-mkdir 创建目录 hdfs dfs -mkdir [-p] < paths>-ls 查看目录下内容，包括文件名，权限，所有者，大小和修改时间 hdfs dfs -ls [-R] < args>-put 将本地文件或目录上传到HDFS中的路径 hdfs dfs -put < localsrc> … < dst>-get 将文件或目录
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2023-10-04 18:52:57
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# 如何实现hadoop distcp拷贝目录
## 概述
在Hadoop分布式文件系统中，distcp是一种用于跨不同Hadoop群集之间复制数据的工具。在本篇文章中，我将教你如何使用distcp拷贝目录。首先，让我们来看一下整个操作的流程：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备源目录和目标目录) --> B(执行distcp命令)
```
#
原创
2024-02-25 06:29:56
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# Hadoop命令目录拷贝（distcp）
## 引言
在大数据领域，数据的传输和复制是非常常见的操作。在Hadoop生态系统中，有一个非常有用的命令叫做`distcp`，它可以用于在Hadoop集群之间进行目录和文件的拷贝。本文将介绍`distcp`命令的使用方法，并通过代码示例来展示其功能和应用场景。
## 什么是`distcp`？
`distcp`是Hadoop提供的一个工具，用于
原创
2024-01-06 03:35:32
211阅读
本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章，第1.3节，作者： 【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者： 傅杰 , 赵磊 , 卢学裕 责编： 杨海玲1.3 使用distcp实现集群间数据复制Hadoop分布式复制（distcp）是Hadoop集群间复制大量数据的高效工具。distcp是通过启动MapReduce实现数据复
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2023-11-06 15:37:54
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Hadoop 之 Distcp方式官网：https://hadoop.apache.org/docs/r2.10.0/hadoop-distcp/DistCp.html一、概述DistCp（分布式拷贝）是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具。它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。它把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝。由于使
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2023-11-20 11:25:20
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hadoop中有一个叫做distcp（分布式复制）的有用程序，能从hadoop的文件系统并行复制大量数据。 distcp一般用于在两个HDFS集群中传输数据。如果集群在hadoop的同一版本上运行，就适合使用hdfs方案： % hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/
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2023-08-02 21:44:44
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一、安装和配置hadoop
1.准备工作
（*）安装Linux和JDK hadoop111
（*）设置主机名和ip关系 vi /etc/hosts 添加 IP&nbs
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2024-07-24 10:04:28
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因为工作中涉及到了不同集群之间的数据拷贝问题，所以翻看了官方文档，为了能更好的吸收，特此将文档翻译如下。Hadoop distcp命令（二）Hadoop distcp命令（三）distcp 分布式拷贝一、总览DistCp （分布式拷贝）是一个用来进行数据拷贝的工具，不同的是，这个命令通常是在大规模集群内部和大规模集群之间使用。DistCp命令的拷贝过程本质依然是MapReduce任务，它通过MR的
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2023-11-18 21:18:50
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1、Hadoop的优势(4高)2、Hadoop组成(面试重点)、HDFS(Hadoop Distributed File System)架构概述 、YARN架构概述 、MapReduce架构概述MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce，如图2-25所示1)Map阶段并行处理输入数据2)Reduce阶段对Map结果进行汇总
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2024-04-22 11:52:25
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目录1、2.x新特性1.1 集群间数据拷贝1.2 小文件存档1.3 回收站2、 3.x新特性2.1 多NN的HA架构2.2 纠删码1、2.x新特性1.1 集群间数据拷贝1）scp实现两个远程主机之间的文件复制scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push
scp -r root@hadoop
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2024-08-02 10:05:22
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Hadoop中的distcp hadoop中有一个叫做distcp（分布式复制）的有用程序，能从hadoop的文件系统并行复制大量数据。 distcp一般用于在两个HDFS集群中传输数据。如果集群在hadoop的同一版本上运行，就适合使用hdfs方案： % hadoop distcp hdfs://namenode1/
