# Hadoop 过滤查询文件的科普文章
## 引言
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，特别适用于大规模数据处理。它能够在廉价的硬件集群上存储和处理海量数据。本文将探讨如何在 Hadoop 中实现文件的过滤查询，并提供相关的代码示例，帮助您理解这一过程的工作原理。
## Hadoop 概述
Hadoop 的核心组件包括 Hadoop Distributed File System
原创
2024-10-23 03:38:56
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本文主要内容翻译自：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsEditsViewer.html 个人添加了几个命令的示例。目录概述使用
命令使用说明XML processorbinary processorState processor案例学习：hadoop集群恢复概述 HDFS中解析
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2024-08-13 16:28:18
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# 如何实现“Hadoop 输不了命令”
Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，适用于处理大数据。然而，初学者在使用 Hadoop 时可能会遇到无法执行命令或操作的问题。本文将指导你了解关键步骤，以解决“ Hadoop 输不了命令”这一问题。
## 整体流程
下表展示了在使用 Hadoop 时的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
## 实现Hadoop过滤的步骤
### 过滤Hadoop的流程图
```mermaid
erDiagram
FILTER --> MAP
MAP --> REDUCE
```
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 编写Mapper类实现map函数 |
| 2 | 编写Reducer类实现reduce函数 |
| 3 | 配置Jo
原创
2024-05-25 04:13:38
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目录一、MapReduce组件1、Combiner-合并2、InputFormat-输入格式3、OutputFormat-输出格式二、Shuffle1、Map端的Shuffle2、Reduce端的Shuffle3、MapReduce执行流程4、Shuffle优化三、扩展1、小文件问题2、压缩机制3、推测执行机制4、数据倾斜5、join一、MapReduce组件1、Combiner-合并可以在Dri
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2024-08-02 10:37:06
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[xfvm@xfvm01 ~]$ hdfs dfs -help
Usage: hadoop fs [generic options]
[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
[-checksum <src> ...]
[-chgrp [-R] GRO
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2023-08-25 20:37:02
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1、HDFS文件的输入输出流 Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem .get(conf); FSDataInputStream in = fs.open(new Path(
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2023-10-26 17:54:32
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实验步骤① 从该目录中过滤出所有后缀名不为”.abc”的文件② 对过滤之后的文件进行读取③ 将这些文件的内容合并到文
原创
2022-10-21 16:03:09
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Hadoop Distributed File System 简介
HDFS 是一个 Apache Software Foundation 项目，是 Apache Hadoop 项目的一个子项目（参见 参考资料）。Hadoop 非常适于存储大型数据（比如 terabytes 和 petabytes），并使用 HDFS 作为其存储系统。HDFS 允许您连接多个集群
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2024-07-30 15:51:54
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我这里采用3台机器搭建Hadoop集群，分别为app01,app02,app03。首先我们这三台机器做免秘钥登录。一、多台机器之间免密ssh 分别在各个主机上检查ssh服务状态： # systemctl status sshd.service #检查ssh服务状态 # yum install openssh-server openssh-clients #安装ssh服务，如
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2024-09-13 13:18:12
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1 MR内部处理数据流程mr程序分为map端和reduce端,来进行处理数据,mr程序在运行的时候最先启动的程序就是MRAppMaster,MRAppMaster是可以读到在job提交的时候的参数信息,所以它可以根据参数信息,来启动对应数量的maptask和reducetask,在maptask启动后,会读取自己对应的任务切片,以逐行读取的方式,一个K,V执行一次map()方法,K为起始偏移量,
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2024-09-20 22:16:33
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# Hadoop集群密码输入方案
## 1. 引言
在实际的Hadoop集群管理过程中，节点间的权限管理至关重要。为了确保安全和便捷，集群间的密码输入可以采用并排输入方式。本文将提出一个基于此需求的项目方案，并提供代码示例，帮助用户更深入地理解和实现这一功能。
## 2. 项目需求
- **用户方便性**：允许用户在多个节点上同时输入密码，提升用户的操作体验。
- **安全性**：确保密码
原创
2024-10-10 04:10:51
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# Hadoop DistCp 过滤与数据复制
Hadoop Distributed Copy (DistCp) 是一个用于在大型集群间高效地复制数据的工具。它基于 MapReduce，因此能够处理 PB 级的数据。DistCp 采用一种分布式的方法来进行数据传输，利用集群的多个节点同时进行操作，极大地提升了数据迁移的效率。在数据复制过程中，有时需要根据特定条件对数据进行过滤，以避免不必要的文件
原创
2024-09-12 06:06:01
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不多说，直接上代码。 Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题，包括HAR，SequeueFile和CombineFileInputFormat。 Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制Hadoop HAR  
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2023-11-15 18:32:10
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1、通配符的使用与简介在一步操作中处理批量文件，这个要求很常见。举例来说，处理日志的MapReduce作业可能会分析一个月的文件，这些文件被包含在大量目录中。Hadoop有一个通配的操作，可以方便地使用通配符在一个表达式中核对多个文件，不需要列举每个文件和目录来指定输入。Hadoop为执行通配提供了两个FileSystem方法：public FileStatus[] globStatu
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2024-07-27 11:44:45
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经过昨天的准备工作，今天基本就可以编写整个k-means算法程序了。今天编写的时候遇到了一个问题，是combine操作时遇到的问题。除了这个问题基本都按照原来的思路进行。先说下我的思路吧。准备工作：在上传数据文件到HDFS上之前，先应该产生一个中心文件，比如我的输入文件如下：0.0 0.2 0.4
0.3 0.2 0.4
0.4 0.2 0.4
0.5 0.2 0.4
5.0 5.2 5.4
6.
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2024-06-17 13:58:41
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# Python如何将数据写入文件
在Python中，我们经常需要将处理过的数据写入文件，以便保存和分享。本文将介绍如何使用Python将数据写入文件，并提供一个实际问题的示例。
## 实际问题
假设我们有一个学生列表，每个学生的信息包括姓名、年龄和成绩。我们想将这些学生信息写入一个文件，以便后续查看和分析。接下来，我们将使用Python来解决这个问题。
## 示例代码
首先，我们需要创
原创
2024-02-23 07:23:30
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Ansible是一个功能强大的自动化工具，可以用来简化和加快IT基础设施的配置、部署和管理。其中一个强大的功能就是可以从文件中读取输入，让用户可以更灵活地配置自己的Ansible脚本，提高工作效率。
在使用Ansible的过程中，通常需要在Playbook中指定一些变量或参数，以便对目标主机进行相应的操作。这些变量可以直接在Playbook中指定，也可以通过从文件中读取来获取。从文件中读取输入的
原创
2024-03-04 12:32:26
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1、Standalone mode（独立模式）独立模式又称为单机模式，仅1个机器运行1个java进程，主要用于调试。2、Pseudo-Distributed mode（伪分布式模式）伪分布模式也是在1个机器上运行HDFS的NameNode和DataNode、YARN的 ResourceManger和NodeManager，但分别启动单独的java进程，主要用于调试。3、Cluster mode（群
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2024-10-25 11:19:44
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# 学习Hadoop协同过滤的入门指南
在大数据时代，推荐系统成为众多企业的重要组成部分，而协同过滤算法是构建推荐系统的基础。其中，Hadoop是处理大规模数据的一个流行平台。本篇文章将帮助你了解如何在Hadoop上实现协同过滤，包含流程表、代码示例、甘特图及ER图。
## 一、协同过滤的基本流程
在实现Hadoop协同过滤之前，我们可以先了解一下整个流程。以下是步骤及说明：
| 步骤
