读取文件：
下图是HDFS读取文件的流程： 这里是详细解释： 1.当客户端开始读取一个文件时，首先客户端从NameNode取得这个文件的前几个block的DataNode信息。（步骤1,2） 2.开始调用read()，read()方法里，首先去读取第一次从NameNode取得的几个Block，当读取完成后，再去NameNode拿
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2023-09-01 10:36:53
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## 使用Flink读取Hadoop文件
在大数据处理中，Flink是一个流处理引擎，而Hadoop是一个分布式存储和计算框架。将两者结合可以实现更加复杂和强大的数据处理任务。本文将介绍如何使用Flink读取Hadoop文件，并给出相应的代码示例。
### 什么是Flink和Hadoop？
- Flink：Apache Flink是一个流处理引擎，支持在内存中执行计算，可以实现低延迟和高吞吐
原创
2024-06-20 06:13:32
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1、概述 HDFS相当于是做存储的。有大量的数据需要存，存到哪里。 HDFS（Hadoop Distributed File System） 是一个 Apache Software Foundation 项目,
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2024-05-15 10:09:22
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前言： 上文介绍了Hadoop的IO序列化，大家应该可以知道其实Hadoop很多的设计也是专门为了MapReduce编程框架服务的，除了序列化还有专门的文件类：SequenceFile和MapFile，其中，MapFile是经过排序并带有索引的SequenceFile，而SequenceFile也是我们数据仓库原来在云梯1上最通用的数据文件，下面我将详细介绍下
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2023-10-20 16:58:37
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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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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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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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2023-07-24 10:07:20
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HDFS写数据流程：详细步骤图：详细描述： 1.客户端向NN发送文件上传的请求 2.NN进行一系列的检查：是否有权限，文件的父目录是否存在，文件是否已经存在同名等等，检查通过，允许上传 3.NN告知客户端允许上传 4.客户端发送真正的文件上传的请求，请求包含一个重要信息，文件的长度/大小 5.NN根据文件的长度计算文件的切块的个数（200M/128M = 2）,以及获取文本的配置信息dfs.re
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2023-08-03 14:48:26
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Hadoop 生态系统
HDFS：Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一种分布式文件系统，数据被保存在计算机集群上，HDFS 为 HBase 等工具提供了基础。
MapReduce：Hadoop 的主要执行框架是 MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型，MapReduce 把任务分为 map（映射）阶段和 reduce（化简）
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2023-09-22 13:30:36
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在读取HDFS上的文件时，Client、NameNode以及DataNode都会相互关联。按照一定的顺序来实现读取这一过程，读取过程如下图所示： 通过上图，读取HDFS上的文件的流程可以清晰的知道，Client通过实例打开文件，找到HDFS集群的具体信息（我们需要操作的是 ClusterA，还是ClusterB，需要让Client端知道），这里会创建一个输入流，这个输入流是连接DataNode的
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2024-03-04 06:53:31
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创建一个名为‘尘曦’的文件内容如下 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
[1] Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬
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2024-03-01 09:54:33
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什么是Hadoop ？ 简单来说，Hadoop就是解决⼤数据时代下海量数据的存储和分析计算问题。 Hadoop不是指具体的⼀个框架或者组件，它是Apache软件基⾦会下⽤Java语⾔开发的⼀个开源分布式计算平台，
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2024-06-05 15:41:22
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在使用Hive访问存储在Hadoop上的CSV文件时，许多用户可能会遇到读取失败的问题。这种“hive读不到hadoop的csv文件”的困扰常常使得数据分析工作受阻，从而在业务上造成延误，极大影响决策的及时性和依据的可靠性。通常，这样的问题可能会在数据加载工作启动之后的某个时刻渐渐暴露，比如在执行数据查询的过程中。
## 背景定位
在开始之前，我们需要了解一些背景。假设你有一个大型数据分析项目，
# Hadoop随机读的实现流程
Hadoop是一个开源的分布式系统框架，可以对大规模数据进行存储和处理。在Hadoop中，随机读是一种常见的操作，可以通过以下步骤来实现：
步骤 | 操作
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1. 设置Hadoop环境 | 在代码中引入Hadoop相关的库和类，确保程序能够正常运行。
2. 创建Configuration对象 | 使用`Configuration`类创建一个配置对
原创
2023-08-01 10:44:15
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单台服务器作为Namenode，当文件数量规模不断增大时，元数据的规模增长将是一个需要面对的问题，由于Namenode需要将所有元数据Load到内存中，单台Namenode可能会无法管理海量的元数据。另一个是HDFS中SequenceFile存储方式的讨论，利用Block压缩方式可以很好的解决空间压力。 HDFS中文件是按Block来存储的，默认一个Block的长度是128MB，当HDFS中存在
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2024-01-12 09:21:51
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摘要本文介绍HBase在CentOS下的安装部署，以及基于Scala语言在Spark上读写HBase的简单实例。1.HBase简介Hbase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。Hbase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。那么关系型数据库已经流行了很多年，并且
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2023-12-07 21:32:51
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开头前先热热身HDFS，全称是hadoop distributed file system，是Hadoop框架下的分布式的存储系统。所谓分布式存储系统就是指不再将数据和文件集中的存储在某一台机器上，而是采用分布式的方法，将存储空间扩展到多台机器上。这种分布式文件存储系统的理论和业界先例于谷歌的GFS。而HDFS则是由Apache基金会开源实现的软件框架hadoop中的文件存储
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2023-07-21 14:28:32
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# 使用Hadoop读取CSV文件的方案
在大数据处理中，CSV（逗号分隔值）格式是非常常用的数据存储格式。Apache Hadoop是一个流行的分布式计算框架，能够高效处理大规模数据。本文将详细介绍如何使用Hadoop读取CSV文件，并提供代码示例和设计图示。
## 一、问题背景
假设我们有一个CSV文件 `travel_data.csv`，其中包含旅行者的姓名、目的地、出发日期和回程日期
原创
2024-09-21 04:44:32
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## 通过Hadoop读取S3文件的Java实现
随着大数据技术的发展，越来越多的数据存储在云端，其中Amazon S3（Simple Storage Service）是一个流行的云存储服务。在处理大数据时，我们经常需要从S3中读取数据进行分析。本文将介绍如何使用Hadoop读取S3文件的Java实现。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --
原创
2024-05-16 05:50:00
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背景 家里有一台十年前的空闲主机，处理器是赛扬j1900，主板是梅捷SY-1900，平时没怎么使用，正好主板上空着一个sata2接口的硬盘位，就想着废物利用，搭建一个属于自己的私人网盘seafile一开始只对seafile有了解，所以没有考虑其他的网盘系统就直接开始搭建seafile了，seafile的部署和使用比较简单，在win7上部署可以参考下面这位大佬的文章（要自己去获取seafi