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2023-11-17 17:32:20
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一、概述Distcp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具，使用Map/Reduce实现文件的分发、错误处理和恢复，以及生成相应的报告。要拷贝的文件和目录列表会作为map任务的输入，每个map任务处理部分文件的拷贝任务。二、使用方法集群间的拷贝：$ hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/bar hdfs://nn2:8020/bar/foo #指
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2023-09-04 14:45:23
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Hadoop的远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)是Hadoop中核心通信机制，RPC主要通过所有Hadoop的组件元数据交换，如MapReduce、Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop的数据库(Hbase)。RPC是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议，RPC假定某些协议如(TCP和UDP)存在，为通信程序之间
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2024-08-02 10:00:17
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Java API等多种接口对HDFS访问模型都集中于单线程的存取，如果要对一个文件集进行操作，就需要编写一个程序来执行并行操作。HDFS提供了一个非常实用的程序--distcp ,用来在Hadoop文件系统中并行地复制大数据量文件。distcp一般适用于在两个HDFS集群间传送数据的情况。如果两个集群都运行在同一个Hadoop版本上，那么可以使用HDFS模
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2023-11-27 19:50:18
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【Hadoop-Distcp】通过Distcp的方式迁移Hive中的数据至存储对象1）了解 Distcp1.1.Distcp 的应用场景1.2.Distcp 的底层原理2）使用 Distcp4）S3 可视化 App 下载4）S3 可视化 App 使用5）跨集群迁移 HDFS 数据 1）了解 Distcp1.1.Distcp 的应用场景Distcp是Hadoop自带的分布式复制程序，该程序可以从H
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2023-09-04 14:45:45
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文章目录1. 集群间数据拷贝2. Hadoop归档3. 快照4. 回收站 1. 集群间数据拷贝1）scp实现两个远程主机之间的文件复制# 推 push
scp -r hello.txt root@bigdata111:/user/during/hello.txt
# 拉 pull
scp -r root@bigdata112:/user/during/hello.txt hello.tx
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2023-12-02 18:51:47
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集群间数据拷贝scp实现两台远程主机之间数据的拷贝：scp -r hello.txt root@hd102:/user/zy/hello.txt // 推 pushscp -r root@hd102:/user/zy/hello.txt hello.txt // 拉 pull
scp -r root@hd102:/user/zy/hello.txt root@hd103:/user/zy//是通过
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2024-07-26 12:56:03
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(1)discp原理 DistCp（Distributed Copy）是用于大规模集群内部或者集群之间的高性能拷贝工具，和在linux上执行cp，scp实现效果是一致的，不同的是，cp是将本机的文件和目录拷贝到本机的其它地方，scp则可以将A机器的文件或者目录拷贝到B机器，而Distcp则可以实现的是A（hdfs）集群的数据拷贝到B（hdfs）集群，而
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2024-08-13 12:00:31
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目录前言常用命令选项更新和覆盖不同HDFS版本间的复制MapReduce和副效应前言DistCp即distributed copy，分布式复制的意思，是集群间用于处理高I/O复制的工具。其底层基于MapReduce，因此具有分布式的能力，容错性以及对异常的监控和上报能力。它将文件和目录列表展开到映射任务的输入中，每个任务将复制源列表中指定文件的一个分区。本文的目的是描述新的DistCp的设计、它的
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2023-11-02 06:20:09
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Hadoop中的distcp命令是用于在Hadoop集群之间复制数据的工具。它可以在不同的Hadoop集群之间、不同的Hadoop文件系统之间、甚至在本地文件系统和Hadoop文件系统之间复制数据。distcp命令的原理是通过分布式的方式将源文件拆分成多个块，并在目标集群上并行地进行复制。它通过MapReduce作业来完成复制的过程，源文件会被分成多个文件块，每个文件块通过拷贝过程分发到目标集群上
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2024-06-18 08:37:23
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