文章目录一，显示文件内容（一）启动hadoop服务（二）创建并上传本地文件（1）创建students.txt文件（2）上传文件到HDFS（三）创建Maven项目：DisplayFile（1）添加相关依赖（2）创建日志属性文件（四）创建读取文件类：ReadFileOnHDFS（五）运行ReadFileOnHDFS类，查看结果二，完成数据排序（一）启动hadoop服务（二）创建Maven项目：Sor
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2023-08-10 17:53:06
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目录：一、介绍二、HDFS 设计原理三、原理图形介绍四、HDFS 常用 shell 命令五、HDFS相关JavaAPI 一、介绍HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。二、HDFS 设计原理三、原理图形介绍 读数据原理图： Hadoop的三大组件：HDFS（分布式存储系统
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2023-09-20 20:15:30
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一、何为HDFSHDFS全称是Hadoop Distributed File System，为Hadoop两大核心之一（另一个是MapReduce）。 在单个计算机中，由于硬件性能局限，难以存储大量数据，因此可以利用集群的思想来处理海量数据。集群结构上，一个机架上配多台计算机，多台计算机通过光纤交换机互连，不同机架间通过更高速的网络互联，从而形成集群网络。 集群中存在主从节点，主节点通常只有一个承
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2023-07-13 17:56:25
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1，hadoop fs –fs [local | ]：声明hadoop使用的文件系统，如果不声明的话，使用当前配置文件配置的，按如下顺序查找：hadoop jar里的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-site.xml。使用local代表将本地文件系统作为h
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2023-05-30 17:32:09
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当某个数据集大大小超出单个物理机的存储能力时，我们可以考虑使用集群。管理跨网络机器存储的文件系统叫做分布式文件系统(Distributed FileSystem)。随着多节点的引入，相应的问题也就出现了，例如其中最重要的一个问题就是如何保证在某个节点失败的情况下数据不会丢失。Hadoop中有一个核心子项目HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)就是用来管理集群的存储问
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2023-10-10 00:04:47
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# Hadoop fs du命令详解
在Hadoop中，`hadoop fs du`命令用于获取Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的目录或文件的大小。本文将介绍`hadoop fs du`命令的用法、参数以及示例代码，并解释其背后的原理。
## `hadoop fs du`命令概述
`hadoop fs du`命令用于获取目录或文件的大小。它计算给定路径下的所有文件的累计大小，并以字节
原创
2023-10-06 16:18:09
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Hadoop分布式文件系统——HDFS介绍1、介绍HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。2、HDFS 设计原理2.1 HDFS 架构HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成：NameNode : 负责执行有关文件系
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2023-07-24 10:20:08
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Hadoop：https://blog.csdn.net/mulangren1988/article/details/54860924
Hadoop：
1. Hadoop fs –fs [local | <file system URI>]： 列出在指定目录下的文件内容，支持pattern匹配。输出格式如filename(full path) <r n> size. 其中
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2023-11-08 18:34:33
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概述(
Hadoop版本2.8.4)文件系统(
FS) shell包括与
Hadoop分布式文件系统(HDFS)以及
Hadoop支持的其他文件系统(如本地
FS、HFTP
FS、
S3
FS等)直接交互的各种类shell命令。
FS shell是通过以下方式调用的:bin/
hadoop fs <args>appendToFile 用法:
hadoop fs -appendToFile <lo
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2023-08-22 10:21:37
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1，hadoop fs –fs [local | <file system URI>]：声明hadoop使用的文件系统，如果不声明的话，使用当前配置文件配置的，按如下顺序查找：hadoop jar里的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-site.
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2023-09-20 22:45:02
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# 实现“hadoop fs -du -h的参数进制转换问题”
## 概述
在Hadoop中，`hadoop fs -du -h`命令可以用于查看HDFS中文件或目录的大小，并以人类可读的格式（例如：1K，1M，1G）显示。实现这个功能需要进行参数进制转换，将字节数转换为合适的单位。本文将详细介绍实现这一功能的步骤和代码。
## 流程
下面是实现“hadoop fs -du -h”的参数进制转
原创
2023-08-22 11:09:01
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# 深入理解“Hadoop du h”命令：解析与应用
Hadoop 是一款开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据。作为 Hadoop 生态系统的一部分，Hadoop 提供了一些有用的命令行工具，帮助用户管理和分析数据。其中，“du h”命令尤其重要，因为它提供了有关 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中文件和目录大小的信息。本篇文章将深入探讨“Hadoop du h”命令的功能及用法
原创
2024-09-11 03:45:27
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一、介绍：HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 二、HDFS设计原理 2.1 HDFS架构 HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataN
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2023-08-08 09:19:22
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hadoop fs [genericOpitions][-ls ] //显示目标路径当前目录下的所有文件[-lsr ] //递归显示目标路径下的所有目录及文件(深度优先)[-du ] //以字节为单位显示目录中所有文件的大小，或该文件的大小(如果path为文件)[-dus ] //以字节为单位显示目标文件大小(用于查看文件夹大小)[-count [-q] ] //将目录的大小、包含文件(包括文件)
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2023-06-05 23:02:35
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1.Hadoop是一个分布式系统基础架构，应用于大数据处理。它实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。 2.分布式系统：在一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，
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2023-07-06 15:19:11
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1.hadoop fs/dfs hdfs/dfshadoop：适用面最广，可以操作任何文件系统。hdfs：只与HDFS文件系统相关。fs：涉及到一个通用的文件系统，可以指向任何系统文件，如local，HDFS等。dfs：仅是针对HDFS的分布式文件系统。fs>dfsfs：在本地与hadoop分布式文件系统的交互操作中使用。分布式文件系统：fs与dfs没有区别。2常用命令1，help：显示命令
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2023-07-11 21:56:43
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一、介绍HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。二、HDFS 设计原理2.1 HDFS 架构HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成：NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作，例如打开，关闭、重命
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2023-07-24 09:18:01
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# Hadoop FS 与文件大小查询
在大数据领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，它允许分布式存储和处理大规模数据。Hadoop 提供了一系列工具来管理其文件系统，其中一个非常有用的命令就是 `hadoop fs -du`。这篇文章将介绍如何使用这个命令查找文件大小，并提供相应的代码示例和详细解释。
## 什么是 Hadoop FS？
Hadoop 文件系统（HDFS）是 Hadoo
原创
2024-08-08 13:08:33
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hadoop fs du 按 m显示大小的描述
在使用Hadoop管理大数据时，经常会需要检查某个目录或文件在HDFS中的存储大小。在一些场景中，按照MB（兆字节）来展示大小会人性化很多。本文将通过详细的步骤和图解，指导你如何实现“hadoop fs du 按 m显示大小”的功能，并确保你的Hadoop环境能够高效地工作。
## 环境预检
在进行操作前，对于所使用的环境进行预检是非常重要的。
一、 目标 准备3台Ubantu的Linux服务器h1、h2、h3。h1为主节点，担任NameNode、SecondNameNode、JobTracker三个角色；h2和h3作为两个从节点，担任DataNode和TaskTracker两个角色。 二、 步骤预览 三、&nbs
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2024-05-30 12:06:55
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