为了提供对不同数据访问的一致接口，Hadoop借鉴了Linux虚拟文件系统的概念，引入了Hadoop抽象文件系统，并在Hadoop抽象文件系统的基础上，提供了大量的具体文件系统的实现，满足构建于Hadoop上应用的各种数据访问需求。通过Hadoop抽象文件系统，MapReduce目前可以运行在基于HDFS的集群上，也可以运行在基于Amazon S3的云计算环境里。Hadoop文件系统APIjava
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2023-07-12 12:42:57
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http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/api/index.html最基本的：1. 文本文件的解析2. 序列文件的解析 toString会将Byte数组中的内存数据 按照字节间隔以字符的形式显示出来。 文本文件多事利用已有的字符处理类， 序列文件多事创建byte数组，然后将文件流中的数据复制到byte
# Java 读取文件并记录读取记录
## 引言
在软件开发中，经常需要读取文件并记录读取记录。Java是一种广泛使用的编程语言，提供了丰富的API来操作文件。本文将教会你如何使用Java读取文件并记录读取记录。
## 流程图
```mermaid
journey
title Java读取文件并记录读取记录流程
section 读取文件
[*] --> 检
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
阅读目录一、HDFS文件读取过程HDFS文件读取的流程图：流程图的说明：代码：二、HDFS文件写入过程HDFS文件写入的流程图流程图的说明：代码： 一、HDFS文件读取过程当客户端需要读取文件时，首先向NameNode发起读请求， NameNode收到请求后，会将请求文件的数据块在DataNode中的具体位置(元数据信息)返回给客户端，客户端根据文件数据块的位置，直接找到相应的DataNode发
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2023-07-24 08:37:09
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HDFS文件写入过程:详细步骤解析：1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；4、 cl
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2023-09-01 08:18:37
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Hadoop学习8：hdfs文件操作标签（空格分隔）： hadoop Hadoop学习8hdfs文件操作一hdfs文件流读操作三合并文件上传到 一，hdfs文件流读操作读文件流程 （1）打开分布式文件
调用 分布式文件 DistributedFileSystem.open()方法
（2）从 NameNode 获得 DataNode 地址
DistributedFileSystem
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2023-08-01 19:59:25
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HDFS文件读取的过程1).使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的Namenode发起RPC请求；2).Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会返回有该block拷贝的DataNode地址；3).客户端开发库Client会选取离客户端最接近的DataNode来读取block；如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地
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2023-09-20 12:44:18
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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
读文件 读文件时内部工作机制参看下图： 客户端通过调用FileSystem对象（对应于HDFS文件系统，调用DistributedFileSystem对象）的open()方法来打开文件（也即图中的第一步），DistributedFileSystem通过RPC（Remote Procedure Call）调用询问NameNode来得到此文件最开始几个block的文件位置（第二
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2023-09-14 13:04:39
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# 解决Hadoop读取文件乱码问题的步骤
## 概述
在Hadoop中，读取文件时出现乱码是一个常见的问题。乱码的原因通常是文件编码方式与读取方式不一致导致的。为了解决这个问题，我们可以通过以下步骤来进行处理。
## 步骤
下面是解决Hadoop读取文件乱码问题的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 了解文件编码方式 |
| 步骤二 | 设置正
# Hadoop 文件读取测评
## 引言
在大数据领域，Hadoop 是一个重要的分布式计算框架，它提供了高可靠性、高容错性和高并发性的数据处理能力。在实际开发中，我们经常需要对 Hadoop 中的文件进行读取操作。本文将指导你如何实现 Hadoop 文件读取测评，帮助你快速掌握这个技能。
## 流程概述
实现 Hadoop 文件读取测评的过程可以分为以下几个步骤：
1. 准备数据：创建一
Hadoop基础-HDFS的读取与写入过程剖析 作者：尹正杰版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。 本篇博客会简要介绍hadoop的写入过程，并不会设计到源码，我会用图和文字来描述hdfs的写入过程。 一.hdfs写数据流程
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2023-09-01 09:23:14
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HDFS运维常用命令查看目录下的文件列表上传文件文件被复制到本地系统中查看文件内容建立目录复制文件查看目录的健康状态check 目录下的文件查看某个目录 block 以及监控情况删除文件或目录查看目录损坏的块查看 HDFS 的基本统计信息主从切换查看 NameNode 主从状态active 从 nn1 切换到 nn2安全模式进入安全模式退出安全模式查看状态保存命名空间扩缩容Balancer手动降
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2023-07-24 21:09:48
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画一个简单的hadoop执行图这里我以单词计数为例，在WCapp（在上篇博文《split数量计算法则》有源码）中设置最小切片数值和最大切片数值，把最大切片数值设置成13，即13个字节 要计数的数据 这里有个问题我们把切片值的设的很小，第一个切片读到的内容：hello world t,那么一个切片装不了一行，数据被切断，那么reader是怎么读的呢？我们这里还是在jo
# 使用Hadoop和Java读取文件的指南
Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集。它的核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS），可以存储海量数据，并且提供了高效的数据处理能力。本篇文章将介绍如何使用Java在Hadoop环境中读取文件，适合刚接触Hadoop的开发者和数据工程师。
## Hadoop环境搭建
在开始编写代码之前，我们需要确保Hadoop环境已正确安装并配
①大数据的存储： HDFS 分类： LocalFileSystem (本地文件系统) DistributedFileSystem(分布式文件系统) &nbs
1. 一般来说，数据存在冗余度。数据包括图像文本视频音频。减少数据的冗余度，让数据的体积更小一点，这叫压缩。从压缩后的数据，重新解析出原始数据，叫解压缩。压缩无处不在。压缩的算法非常多。对Hadoop来说，有两个地方需要用到压缩：其一，在HDFS上存储数据文件，压缩之后数据体积更小，有利存储；其二，集群间的通讯需要压缩数据，这样可以提高网络带宽的利用率。如果用MapReduce处理压缩文件，那么要
实验三 HDFS1 实验目的使用Hadoop的分布式存储HDFS系统存储数据；命令行方式；Java方式。2 实验内容启动Hadoop集群，使用命令行方式往文件系统中添加数据，下载数据。通过Java访问Hadoop，使用Java操作Hadoop，进行文件的存取。3 实验知识点Hadoop；Java；HDFS；命令行；Java访问HDFS。4 实验时长 &nbs
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2023-09-08 21:49:29
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在本文档中，你将了解到如何用Java接口读写Hadoop分布式系统中的文件，以及编码的转换等问题。其中有些细节，在你不知道的时候，是非常容易出错的。这边读写文件分以下三种情况： 1. 在非Map Reduce过程中读写分布式文件系统中的文件 比如说，你想自己遍历一个文件，想截断一个文件，都属于这种方式。一般该过程发生在run函数中，程序员处理Map Reduce产生的中间文件上。 2. 在ma
