hadoop装好后，文件系统中没有任何目录与文件1、 创建文件夹 hadoop fs -mkdir -p /hkx/learn 参数-p表示递归创建文件夹2、 浏览文件 hadoop fs -ls / 3、 上传本地文件到HDFS hadoop fs -put word.txt /hkx/learn 4、 查看文件 hadoop fs -cat /hkx/learn/wo
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2023-09-08 22:05:39
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HDFS全称Hadoop Distributed File System。它是一个基于Java开发的分布式文件系统，用于在hadoop集群的多个节点上存储大数据量文件。HDFS是一个主-从（master-slave）架构，一个hadoop集群中HDFS只能有一个Namenode和多个Datanode组成，这两类节点分工明确：1、NameNode（名字节点）：HDFS系统中只有一个，是一个中心服务器
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2023-07-12 10:54:03
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关于HDFS读写顺序，有以下几点，首先，先看图： 1.客户端通过调用FileSystem对象的open()来读
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2023-09-29 10:30:33
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## Hadoop读取多个HDFS文件的实现
在使用Hadoop处理大数据时，经常需要从HDFS（Hadoop分布式文件系统）中读取多个文件进行处理。本文将教你如何使用Hadoop读取多个HDFS文件，并提供了详细的步骤和代码示例。
### 整体流程
下面是整个流程的概述，我们将在下面的步骤中逐步展开每一步的具体操作。
```mermaid
erDiagram
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原创
2023-10-26 06:59:02
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又是装环境斗志斗勇的一天，苦笑之前一直不想搭虚拟机/Hadoop/spark这些环境，后来python三千万行数据实在跑不动了，知道有pyspark这等好东西，以为conda install pyspark一下就可以了，发现并没有那么简单。找了很多资料，搜了很多也没找到合适的教程，正好记录一下，希望能帮到需要的同学。不用虚拟机不用Hadoop。环境：anconda 3.0 win10 64位1.下
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2023-12-29 23:53:09
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HDFS读文件流程客户端通过 FileSystem 对象的 open 方法打开希望读取的文件， DistributeFileSystem 对象通过 RPC 调用 namenode，以确保文件起始位置。对于每个block，namenode 返回存有该副本的 datanode 地址。这些 datanode 根据他们与客户端的距离来排序。如果客户端本身就是一个 datanode，并保存有响应block一
【代码】hadoop:通过Configuration读取hdfs。
原创
2023-12-15 12:26:31
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Hadoop的HDFS读取速度一直是数据处理领域的一项关键指标。您可能会发现，随着数据量的不断增长，HDFS的读取速度可能会面临一些挑战。在这篇文章中，我将为您一一破解如何优化Hadoop的HDFS读取速度的问题，并为您提供详细的解决方案。
## 环境准备
首先，在启动之前，我们需要确保环境准备就绪。以下是所需的软硬件环境：
### 软硬件要求
| 组件 | 需
Hadoop 生态系统
HDFS：Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一种分布式文件系统，数据被保存在计算机集群上，HDFS 为 HBase 等工具提供了基础。
MapReduce：Hadoop 的主要执行框架是 MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型，MapReduce 把任务分为 map（映射）阶段和 reduce（化简）
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2023-09-22 13:30:36
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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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放一个hello的文件到Hadoop 文件系统 根目录：[root@hadoop local]# touch hello [root@hadoop local]# vi hello [root@hadoop local]# hadoop fs -put hello /代码：package hadoop.jack.javacallhadoop;
import java.io.InputStre
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2023-05-24 14:15:32
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采用Python来访问Hadoop HSFS存储实现文件的操作用python访问hdfs是个很头疼的事情。这个是pyhdfs的库import pyhdfsfs = pyhdfs.connect("192.168.1.1", 9000)pyhdfs.get(fs, "/rui/111", "/var/111")f = pyhdfs.open(fs, "/test/xxx", "w")pyhdfs.w
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2023-07-21 16:09:28
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一、准备工作在文件存储HDFS上使用Apache Flink，需要先完成以下准备工作。说明 本文档的操作步骤中涉及的安装包版本号、文件夹路径，请根据实际情况进行替换。开通文件存储HDFS服务并创建文件系统实例和挂载点，详情请参见HDFS快速入门。在计算节点上安装JDK。版本不能低于1.8。在计算节点上安装Scala。Scala下载地址：官方链接，其版本要与使用的Apache Flink版
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2023-10-08 19:21:48
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【代码】java: 通过URL读取hadoop HDFS。
原创
2023-12-15 12:26:24
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HDFS读取流程 读: 1.客户端或者用户通过调用 FileSystem 对象的 open()方法打开需要读取的文件，这对 HDFS 来说是常见一个分布式文件系统的一个读取实例。 2.FileSystem 通过远程协议调用 NameNode 确定文件的前几个 Block 的位置。对于每一个 Block， NameNode 返回一含有那个 Block 拷贝的“元数据”，即文件基本信息；接下来，Dat
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2023-09-20 10:50:13
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1.HDFS读数据流程
HDFS的读数据流程，如下图：
上图来源于网
客户端通过客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。挑选一台DataNode(就近原则，然后随机)服务器，请求读取数据。DataNode开始传输数据给客户端(从磁盘里面
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2023-09-20 07:24:25
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1.一般的文件读取操作包括：open 、read、close等客户端读取数据过程，其中1、3、6步由客户端发起：客户端首先获取FileSystem的一个实例，这里就是HDFS对应的实例：①客户端调用FileSystem实例的open方法，获得这个文件对应的输入流，在HDFS中就是DFSInputStream②构造第一步中的输入流DFSInputStream时，通过RPC远程调用NameNode可以
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2023-09-20 12:44:10
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1、HDFS概述1.什么是HDFS?HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop分布式文件系统。是由很多服务器联合起来实现其功能，且集群中的服务器各有各自的角色；是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。HDFS使用场景：一次写入，多次读出的场景，且不支持对文件的修改。 正因为如此，HDFS适合用来做大数据分析的底层存储服务，
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2023-09-20 12:39:26
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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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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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