HDFS介绍:http://blog.sina.com.cn/s/blog_67331d610102v3wl.htmlHadoop Shell命令参考教程:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.htmlFS Shell 调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs <args>的形式。
MapReduce任务有三种运行方式:1、windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持2、本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行。3、本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种。本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成j
转载 2024-03-11 01:21:54
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目录1 引言1.1 目的1.2 读者范围2 综述3 代码详细分析3.1 启动Hadoop集群3.2 JobTracker启动以及Job的初始化3.3 TaskTracker启动以及发送Heartbeat3.4 JobTracker接收Heartbeat并向TaskTracker分配任务3.5 TaskTracker接收HeartbeatResponse3.6 MapReduce任务的运行3.6.1
1,Yarn架构设计在hadoop当中无论是hdfs还是yarn都是服从主从设计的架构的,就是一个主节点用于管理整个集群,而一堆的从节点就是实际工作者了。而在yarn当中,主节点进程为ResourceManager,从节点进程为NodeManager。我们简单回顾一下提交作业到yarn上面的流程,client先将作业提交的RM上的ApplicationManager,ApplicationMana
转载 2024-03-25 10:13:41
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一、将日志未清洗的数据放在Linux系统下/opt/log。二、上传到HDFS里面,命令:hadoop fs -mkdir log-data-new三、缺一个fastjson的jar包,命令:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/lib,然后xftp从项目里导进来jar包。四、运行jar包,命令:hadoop jar /usr/local/l
HDFS联邦HDFS HAHDFS快照回顾: HDFS两层模型Namespace: 包括目录,  文件和块.  它支持所有命名空间相关的文件操作, 如创建,  删除,  修改, 查看所有文件和目录Block Storage Service (块存储服务) 包括两部分1. 在namenode中的块的管理提供datanode集群的注册, 心跳检测等功能.处理块的
原创 2014-11-25 22:23:18
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说明:由于近期正好在研究hadoop的快照机制。看官网上的文档讲的非常仔细。就顺手翻译了。也没有去深究一些名词的标准译法,所以可能有些翻译和使用方法不是非常正确,莫要介意~~     1. 概述 快照snapshots是HDFS文件系统的仅仅读的基于某时间点的拷贝,能够针对某个文件夹,或者整个文件系统做快照。 快照比較常见的应用场景是数据备份,以防一些用户错误或灾难恢复。 快照的高效性实现:(1
转载 2017-06-15 11:27:00
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HadoopJAR 压缩包解压后的目录 hadoop-{VERSION} 中包含了 Hadoop 全部的管理脚本和 JAR 包,下面简单对这些文件或目录进行介绍。 (1)bin:Hadoop 最基本的管理脚本和使用脚本所在目录,这些脚本是 sbin 目录下管理脚本的基础实现,用户可以直接使用这些脚本管理和使用 Hadoop。 (2)etc:Hadoop 配置文件所在的目录,包括 cor
转载 2023-11-08 23:46:35
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hadoop2.2.0、centos6.5hadoop任务的提交常用的两种,一种是测试常用的IDE远程提交,另一种就是生产上用的客户端命令行提交通用的任务程序提交步骤为:1.将程序打成jar包;2.将jar包上传到HDFS上;3.用命令行提交HDFS上的任务程序。跟着提交步骤从命令行提交开始最简单的提交命令应该如: hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.2.0/had
Hadoop的配置详解   大家经过搭建单节点、伪分布、完全分布模式的集群环境,基本上会用到以下几个配置,core-site.xm/hdfs-site.xml/mapred-site.xml.   相信大家已经使用了其中的一些参数,下面我们来详细介绍一下各个配置中的参数,介绍的参数是大家可能用到的,当然还有很多没介绍到(学习hadoop不久,如果哪里错了,请
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; HDFSHadoop 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
转载 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);  
转载 2023-07-23 23:39:36
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1. HDFS概述1.1 体系结构HDFS是一个主从(Master/Slave)体系结构的分布式系统。Namenode是HDFS的Master节点,负责管理文件系统的命名空间(namespace),以及数据块到具体Datanode节点的映射等信息。集群中的Datanode一般是一个节点一个,负责管理它所在节点的存储。1.2 RPC接口Hadoop RPC接口主要定义在org.apache.hado
最近刚好又重新了解了一下hdfs的一些内容,想通过这篇内容总结和记录一下。Hadoop分布式文件系统HDFS配置及示例运行。 作者使用的是hadoop3.2.1的版本,以下示例都是以hadoop-3.2.1为基础目录进行介绍。1、文件配置首先,进入hadoop配置目录: ./etc/hadoop$ cd etc/hadoop/(1) 配置core-site.xml文件vi 进入编辑模式$ vi c
文章目录Hadoop三大组件之HDFS入门HDFS概述HDFS的shell操作(开发重点)基础语法部分常用命令实操上传下载HDFS的直接操作 Hadoop三大组件之HDFS入门众所周知,Hadoop有三大组件,HDFS、MapReduce、YARN。我的专栏是说大数据,那么数据总得需要存储吧,那么我们今天一起来看看这神秘的大数据有着怎样的身体,能够吸引这广大的学子来”看她“。HDFS概述存在即合
转载 2023-07-14 20:17:28
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目录1:创建目录2、查看文件,ls 没有cd命令, 需要指定绝对路径3:上传文件 put(要先把数据上传到linux本地然后再上传)4:下载文件 get5:复制 cp6:查看文件内容 cat , 如果数据量比较大,不能使用7:移动 mv, 物理层面文件没有移动,只是改变了元数据(目录结构)8:删除文件或者目录 rmr9:查看文件末尾 tail -f ; 一直等待查看10、查看文件的大小11:查看日
转载 2023-08-18 20:45:55
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HDFS Java API 位于 org.apache.hadoop.fs 包中,这些API能够支持的操作包括打开文件、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。该类是一个抽象类,只能通过get方法获取到具体的类。该类封装了大部分文件操作,如mkdir、delete等。 <!--指定maven项目jdk编译版本,默认是jdk1.5--&
转载 2023-08-18 19:31:40
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这篇博客是笔者在CSDN里的第一篇博客,旨在希望在这个圈子能够得到更多的交流、更快的成长。 这篇博客就讲些比较基础的内容——常用HDFS的API操作。因为所有的API比较多,所以笔者便从中摘选出11个比较常用的API,希望能给读者一些帮助。因为Hadoop中关于文件操作类基本上都在“org.apache.hadoop.fs”包中,这些API的主要作用主要体现在以下操作上:打开文件、读写文件、删除文
转载 2023-09-01 08:28:43
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HDFS Java API 可以用于任何Java程序与HDFS交互,该API使我们能够从其他Java程序中利用到存储在HDFS中的数据,也能够使用其他非Hadoop的计算框架处理该数据 为了以编程方式与HDFS进行交互,首先需要得到当前配置文件系统的句柄,实例化一个Configuration对象,并获得一个Hadoop环境中的FileSystem句柄,它将指向当前环境的HDFS NameNode
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1.概述  这篇博客接着《Hadoop2源码分析-RPC机制初识》来讲述,前面我们对MapReduce、序列化、RPC进行了分析和探索,对Hadoop V2的这些模块都有了大致的了解,通过对这些模块的研究,我们明白了MapReduce的运行流程以及内部的实现机制,Hadoop的序列化以及它的通信机制(RPC)。今天我们来研究另一个核心的模块,那就是Hadoop的分布式文件存储系统——HDFS,下面
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