# 使用 Java 在 Hadoop 中写文件的探索之旅
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,被广泛用于大数据的存储和处理。写文件到 Hadoop 的 HDFS(Hadoop Distributed File System)是使用 Hadoop 进行数据处理的基本操作之一。本文将通过一个简单的 Java 示例,带领你了解如何使用 Java API 在 Hadoop 中写文件,并附带一幅旅行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一.Hadoop的核心1.Hadoop是分布式文件系统,简称HDFS。2.Hadoop的最核心框架设计是HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了分布式存储,MapReduce为海量数据提供了分布式计算。二.什么是HDFS1.HDFS的灵感是来源于Google的GFS论文。2.HDFS的特点:    1.易于扩展的分布式文件系统    2.运行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS的体系结构NameNode: HDFS的主要管理者;接受客户端的请求,比如说,将本地文件上传到HDFS上;维护文件的元信息(fsimage文件)和操作日志(edit文件)文件的元信息(fsimage文件):一个文件上传到HDFS上,文件会被切成一份份的数据块,记录这些数据块的文件就是文件的元信息打开虚拟机,进入 ~/training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name/cu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            没有任何基础,第一次跑hadoop实例,遇到不少问题,记录下来以便自查和帮助同样情况的hadoop学习者。集群组成:VMwawre14.1+CentOS6.5+hadoop2.7,  3个虚拟机节点,分别为master、slave1,slave2hadoop安装目录:/opt/hadoop例子:模仿 WordCount 并使用Python来实现,例子通过读取文本文件来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop 中有三大组件:HDFS、MapReduce、YARN,HDFS 负责大文件存储的问题,MapReduce 负责大数据计算,而 YARN 负责资源的调度,接下来的文章我会一一介绍这几个组件。今天我们先来聊聊 HDFS 的架构及文件的读写流程。总体架构HDFS 设计的目的是为了存储大数据集的文件,因此一台服务器是应付不了的,我们需要一个集群来实现这个目标。当用户需要存储一个文件时,HDF            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写详细步骤:1、客户端向NameNode发出写文件请求,。 2、检查是否已存在文件、检查权限。若通过检查,客户端调用DistributedFileSystem的create方法创建文件,直接先将操作写入EditLog,并返回输出流对象。  (注:WAL,write ahead log,先写Log,再写内存,因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端执行所有的写操作。如果后续真实写操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、列式存储常见的 DB 数据库,大多都是行式存储系统,比如 MySql,Oracle 等,利于数据一行一行的写入,所以数据的写入会更快,对按行查询数据也更简单。但是像现在常见的 HBase 存储大数据确使用的列式存储,那列式存储有什么优点呢。在大数据场景下,核心便是 OLAP,对于这种场景下,如果是行式存储,一个典型的查询需要遍历整个表,进行分组、排序、聚合等操作,而一般情况下仅仅对其中某些感兴            
                
         
            
            
            
            HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计。Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具;另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件。方式一:命令行方式Hadoop文件操作命令形式为hadoop fs -cmd <args&g            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS读写流程一、写流程二、读流程三、总结 一、写流程(1)客户端通过Distributed FileSystem(我翻译成分布式文件系统?)模块向NameNode请求上传文件(会给定一个路径),然后NameNode检查目标文件是否存在,以及父目录是否存在。 (2)NameNode返回是否可以上传。 (3)客户端向NameNode请求上传第一个Block,向NameNode请求可以上传到哪几个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. HDFS写数据1.1 HDFS写数据流程1.2 关于副本结点的选择流程2. HDFS读数据 1. HDFS写数据1.1 HDFS写数据流程 HDFS读写流程:HDFS客户端创建 DistributedFileSystem(分布式文件系统)类的对象实例。【该对象中封装了与HDFS文件系统操作的相关方法】调用DistributedFileSystem对象的create()方法,通过 R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            标准文件格式可以指文本格式,也可以指二进制文件类型.前者包括逗号分隔值(Comma-Separated Value,CSV和可扩展的标记语言文本(Extensible Markup Language. XML)格式 , 后者包括图像.Hadoop最强大的一个功能就是可以存储任何一种格式的数据. 原始的数据格式能够在线访问,数据完全保真.1 文本数据Hadoop非常常见的一个应用是日志(如网络日志和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.创建文件过"FileSystem.create(Path f)"可在HDFS上创建文件,其中f为文件的完整路径。 
1. package com.hebut.file; 
2. 
3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
4.    
5. import org.apache.hadoop.fs.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-18 13:52:27
                            
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            性能调优之于Hadoop来说无异于打通任督二脉,对于Hadoop的计算能力会有质的的提升,而运维之于Hadoop来说,就好像金钟罩、铁布衫一般,有了稳定的运维,Hadoop才能在海量数据之中大展拳脚,两者相辅相成,缺一不可。 
  
  
  总体来说,Hadoop运维维度取决于Hadoop的运行环境以及Hadoop软件本身。而Hadoop 性能调优是一项工程浩大的工作,它不仅涉及Hadoo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            实现“idea 写spark处理hadoop上文件”的流程如下:
1. 准备工作
2. 创建SparkSession
3. 读取Hadoop上的文件
4. 对数据进行处理
5. 将结果保存到Hadoop上
下面是每一步需要做的事情和相应的代码:
1. 准备工作
   在开始之前,确保你已经正确安装并配置了Hadoop和Spark,并且你有一个可用的Hadoop集群。你还需要准备好要处理的文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            写数据的流程:1.首先客户端client创建一个Distributed Filesystem(分布式文件系统)像Nam7eNode请求上传文件。2.NameNode检查目录树是否可以创建文件(检查权限-是否允许上传,检查目录结构-路径是否存在),当都通过时响应客户端,反馈信息可以上传。3.客户端接收到可以上传文件的反馈后,向NameNode请求上传第一个Block,上传到那几个DataNode。4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令、脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力,来处理大数据好吧我承认以上这句是抄的以下是原创干货首先部署hadoop环境,这点可以参考 http://www.powerxing.com/install-hadoop-in-c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop写文本文件的Java实现
## 概述
Hadoop是一个用于处理大规模数据集的开源框架。它提供了一种分布式文件系统(HDFS)和一种分布式计算模型(MapReduce),可以在大规模集群上高效地处理数据。在本文中,我们将介绍如何使用Java编写Hadoop程序来写入文本文件。
## 准备工作
在开始编写代码之前,我们需要安装Hadoop并设置环境变量。你可以从Hadoop官            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.jdk环境配置1.1 下载一个1.8版本的jdk(如果系统自带1.8版本的话 可以忽略这一条)我提供一个官网的版本 也是我确定可以用的版本:https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html       因为我所学的Hadoop只能在jdk 1.8环境下跑,进行远程连接如果jdk版本过高的话是无法成功的,            
                
         
            
            
            
            HDFS的读写流程一、写操作    前提:File大小为200M,block.size为128M,block分为两块block1和block2(块小于block.size的不会占用一个真个block大小,而是实际的大小)。    写操作的流程图          &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据作为目前最主要的业务领域之一,对数据中心硬件的软件生态发展有着重要意义,因此也吸引了众多开发者的重点关注。Hadoop作为开源大数据领域的最核心项目,也成为了各公司重点投入的方向。经过半年的开发和推动,本文将记录实际安装步骤以及过程中发现的问题,安装完成后将运行几个常见的任务,验证功能性。 hadoop 中,基于 Linux 命令可以给 hdfs 创建文件和文件夹,或者删除文件和文件夹创建文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-23 22:41:54
                            
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