1.简述使用yarn的方式提交spark应用时，在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时， 看到输出的日志在输出Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set；一段指令后，会看到不停地上传本地jar到HDFS上，内容如下，这个过程会非常耗时。可以通过在spark-defaults.conf配置里添
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2024-05-07 12:10:15
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hdsf 本质上就是一个分布式文件系统，只是相对于普通计算机来说，它可以很容易横向扩展，自带高可用机制。我们要在Hadoop做MapReduce计算的时候，就需要把写好的程序打成jar包放到hdfs上。hadoop提供多种方式方式让你能够把文件放入hdfs，比如 自带的shell命令行客户端put命令，java客户端的FileSystem，REST的HDFS API（WebHDFS与HttpFS）
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2023-09-22 13:09:35
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在本章，我们以《从零开始学习Hadoop》的第一个例子WordCount为例，分析Hadoop执行MapReduce的流程和诸多细节。这个例子在该书有详细的说明，在这里不在给出，请参考该书了解细节。1. 执行流程[1].将README.txt文件复制到HDFS的命令是:./bin/hadoop fs -putREADME.txt readme.txt[2].从hadoop脚本中可知，
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2023-09-08 21:56:42
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hdfs的写入流程文件具体上传流程如下：创建文件：HDFS client向HDFS写数据先调用DistributedFileSystem.create()RPC调用namenode的create()方法，会在HDFS目录树中指定路径，添加新文件；并将操作记录在edits.log中。namenode的create()方法执行完后，返回一个FSDataOutPutStream，他是DFSOutPutS
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2023-07-12 15:20:46
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数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题。对应大数据行业，处理的数据量可能都是BP或者TP级的，需要多台机器进行集群处理，如果存在分配不合理的情况，就会极大的影响集群任务处理的效率。故数据倾斜，就是由于数据处理任务在任务分配时，对拥有相同处理资源的机器，数据量分配不均造成的集群整体处理效率低下的问题。Hadoop的数据分配主要有数据分片，数据分区和数据下载，
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2023-11-29 14:33:00
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Flink通过org.apache.flink.core.fs.FileSystem类拥有自己的文件系统抽象。这种抽象提供了一组通用操作，并为各种类型的文件系统实现提供了最低限度的保证。为了支持广泛的文件系统，FileSystem的可用操作集非常有限。例如，不支持追加或修改现有文件。文件系统由文件系统方案来标识，如File://， hdfs://等。实现Flink直接实现文件系统，其文件系统方案如
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2023-11-02 21:34:09
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HDFS写流程: 客户端要向HDFS写数据,首先要和namenode进行通信来获得接受文件块(block)的datanode,然后客户端将按顺序将block逐个传到响应的datanode上,并由接收block的datanode负责像其他的datanode复制block的副本写入步骤详解: 1. 客户端向namenod
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2023-07-20 21:26:20
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要为即将到来的大数据时代最准备不是，下面的大白话简单记录了Hadoop中HDFS在存储文件时都做了哪些个事情，位将来集群问题的排查提供一些参考依据。 步入正题 创建一个新文件的过程： 第一步：客户端通过DistributedFilesystem 对象中的creat（）方法来创建文件，此时，RPC会 通过一个RPC链接协议来调用namenode，并在命名空间中创建一个新文件，namenode执行各
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2024-03-25 16:13:30
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废话不多说，先上图 科学已经证明，人记住一张图片要比记住一堆文字要容易的多，这就是我们右脑的作用。那么所以我觉得先记住一张图，以后只要想到这张图那么HDFS整个的文件写入流程就会很容的回想起来。 那么接下来我们就分析一下这张图中都有哪些步骤： 第一步：客户端向NN发送写入文件申请，这时NN就要看看我系统里边有没有你要写入的这文件，要是有不好意思，你就不能写入了，要是没有OK可以写入。 第二步：客户
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2023-07-20 21:26:11
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HDFS_09_HDFS写入数据流程
1. HDFS写入数据流程 ⭐️
HDFS写入数据流程是指：用户存储数据到 HDFS 上
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2023-07-12 08:36:18
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一、写过程①准备客户端（构建客户端对象）和服务端（启动NN和DN）②客户端向服务端发送上传请求③服务器端接收客户端的请求，并检查请求的合法性（路径是否存在，权限是否够等）④如果合法，响应客户端可以上传，否则无法上传⑤在上传时，数据以block的形式传输，写入到DN所在的机器。客户端请求上传第一块block，NN接收请求通过机架感知和设定的文件副本数返回客户端应该请求的DN列表⑥客户端向DN列表中距
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2024-04-30 22:25:46
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Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:37
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# Hadoop的HDFS数据写入是随机写实现方法
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其核心模块之一是HDFS（Hadoop Distributed File System），它是Hadoop用于存储大规模数据的分布式文件系统。在HDFS中，数据写入通常是按照块（Block）的方式进行，而非随机写入。
然而，在某些特定场景下，我们可能需要实现HDFS的随机写入。本文将教会刚入
原创
2024-02-02 07:29:37
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# Flink写入Hadoop HDFS的完整指南
Apache Flink是一种强大的流处理和批处理引擎，适用于大规模数据处理。与Hadoop的HDFS（分布式文件系统）结合，可以实现数据的持久化存储。本文将介绍如何将Flink应用程序写入HDFS，并提供相关的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保您的环境中已经安装了以下组件：
- Apache Flink
- Hadoo
Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:36
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Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:36
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7、HDFS的文件写入过程详细步骤解析：1、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、block该传输到哪些DataNode服务器上；3、DataNode的地址如：A，B，C； 注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某
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2023-07-20 21:26:39
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一、前言概述 HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。二、HDFS的使用场景： 适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。三、HDFS的优缺点：优点：1、 高容错性数据自动保存
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2023-07-14 10:41:28
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HDFS的写流程首先客户端通过DistributedFileSystem上调用create()方法来创建一个文件。DistributedFileSystem使用RPC呼叫NameNode,让NameNode在NameSpace上创建一个没有与任何关联的新文件，并确认客户端是否拥有创建文件的权限，如果检查通过，NameNode就会为新文件生成一条记录；不然文件创建失败，客户端会抛出IOExcepti
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2023-08-26 18:46:42
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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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2023-09-01 08:26:09
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