，GRIB_API在Windows下无法编译安装，从而导致pygrib安装失败。我曾经也为这个问题苦恼了很久，也到ECMWF论坛里找了很久，也给E
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2023-08-10 06:41:43
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基本函数SHOW FUNCTIONS;DESCRIBE FUNCTION <function_name>;日期函数 返回值类型 名称 描述 stringfrom_unixtime(int unixtime)将时间戳（unix epoch秒数）转换为日期时间字符串，例如from_unixtime(0)="1970-01-01 00:00:00"bi
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2023-09-09 22:47:15
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一、简述1.1 介绍传统的 Web 服务器，每个客户端连接作为一个单独的进程或线程处理，需在切换任务时将 CPU 切换到新的任务并创建一个新的运行时上下文，消耗额外的内存和 CPU 时间，当并发请求增加时，服务器响应变慢，从而对性能产生负面影响。 Nginx 是开源、高性能、高可靠的 Web 和反向代理服务器，而且支持热部署，几乎可以做到 7 * 24 小时不间断运行，即使运行几个月也不需要重新启
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2024-04-28 20:10:05
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产生原因在之前，数据量小，增长速度慢，且数据基本都是文件。储存和处理这些数据并不麻烦，单个存储单元和处理器组合就可以。 之后随着互联网发展，产生了大量多种形式的数据。 非结构化数据：邮件、图像、音频和视频等形式。这些与结构化数据一起称为大数据。此时，储存单元和处理器的组合显然不够 如何解决？ 引入了hadoop框架，它通过使用硬件集群，可以有效地存储和处理大量数据三大组件：HDFS、MapRedu
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2023-09-27 04:45:56
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# 如何在Hadoop中解压Gzip文件
在大数据处理过程中，我们常常需要处理压缩文件，Gzip是常用的压缩格式之一。如果你刚入行，需要在Hadoop环境中解压缩Gzip文件，不用担心，本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码和说明。
## 整体流程
以下是解压Gzip文件的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
## Hadoop Shell中的gzip命令
在Hadoop中，gzip是一种常用的压缩算法，可以用于对文件进行压缩和解压缩操作。Hadoop提供了一个命令行工具，即gzip，用于在Hadoop Shell中对文件进行gzip压缩和解压缩操作。
### gzip的用法
gzip命令的基本语法如下：
```
hadoop fs -gzip [-d]
```
其中，-d表示解压缩操作，
原创
2024-05-18 07:46:47
196阅读
在本章，我们以《从零开始学习Hadoop》的第一个例子WordCount为例，分析Hadoop执行MapReduce的流程和诸多细节。这个例子在该书有详细的说明，在这里不在给出，请参考该书了解细节。1. 执行流程[1].将README.txt文件复制到HDFS的命令是:./bin/hadoop fs -putREADME.txt readme.txt[2].从hadoop脚本中可知，
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2023-09-08 21:56:42
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应用实例3-使用一个Buffer完成文件读取实例要求:使用 FileChannel(通道) 和 方法 read , write，完成文件的拷贝拷贝一个文本文件 1.txt , 放在项目下即可 代码演示package com.my.nio;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.ni
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2024-01-17 07:29:06
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本示例特点：1、读取CSV，写入Excel2、读取CSV里具体行、具体列，具体行列的值一、系统环境1、 OS:Win10 64位英文版2、 Python 3.73、 使用第三方库：csv、xlwt二、准备一个CSV文件，Book1.csv三、代码import csvfrom xlwt import *import time#读取csv文件sCsvFileName='Book1.csv'#避免读取C
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2023-09-14 16:47:12
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文件读取剖析 为了了解客户端及与之交互的HDFS、名称节点和数据节点之间的数据流是怎样的，我们可参考图3-1，其中显示了在读取文件时一些事件的主要顺序。 （点击查看大图）图3-1：客户端从HDFS中读取数据 客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件，对于HDFS来说，这个对象是分布式文件系统(图3-1中的步骤1)的一个实例。Distribute
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2023-12-29 12:35:35
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Hadoop学习8：hdfs文件操作标签（空格分隔）： hadoop Hadoop学习8hdfs文件操作一hdfs文件流读操作三合并文件上传到 一，hdfs文件流读操作读文件流程 （1）打开分布式文件
调用 分布式文件 DistributedFileSystem.open()方法
（2）从 NameNode 获得 DataNode 地址
DistributedFileSystem
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2023-08-01 19:59:25
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HDFS文件写入过程:详细步骤解析：1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；4、 cl
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2023-09-01 08:18:37
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在 IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个应用。 开始您的试用 简介 Apache Oozie 是用于 Hadoop 平台的一种工作流调度引擎。该框架（如图 1 所示）使用 Oozie 协调器促进了相互依赖的重复工作之间的协调，您可以使用预定的时间或数据可用性来触发 Apache Oozie。您可以使用 Oozie bundle 系统提交或维护一组协调应用程序。作为本练习的一
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2024-08-02 10:38:48
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