一、HDFS Shell大多数HDFS Shell命令与Unix Shell是类似的，主要不同之处是HDFS Shell命令操作的是远程Hadoop服务器上的文件，而Unix Shell命令操作的是本地文件。完整的HDFS Shell命令见官网：FileSystemShell 和 HDFS Commands Guide，也可使用hadoop fs --help命令查看。下面演示
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2023-12-18 15:55:03
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Hadoop学习笔记总结系列5——获取分片信息介绍，以及为何Hadoop不适合处理小文件
Hadoop学习笔记总结01. InputFormat和OutFormat1. 整个MapReduce组件InputFormat类和OutFormat类都是抽象类。
可以实现文件系统的读写，数据库的读写，服务器端的读写。
这样的设计，具有高内聚、低耦合的特点。2.
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2023-07-29 23:40:41
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Hadoop二、HDFS2.6 、 HDFS的Shell操作2.7 、 HDFS的JavaAPI操作2.7.1、客户端环境准备2.7.2、编写Demo2.8 、 HDFS的读写流程2.8.1、HDFS写数据流程2.8.1.1 、剖析文件写入2.8.1.2 、网络拓扑-节点距离计算2.8.1.3 、机架感知（副本存储节点的选择）2.8.2、HDFS读数据流程2.9、NameNode和Seconda
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2023-12-15 08:55:17
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最近在做一个小任务，将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中。毕竟我也刚开始工作，在正式开始做之前，首先进行了一段时间的练习，下面的内容就是练习时写的文档中的内容。如果哪里有错误或者疏漏，希望各位网友能够指出。 1. 操作指令 该操作的主要步骤是从一个平台的HDFS中拉取数据，然后上传到另一平台的HDFS中。 Hadoop下HDFS的操作指令包括： 1
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2023-07-11 20:45:23
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1. 输入格式InputFormat InputFormat作为Hadoop作业的所有输入格式的抽象基类，描述了作业的输入需要满足的规范细节。该抽象类内部定义了如下两个抽象方法： public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext context) throws IOException, InterruptedException
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2024-06-17 13:58:50
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hadoop fs -命令1、put：向hdfs 上传文件：例如：hadoop fs -put test.log /home/2、cat：将路径指定文件的内容输出到stdout。3、chgrp：改变文件所属的组4、chmod：改变文件所属的权限5、chown：改变文件的拥有者6、copyFromLocal：从本地向hdfs上传文件，除了限定源路径是一个本地文件外，和put命令相似7、copyToL
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2023-05-29 11:19:53
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一、普通操作命令：hadoop fs 适用于任何不同文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统 hadoop 只能适用于HDFS文件系统 hdfs fs 跟hadoop dfs的命令作用一样，也只能适用于HDFS文件系统常用普通命令：
1.创建目录
-mkdir -p 加上-p表示递归创建目录
2.查看目录
-ls
-ls -R 查看目录和子目
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2023-07-12 13:37:03
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# Hadoop Put实现指南
## 1. 简介
在Hadoop中，`hadoop put`命令用于将本地文件上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。本文将指导一位刚入行的开发者实现`hadoop put`命令的功能。
## 2. 流程概述
下面是实现`hadoop put`的整体流程概述：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
原创
2023-10-06 06:49:50
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这一问题本书只在第三章简单说了一下读写HDFS，虽然能说明问题，但是本着第一遍读书应该把书读厚的原则，我觉得很有必要自行展开一番。再说凡是万变不离其宗嘛，任何程序都是从“输入-->计算-->输出”。先说输入，Hadoop的默认的输入方式是将输入的每一行视为一条记录，该行文件偏移量为key，内容为value。这样当然不一定能满足所有的业务需要。因此，一方面Hadoop也提供了很多其他
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2023-07-25 00:32:39
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一、Requests库的基本说明 引入Rquests库的代码如下import requests库中支持REQUEST, GET, HEAD, POST, PUT, PATCH, DELETE共7个方法。其中REQUEST方法为基础方法，其它六种方法均通过调用REQUEST方法实现。为了编写程序的便利性，提供了这额外6个方法。我们首先看一下这6个方法的含义，及其在库中对应的函数：GET：请
