Write操作是HDFS最基本的操作之一，一般是先create一个文件然后write内容。这篇文章主要讲用户调用FileSystem APT向HDFS写入数据时，HDFS是怎么工作的。1，client发起create请求。 通过DistributedFileSystem.create()方法创建文件，其实就是通过DistributedFileSystem内部wrapper的DFSClient向Na
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2023-11-29 20:05:23
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一、综述 HDFS写文件是整个Hadoop中最为复杂的流程之一，它涉及到HDFS中NameNode、DataNode、DFSClient等众多角色的分工与合作。 首先上一段代码，客户端是如何写文件的：Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = Fi
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2024-01-21 01:22:34
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参考源码hadoop-3.3.0，这部分代码写的质量真的不太行，好些方法几百行。1 概述HDFS使用数据流管道方式（数据管道的建立可以参见写数据系列第三篇）来写数据。 DFSClient通过使用写数据流程（一）创建的数据输出流out调用write方法完成数据的传输，传输中将数据切分成多个packet，而后往dataQueue中存储切分之后的packet，在写入完成后调用notifyAll方法重新激
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2023-12-18 23:36:36
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http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/api/index.html最基本的：1. 文本文件的解析2. 序列文件的解析 toString会将Byte数组中的内存数据 按照字节间隔以字符的形式显示出来。 文本文件多事利用已有的字符处理类， 序列文件多事创建byte数组，然后将文件流中的数据复制到byte
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2023-11-14 16:59:19
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一、Mapreduce原理分析1.1maptask运行机制 （1）首先，读取数据组件Inputformat（默认为TextInputFormat）会通过getsplit（）方法对对应目录中的文件进行逻辑切片，默认128M，一个切片对应一个maptask。 （2）切分为切片之后，由RecordReader对象（默认为LineRecorder）进行读取，一次读取一行
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2024-04-26 11:43:33
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# Hadoop Context：理解分布式计算中的上下文
在现代大数据处理系统中，Hadoop已经成为支撑海量数据处理的重要技术之一。而在Hadoop的生态系统中，"Context"这一概念扮演着至关重要的角色。本文将探讨Hadoop Context的含义、功能以及如何在实际应用中使用它，并附带一些代码示例，帮助您更好地理解这一概念。
## 什么是Hadoop Context？
在Hado
原创
2024-08-01 03:55:37
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# Hadoop Write 优化指南
Hadoop 是一种强大的分布式计算框架，用于处理大数据。在使用 Hadoop 进行数据写入时，可能会遇到性能瓶颈。本文将为刚入行的小白提供一个 Hadoop write 优化的流程，包括具体的步骤、代码示例和详细解释。
## 优化流程
以下是一个 Hadoop Write 优化的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
项目使用软件：Eclipse Mars，JDK1.7，Hadoop2.6，MySQL5.6，EasyUI1.3.6，jQuery2.0，Spring4.1.3， Hibernate4.3.1，struts2.3.1，Tomcat7 ，Maven3.2.1。 本项目是在参考fansy1990大神的两篇博客基础上完成的 一、项目介绍 &nb
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2023-11-02 08:46:11
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（本文引用了
microheart
，
ggjucheng的一些资料，在此感谢。charles觉得知识无价，开源共享无价
） 这一次我们接着分析文件IO校验的相关代码，看看最底层是如何实现这种大数据集的文件校验的，不得不说设计这个系统的程序员是世界上最具有智慧的一群人，面对复杂难解的问题总是可以找到很好的解决方法。 其实对于文件校验这件事情，hadoop为什么重要上一篇
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2024-06-06 19:50:42
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问题导读： 1.Context能干什么？ 2.你对Context类了解多少？ 3.Context在mapreduce中的作用是什么？ 本文实在能够阅读源码的基础上一个继续，如果你还不能阅读源码，请参考 从零教你如何获取hadoop2.4源码并使用eclipse关联hadoop2.4源码 http://www.aboutyun.com/thread-8211-1-1.html 如何通过eclipse
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2024-01-14 21:55:12
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简要截取：本篇博客以经典的wordcount程序为例来说明context的用法： 直接上代码：package MapReduce;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.
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2023-11-20 08:00:07
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hadoop优化1）mr程序的效率瓶颈 功能：分布式离线计算 ->计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 ->I/O操作优化（1）数据倾斜（代码优化）（2）map和reduce数设置不合理（3）map运行时间太长，导致reduce等待过久（4）小文件过多（combineTextInputFomrat小文件合并）（5）不可分块的超大文
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2023-12-21 11:17:03
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Can't use function return value in write context php的版本过低，如果你使用了类似if(empty($a)){},这样的语句了，如果是5.5的p.4.tar.bz2 解决了...
原创
2023-04-28 16:53:29
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问题导读：1.Context能干什么？2.你对Context类了解多少？3.Conte
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2023-03-18 10:17:35
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报错： Fatal error: Can't use method return value in write context in (line number) 为什么？ empty()函数是检查一个变量是否为空，但是 get_gpc() 是个函数，所以得改下，参考代码如下：
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2016-07-17 09:51:00
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解决"no datanode to stop"问题当我停止Hadoop时发现如下信息： no datanode to stop原因：每次namenode format会重新创建一个namenodeId，而tmp/dfs/data下包含了上次format下的id，namenode&nb
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2023-06-04 16:27:00
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在项目开发过程中，出现某一接口文件间歇性出现500错误，间歇性出现说明是有条件才会产生，查看错误日志显示：Fatal error: Can't use function return value in write context in /home/xxx/xxxxm/api/sxxx/lGoodsA
原创
2022-02-22 16:42:54
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# Hadoop DataXceiver Error Processing WRITE_BLOCK Operation
Hadoop is an open-source framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers. It is design
原创
2024-01-26 11:39:23
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# 解决Hadoop YARN执行job报错，没有write权限
## 1. 背景介绍
在使用Hadoop YARN执行Job时，有时会出现没有write权限的错误。这通常是由于文件系统权限设置不正确导致的。下面将介绍如何解决这个问题。
## 2. 解决步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 查看报错信息 | 无需代码 |
| 2 | 确认
原创
2023-07-31 17:33:01
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我想看一下路径，然后判断文件是否存在？你妹的，真麻烦？ 找个半天，用import org.apache.hadoop.io.MapFile;这个类，很恶心，自己查。 知道肯定跟Configuration，查了半天用这个： String name =context.getConfigurati...
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2013-06-07 21:19:00
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