简介首先简单介绍一下HDFS。HDFS的设计思想： 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark等）提供数据存储服务。HDFS的特性： 1） HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2
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2024-01-03 15:00:14
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# 如何处理Hadoop文件的分割符
Hadoop作为大数据处理的核心框架，广泛应用于数据存储和处理领域。在处理Hadoop文件时，了解文件的分割符是非常重要的一步。本文将通过流程图和代码示例，教你如何实现这一功能。
## 流程概述
以下是处理Hadoop文件分割符的流程表：
| 步骤 | 描述 | 使用工具/代码
原创
2024-09-01 03:39:00
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在Linux中，一切皆文件，对Linux的操作就是对文件的处理。对文件操作处理最重要的三个命令是grep、sed、awk，它们在业界被称为“三剑客”。三剑客的功能非常强大，但它们各自有分别擅长的功能：grep擅长对文件或字符串进行取行筛选，可以配合其他命令进行多次筛选 sed擅长取行和修改，可以对指定文件或字符串中的内容进行替换 awk擅长取列（也即字符field），通常用于文件操作Linux三剑
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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这篇博客是笔者在CSDN里的第一篇博客，旨在希望在这个圈子能够得到更多的交流、更快的成长。 这篇博客就讲些比较基础的内容——常用HDFS的API操作。因为所有的API比较多，所以笔者便从中摘选出11个比较常用的API,希望能给读者一些帮助。因为Hadoop中关于文件操作类基本上都在“org.apache.hadoop.fs”包中，这些API的主要作用主要体现在以下操作上：打开文件、读写文件、删除文
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2023-09-01 08:28:43
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Hadoop 生态是一个庞大的、功能齐全的生态，但是围绕的还是名为 Hadoop 的分布式系统基础架构，其核心组件由四个部分组成，分别是：Common、HDFS、MapReduce 以及 YARN。
Common 是 Hadoop 架构的通用组件；
HDFS 是 Hadoop 的分布式文件存储系统；
MapReduce 是Hadoop 提供的一种编程模型，可用于大规模数据集的并行运算；
YARN
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2023-09-13 11:24:12
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Hadoop的配置详解 大家经过搭建单节点、伪分布、完全分布模式的集群环境，基本上会用到以下几个配置，core-site.xm/hdfs-site.xml/mapred-site.xml. 相信大家已经使用了其中的一些参数，下面我们来详细介绍一下各个配置中的参数，介绍的参数是大家可能用到的，当然还有很多没介绍到(学习hadoop不久,如果哪里错了，请
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2023-09-13 11:25:32
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HDFS API详解org.apache.hadoop.fs"包中，这些API能够支持的操作包含：打开文件，读写文件，删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem，该类是个抽象类，只能通过来类的get方法得到具体类。get方法存在几个重载版本，常用的是这个： static FileSystem get(Configuration conf);
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2023-07-23 23:39:36
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Word中，我们经常会遇到分页符和分节符，它们对文档排版，打印，页边距调整，批量调整文档格式等非常重要。 分隔符包括：分页符和分节符。分页符：是分页的一种符号，实则就是一条虚线。一般是插在每页的后面，它是位于上一页结束以及下一页开始的位置。分节符：是节的结尾处插入的标记，实则就是一条双虚线，它是分隔其前面文本格式的作用。PS：在实际工作中，我们最常用的是分节符。
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2024-04-22 07:08:07
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前言本篇演示如何使用 AWS EC2 云服务搭建集群。当然在只有一台计算机的情况下搭建完全分布式集群，还有另外几种方法：一种是本地搭建多台虚拟机，好处是免费易操控，坏处是虚拟机对宿主机配置要求较高； 另一种方案是使用 AWS EMR ，是亚马逊专门设计的集群平台，能快速启动集群，且具有较高的灵活性和扩展性，能方便地增加机器。然而其缺点是只能使用预设的软件，如下图：如果要另外装软件，则需要使用 Bo
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2024-08-02 14:39:27
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HDFS Java API 位于 org.apache.hadoop.fs 包中，这些API能够支持的操作包括打开文件、读写文件、删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem。该类是一个抽象类，只能通过get方法获取到具体的类。该类封装了大部分文件操作，如mkdir、delete等。 <!--指定maven项目jdk编译版本，默认是jdk1.5--&
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2023-08-18 19:31:40
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文章目录Hadoop三大组件之HDFS入门HDFS概述HDFS的shell操作(开发重点)基础语法部分常用命令实操上传下载HDFS的直接操作 Hadoop三大组件之HDFS入门众所周知，Hadoop有三大组件，HDFS、MapReduce、YARN。我的专栏是说大数据，那么数据总得需要存储吧，那么我们今天一起来看看这神秘的大数据有着怎样的身体，能够吸引这广大的学子来”看她“。HDFS概述存在即合
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2023-07-14 20:17:28
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目录1：创建目录2、查看文件，ls 没有cd命令， 需要指定绝对路径3：上传文件 put（要先把数据上传到linux本地然后再上传）4：下载文件 get5:复制 cp6：查看文件内容 cat , 如果数据量比较大，不能使用7：移动 mv, 物理层面文件没有移动，只是改变了元数据（目录结构）8：删除文件或者目录 rmr9：查看文件末尾 tail -f ; 一直等待查看10、查看文件的大小11：查看日
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2023-08-18 20:45:55
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最近刚好又重新了解了一下hdfs的一些内容，想通过这篇内容总结和记录一下。Hadoop分布式文件系统HDFS配置及示例运行。 作者使用的是hadoop3.2.1的版本，以下示例都是以hadoop-3.2.1为基础目录进行介绍。1、文件配置首先，进入hadoop配置目录: ./etc/hadoop$ cd etc/hadoop/(1) 配置core-site.xml文件vi 进入编辑模式$ vi c
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2023-07-23 17:16:21
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hadoop/hdfs首先hadoop是apache基金会用java语言实现的开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 hadoop/hdfs和mfs都是分布式文件系统，二者的比较如下1、hdfs和mfs都是类似goolefs的实现方式，即一个master+多个chunkserver构成的集群2、都存在master单点故障问题3、都支持在线扩容4、
原创
2017-03-05 17:44:48
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hadoop hdfshdfs特性首先，它是一个文件系统 用于存储文件的 提供统一命名空间的目录树结构 便于用户操作文件系统其次doop 2.x block size = 128Mh
原创
2022-10-31 11:22:42
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Hadoop之HDFS（二）HDFS基本原理 HDFS 基本 原理1，为什么选择 HDFS 存储数据 之所以选择 HDFS 存储数据，因为 HDFS 具有以下优点：1、高容错性
数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。
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2023-08-18 20:55:59
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Hadoop hdfs 一、HDFS入门 1．HDFS基本概念 1.1．HDFS介绍 HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop分布式文件系统。是 Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处
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2023-09-15 22:28:41
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HDFS 文件系统HDFS 简介HDFS 是 Hadoop Distributed File System 的简称，即 Hadoop 分布式文件系统。它起源于谷歌发表的 GFS 论文， 是该论文的开源实现，也是整个大数据的基础。HDFS 专门为解决大数据的存储问题而产生的，具有如下特点： 可存储超大文件：HDFS 可存储 PB&
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2023-09-29 09:48:17
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。背景随着数据量越
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2023-08-18 20:46:38
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