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2024-06-24 04:31:34
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Linux系统是一个十分强大的操作系统，具有丰富的命令和工具，其中就有一对非常重要的命令——`put`和`get`。
`put`和`get`命令是Linux系统中用于文件传输的两个基本命令。`put`命令用于将本地文件上传到远程主机，而`get`命令则用于将远程主机上的文件下载到本地。
在使用这两个命令之前，我们首先需要连接到远程主机。通常使用`ssh`命令进行远程连接，例如：
```bas
原创
2024-04-09 10:38:44
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# 深入理解Hadoop中的文件操作：Hadoop Put文件
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，广泛应用于大数据分析和处理。Hadoop生态系统中的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce、YARN等。在HDFS中，用户经常需要将本地文件上传到分布式文件系统中，这个过程称为“put文件”。
## 什么是Hadoop的HDFS？
HDFS是Hadoo
Http定义了与服务器交互的不同方法，最基本的方法有4种，分别是GET，POST，PUT，DELETE。URL全称是资源描述符，我们可以这样认为：一个URL地址，它用于描述一个网络上的资源，而HTTP中的GET，POST，PUT，DELETE就对应着对这个资源的查，改，增，删4个操作。到这里，大家应该有个大概的了解了，GET一般用于获取/查询资源信息，而POST一般用于更新资源信息。 1
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2023-10-22 08:13:49
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在Linux系统中，有两个常用的命令——"put"和"get"，它们经常用于文件传输。尽管它们都是用于文件传输的命令，但它们之间有着明显的区别。
首先，让我们看看"put"命令。"put"命令用于将本地文件上传到远程主机。当我们需要将一个文件从本地计算机传输到远程主机时，我们就会使用"put"命令。"put"命令的基本语法如下：
```
put localfile [remotefile]
`
原创
2024-04-10 11:03:03
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## Hadoop Put 覆盖实现教程
### 引言
Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模的数据集。在Hadoop中，我们可以使用命令行工具来管理数据，其中之一就是`hadoop put`命令。这个命令可以将本地文件上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。而有时候，我们可能需要覆盖已存在的文件，本文将教你如何实现"Hadoop put 覆盖"的操作。
### 整体流程
在
原创
2023-10-17 12:02:02
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### 如何使用Hadoop put命令上传目录
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Hadoop put命令将目录上传到Hadoop文件系统中。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 配置Hadoop环境变量 |
| 步骤2 | 创建一个本地目录 |
| 步骤3 | 创建一个HDFS目录 |
| 步骤4 | 使用Hadoop
原创
2023-11-22 08:31:34
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在很早之前接触 Spring MVC 的时候，都知道 Spring MVC 支持 RESTful 风格API的开发，但对于 RESTful 只是有个模糊的认识，以至于甚至在开发写出来的接口其实不符合 RESTful 的要求。定义REST 的全称是 Resource Representational State Transfer ，资源以某种表现形式进行状态转移 Resource：资源，即数据；
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2024-04-17 16:38:02
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1. 前言HDFS命令基本格式：hadoop fs -cmd < args >2. ls 命令hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件hadoop fs -ls -R / 列出hdfs文件系统所有的目录和文件3. put 命令hadoop fs -put < local file > < hdfs file > hdfs f
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2023-06-19 15:58:28
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The difference between put and post： post create new resource and ...
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2020-10-30 02:37:00
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# Redis Get和Put的原子性实现
在开发中，保证数据的原子性是确保系统可靠性和一致性的关键。本文将介绍如何在Redis中实现`get`和`put`操作的原子性。我们将通过一个流程图和代码示例来具体说明。
## 流程图
我们通过下表展示实现`get`和`put`原子性的步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---
原创
2024-09-10 03:48:28
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