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
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2023-07-12 14:26:06
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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/
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2023-07-24 08:56:48
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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
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2023-07-12 14:03:41
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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：
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2023-07-24 11:22:44
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在Hadoop 分布式文件系统中，小文件通常会被合并成大文件以提高性能和效率。这个过程通常由Hadoop 的合并工具（如 hadoop fs -merge或hadoop fs -cat）完成。以下是合并小文件成大文件的基本步骤：确定合并策略：首先，需要确定如何合并小文件。一种常见的策略是将多个小文件合并成一个大的输出文件，其中每个小文件的内容被复制到输出文件中。另一种策略是将所有小文件合并到一个输
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2023-09-08 21:54:14
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问题？每一个比block size小的文件都会消耗掉一个完整block的分配，但是磁盘空间的实际占用是基于文件的大小，而不要误认为小文件会消耗掉一整个块的存储空间。每个块都会消耗NameNode节点一定数量的内存。NameNode能够寻址固定数量的块个数，这需要视NameNode节点的内存大小而定。在Hadoop集群上的这些小文件会不断触及NameNode节点的内存限制。很快问题就出现了，我们不能
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2024-04-19 16:52:53
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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
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2024-01-31 00:20:47
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一 HDFS客户端环境准备1.1 jar包准备1）解压hadoop-2.7.6.tar.gz到非中文目录2）进入share文件夹，查找所有jar包，并把jar包拷贝到_lib文件夹下3）在全部jar包中查找sources.jar，并剪切到_source文件夹。4）在全部jar包中查找tests.jar，并剪切到_test文件夹1.2 Eclipse准备1）根据自己电脑的操作系统
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2023-11-20 15:37:07
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在虚拟机上删除hdfs文件： 删除hdfs下的文件： hadoop fs -rm /文件夹名 删除hdfs下的文件夹：hadoop fs -rm -r 文件名 查看根目录下的内容： hadoop fs -cat /文件名 增加权限：chmod +x 文件名 ps -ef|grep 文件名 ：查看某个进程号 复制文件： cp 文件名 文件名 mv 既可以改文件名也可以移动文件（在同一台机器上可以）
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2023-08-30 23:59:46
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# 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
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# 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
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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
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2024-09-23 10:00:07
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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
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2023-07-12 13:37:31
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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
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2023-07-10 17:08:17
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* 文件操作* 查看目录文件* $ hadoop dfs -ls /user/cl** 创建文件目录* $ hadoop dfs -mkdir /user/cl/temp** 删除文件* $ hadoop dfs -rm /user/cl/temp/a.txt** 删除目录与目录下所有文件* $ h...
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2015-01-18 20:11:00
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* 文件操作 * 查看目录文件 * $ hadoop dfs -ls /user/cl * * 创建文件目录 * $ hadoop dfs -mkdir /user/cl/temp * *
原创
2023-01-10 11:20:59
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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
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2023-12-14 16:15:56
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hadoop不适合小文件的存储，小文件本省就占用了很多的metadata，就会造成namenode越来越大。Hadoop Archives的出现视为了缓解大量小文件消耗namenode内存的问题。采用ARCHIVE 不会减少 文件存储大小，只会压缩NAMENODE 的空间使用 Hadoop档案指南概观如何创建档案如何在档案中查找文件如何解除归档档案示例创建一个档案查找文件概述
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2023-07-24 13:55:39
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配置文件一、常用配置文件的文件core-site.xmlhdfs-site.xmlhdfs-env.shmapred-site.xmlmapred-env.shyarn-site.xmlyarn-env.shslaves二、配置文件中的内容①核心配置文件：core-site.xml[root@HadoopMaster module]# `cd /opt/module/hadoop-2.7.2/et
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2023-05-29 10:56:37
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在用Hadoop框架处理大数据时使用最多就是HDFS--分布式文件系统，但Hadoop的文件系统不仅只有分布式文件系统，例如：hfs,HSFTP,HAR等在Hadoop中都是有集成的，用来处理存储在不同体系中的数据。事实上应该这么说，Hadoop其实是一个综合性的文件系统。 下面来看看文件系统的结构体系 当然上面的UML图解事实上有些冗余，但是为了能清楚的表达fs这个体系中的成员，
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2023-08-22 09:35:50
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