Hadopo提供了一个抽象的文件系统模型FileSystem，HDFS是其中的一个实现。FileSystem是Hadoop中所有文件系统的抽象父类，它定义了文件系统所具有的基本特征和基本操作。FileSystem类在org.apache.hadoop.fs包中。在eclipse中按ctrl+shift+T进行搜索，提示导入源码包hadoop-hdfs-client-3.0.0-sources.ja
转载
2023-07-12 13:37:31
67阅读
0、先说结论： 由于mapreduce中没有办法直接控制map数量，所以只能曲线救国，通过设置每个map中处理的数据量进行设置；reduce是可以直接设置的。 控制map和reduce的参数set mapred.max.split.size=256000000; -- 决定每个map处理的最大的文件大小，单位为B
set mapred.min.split.size.per.nod
转载
2023-07-24 11:06:39
83阅读
这一章都是文字叙述，不需要写源代码了。一般情况下，只需要记住这些东西就可以了。Hadoop处理大数据。大数据以文件的形式存储在HDFS。大文件被划分成文件块存贮，每个文件块有固定的大小，通常是64M，或者128M，或者255M。我们在第2章写了一个WordCount的MapReduce程序，最关键部分是Mapper和Reducer。在做MapReuce时，先做Map，再
转载
2023-12-31 20:45:25
46阅读
map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
转载
2023-07-12 11:15:18
67阅读
为了开发MapReduce程序，一共可以分为以上八个步骤，其中每个步骤都是一个class类，通过job对象将程序组装成一个任务提交即可。为了简化MapReduce程序的开发，每一个步骤的class类，都有一个既定的父类，直接继承即可，因此可以大大简化MapReduce程序的开发难度，也可以快速的实现功能开发。 MapReduce编程当中，其中最重要的两个步骤就是Mapper类和Reducer类1、
转载
2024-10-12 15:15:16
30阅读
Hadoop生态技术体系下，负责大数据存储管理的组件，涉及到HDFS、Hive、Hbase等。Hive作为数据仓库工具，最初的存储还是落地到HDFS上，这其中就有一个关键的环节，是小文件的处理。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲，Hive小文件合并。本身来说，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。相对于上层的数据表汇总程度
转载
2024-01-31 00:20:47
44阅读
# Hadoop 分析多个文件
在大数据时代，我们经常需要处理大量的数据。Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，它可以处理海量的数据，提供高性能的数据分析和处理能力。本文将介绍如何使用 Hadoop 分析多个文件，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Hadoop？
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大量的数据并提供高性能的数据分析和处理能力。Hadoop 使用分布式存
原创
2023-09-23 10:29:58
42阅读
对于复杂的mr任务来说，只有一个map和reduce往往是不能够满足任务需求的，有可能是需要n个map之后进行reduce，reduce之后又要进行m个map。 在hadoop的mr编程中可以使用ChainMapper和ChainReducer来实现链式的Map-Reduce任务。 ChainMapper 以下为官方API文档翻译： ChainMapper类允许在单一的Map任务中使
转载
2024-09-23 10:00:07
60阅读
# Hadoop加载多个文件的介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据集。其核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS），支持分布式存储和管理。Hadoop可以简化多个文件的加载过程，尤其是在数据分析和处理时。本文将介绍如何在Hadoop中加载多个文件，并提供相应的代码示例。
## 加载多个文件的概念
在Hadoop中，“加载多个文件”指的是将多个数据文件同时
原创
2024-08-08 13:11:25
84阅读
# Hadoop Map文件数配置详解
## 简介
在使用Hadoop进行大数据处理时，MapReduce是一个非常重要的组件。而在MapReduce任务中，Map任务的数量对任务的性能和效率有着重要的影响。本文将介绍如何配置Hadoop中的Map任务数量，以及如何根据实际需求进行优化。
## Hadoop Map任务数量配置
在Hadoop中，Map任务的数量是由输入数据的大小和配置参数来确
原创
2024-02-24 04:13:34
31阅读
一.输入文件类型设置为 CombineTextInputFormathadoop job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class) spark val data = sc.newAPIHadoopFile(args(1),
classOf[CombineTextInputFormat],
classOf[L
转载
2023-12-14 16:15:56
29阅读
一下通过查看相关资料整理的hdfs命令，希望对大家有帮助！ 1、cat 使用方法：hadoop fs -cat URI [URI …] 将路径指定文件的内容输出到stdout。 示例： hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1 hdfs://host2:port2/file2 hadoop fs -cat file:///file3 /user/hadoop/
转载
2023-07-24 08:56:48
84阅读
Hadoop文件系统简介Hadoop家族中，最重要的两部分内容就是MapReduce和HDFS，其中MapReduce是一种编程范型，这种范型比较适合用来在分布式环境下进行批处理计算。另一部分就是HDFS，即hadoop分布式文件系统。Hadoop环境下可以兼容多种文件系统，包括本地文件系统，体现在文件系统API层面上就是有一个文件系统接口，这个接口可以有多种实现，包括本地文件系统或者分布式文件系
转载
2023-07-12 14:26:06
60阅读
HDFS小文件弊端：
HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用namenode的内存空间，另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢。
解决的方式：
1：Hadoop本身提供了一
转载
2023-07-10 17:08:17
73阅读
背景： presto计算落地出现了大量的小文件，目前暂时没有发现可以通过参数优化解决，所以开发了小文件合并工具工具架构如下工具主要分为三部分：collector负责将合并规则推送到redis队列，合并规则对象定义如下，public class FileCombineRuleDto {
private int fileSize;//默认单位mb
private String fil
转载
2023-07-12 14:03:41
263阅读
首先复习一下hadoop中hdfs常用的命令/**
* hadoop fs -mkdir 创建HDFS目录
* hadoop fs -ls 列出HDFS目录
* hadoop fs -copyFromLocal 使用-copyFromLocal 复制本地（local）文件到HDFS
* hadoop fs -put 使用-put 复制本地（local）文件到HDFS
*
转载
2023-09-20 07:20:02
152阅读
不多说，直接上干货！ 解决办法 因为，如下，我的
Hadoop HA集群。 1、首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数，该参数的值默认为false： <property>
转载
2024-09-07 10:28:10
12阅读
最近检查发现生产环境 HDFS 上文件和目录数量已经有 70w+ 个，对 namenode 的压力也越来越大，需要对 HDFS 上的小文件进行合并处理，但并非所有文件都可以合并，一般是针对 Hive 表映射在 HDFS 的文件进行合并来减少文件数量，下面整理出来的 3 个处理方法：
转载
2023-07-24 11:22:44
119阅读
## Hadoop读取多个HDFS文件的实现
在使用Hadoop处理大数据时，经常需要从HDFS（Hadoop分布式文件系统）中读取多个文件进行处理。本文将教你如何使用Hadoop读取多个HDFS文件，并提供了详细的步骤和代码示例。
### 整体流程
下面是整个流程的概述，我们将在下面的步骤中逐步展开每一步的具体操作。
```mermaid
erDiagram
participan
原创
2023-10-26 06:59:02
104阅读
# Hadoop MapReduce：处理多个文件的 Bash 脚本示例
Hadoop 是一款广泛使用的开源分布式计算框架，它允许用户处理和存储大量的数据。MapReduce 是 Hadoop 的核心组件，通过其编程模型，用户可以将复杂的数据处理任务转化为一系列简单的操作。本文将介绍如何使用 Bash 脚本处理多个文件，结合 Hadoop MapReduce 的相关概念和实用代码示例，帮助大家更
