# 使用 PySpark 的 FileSystem cp 复制文件
在数据工程和大数据分析的世界中，使用 Apache Spark 尤其是 PySpark 进行数据处理变得越来越普遍。其中一个常见的操作是复制文件，通常我们可以利用 Hadoop 的 FileSystem API 来完成这个任务。本文将引导你了解如何使用 PySpark 的 FileSystem cp 功能，并逐步带你完成整个流程
四、HADOOP(HDFS)-07HDFS2.X新特性1、集群间数据拷贝 1、scp实现两个远程主机之间的文件复制scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/hello.txt #推 push
scp -r root@hadoop103:/user/hello.txt hello.txt # 拉 pullscp -r root@hadoop103:/user/hel
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2023-08-01 22:14:33
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HDFS 常用的文件操作命令1.-cat使用方法：hadoop fs -cat URI说明：将路径指定的文件输出到屏幕示例： hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/filehadoop fs -cat file:///file3 2.-copyFromLocal使用方法：hadoop fs -copyFromLocal <localsrc>URI
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2023-07-10 17:08:34
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7.1集群间数据拷贝scp实现两个远程主机之间的文件复制 scp -r hello.txt root@hadoop103:/root/hello.txt // 推 push scp -r root@hadoop103:/root/hello.txt hello.txt // 拉 pull scp -r root@hadoop103:/root/hello.txt root@hadoop104:/r
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2023-08-25 08:30:02
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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
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2024-03-26 15:15:01
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# Hadoop 注入 FileSystem 的原理与实践
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，以其强大的分布式存储和处理能力被广泛应用于大数据领域。在 Hadoop 的核心存储层，Hadoop Distributed File System（HDFS）起着至关重要的作用。而 FileSystem 是 Hadoop 的一个重要抽象，它允许用户以统一的方式访问多种不同的存储系统。本文将介绍如
原创
2024-09-16 03:50:13
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Hadoop文件系统较普通的文件系统差异性主要在于其容错性，普通文件系统不能直接查看hadoop的hdfs对应的文件信息。文件存储起来之后，我们是需要可以访问才能够体现它的价值，hadoop提供了FileSystem API来进行hadoop的文件读写。 本节我是对照hadoop的API中的FileSy
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2024-04-19 10:04:54
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FileSystem是一个文件系统的实例，这个文件系统可以是hdfs，也可以是本地的文件系统 。
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2023-07-05 09:29:13
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操作前说明环境机器名IP用户node001192.168.77.110hadoopnode002192.168.77.120hadoopnode003192.168.77.130hadoop要求三台机器之间可通信、可免密登录三台机器时间同步三台机器Java环境已配置好部署目标服务器IPnode001node002node003HDFSNameNodeHDFSSecondaryNameNodeHDF
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2023-07-29 18:52:31
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众所周知，Hadoop主要有三种运行模式单机模式（服务器一台，数据由linux管理）伪分布式模式（服务器一台，数据由HDFS管理）完全分布式模式（服务器节点很多，数据分布在多台设备HDFS管理） 目前博主主要学习完全分布式模式。配置完全分布式的步骤如下：
准备客户机 关闭防火墙 设置静态ip 主机名称
安装JAVA,配置环境变量
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2023-09-16 11:04:30
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# Hadoop cp: 分布式数据复制与传输工具
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了许多工具和库来支持分布式数据处理任务。其中之一就是`hadoop cp`命令，它是Hadoop中用于复制和传输数据的工具。
## Hadoop cp命令的基本用法
`hadoop cp`命令的基本语法如下：
```bash
hadoop fs -cp
原创
2023-08-11 09:50:54
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拷贝命令 -cp 在HDFS文件系统中，将文件或目录复制到目标路径下Usage：hdfs dfs -cp [-f] [-p | -p [topax] ] URI [ URI …] < dest>选项：-f选项覆盖已经存在的目标。-p选项将保留文件属性[topx]（时间戳，所有权，权限，ACL，XAttr）。如果指定了-p且没有arg，则保留时间戳，所有权和权限。如
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2023-07-04 11:42:48
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文章目录0.背景1. 指令用法2. 封装成shell文件3.进阶—循环将文件从ftp到hdfs4.优化hdfs的小文件（节选）4.1 合并思路14.1 合并思路2 0.背景 文件本身存在ftp上，为了文件内的数据和数仓hive中的数据做分析，需要将ftp的数据上传 到hdfs,方法有很多，如果不是需要完全实时监控的话，可以采取hdfs自带的指令distcp抽取; 题外话：完全实时上传可
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2023-10-23 23:30:51
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基本的文件系统命令操作, 通过hadoop fs-help可以获取所有的命令的详细帮助文件。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
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2023-08-04 10:41:30
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1.导入jar包解压hadoop-2.7.7.tar.gz，并在如下路径找到图中所示三个jar包 下图所示路径所有jar包 还要用到下面三个jar包 下图所示路径所有jar包 把以上jar包全部加入到项目中 2.查看文件信息@Test
public void connectHDFS()
{
C
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2023-06-27 20:51:21
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The Hadoop FileSystem API DefinitionThis is a specification of the Hadoop FileSyste
翻译
2023-06-05 14:45:17
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Hadoop中HDFS常用命令_文件操作
对文件的操作
HDFS命令都在Hadoop的bin目录下，当我们配置好了Hadoop的环境变量后就可以直接输入HDFS的命令了，而不需要转到对应的目录下再执行命令
具体命令命令说明hdfs fsck / -files -blocks 列出文件系统中各个文件由哪些块
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2024-09-14 22:31:50
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HDFS
—集群迁移 Apache
和
Apache
集群间数据拷贝 1
）
scp
实现两个远程主机之间的文件复制 scp -r hello.txt
root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt
//
推
push
scp -r
root
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2024-01-09 22:38:52
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1、概述 HDFS相当于是做存储的。有大量的数据需要存，存到哪里。 HDFS（Hadoop Distributed File System） 是一个 Apache Software Foundation 项目,
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2024-05-15 10:09:22
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# 使用Hadoop FileSystem获取文件的步骤
在现代大数据环境中，Hadoop是一个强大的框架，提供分布式存储和大规模数据处理功能。使用Hadoop的FileSystem API，我们可以轻松地访问和操作HDFS（Hadoop分布式文件系统）上的文件。本文将详细介绍如何使用Hadoop FileSystem获取文件的过程。
## 1. 流程概述
首先，我们来看看获取Hadoop文
