没有任何基础,第一次跑hadoop实例,遇到不少问题,记录下来以便自查和帮助同样情况的hadoop学习者。集群组成:VMwawre14.1+CentOS6.5+hadoop2.7,  3个虚拟机节点,分别为master、slave1,slave2hadoop安装目录:/opt/hadoop例子:模仿 WordCount 并使用Python来实现,例子通过读取文本文件来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令、脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力,来处理大数据好吧我承认以上这句是抄的以下是原创干货首先部署hadoop环境,这点可以参考 http://www.powerxing.com/install-hadoop-in-c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 Java 在 Hadoop 中写文件的探索之旅
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,被广泛用于大数据的存储和处理。写文件到 Hadoop 的 HDFS(Hadoop Distributed File System)是使用 Hadoop 进行数据处理的基本操作之一。本文将通过一个简单的 Java 示例,带领你了解如何使用 Java API 在 Hadoop 中写文件,并附带一幅旅行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            HDFS的体系结构NameNode: HDFS的主要管理者;接受客户端的请求,比如说,将本地文件上传到HDFS上;维护文件的元信息(fsimage文件)和操作日志(edit文件)文件的元信息(fsimage文件):一个文件上传到HDFS上,文件会被切成一份份的数据块,记录这些数据块的文件就是文件的元信息打开虚拟机,进入 ~/training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name/cu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop 中有三大组件:HDFS、MapReduce、YARN,HDFS 负责大文件存储的问题,MapReduce 负责大数据计算,而 YARN 负责资源的调度,接下来的文章我会一一介绍这几个组件。今天我们先来聊聊 HDFS 的架构及文件的读写流程。总体架构HDFS 设计的目的是为了存储大数据集的文件,因此一台服务器是应付不了的,我们需要一个集群来实现这个目标。当用户需要存储一个文件时,HDF            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写详细步骤:1、客户端向NameNode发出写文件请求,。 2、检查是否已存在文件、检查权限。若通过检查,客户端调用DistributedFileSystem的create方法创建文件,直接先将操作写入EditLog,并返回输出流对象。  (注:WAL,write ahead log,先写Log,再写内存,因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端执行所有的写操作。如果后续真实写操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、列式存储常见的 DB 数据库,大多都是行式存储系统,比如 MySql,Oracle 等,利于数据一行一行的写入,所以数据的写入会更快,对按行查询数据也更简单。但是像现在常见的 HBase 存储大数据确使用的列式存储,那列式存储有什么优点呢。在大数据场景下,核心便是 OLAP,对于这种场景下,如果是行式存储,一个典型的查询需要遍历整个表,进行分组、排序、聚合等操作,而一般情况下仅仅对其中某些感兴            
                
         
            
            
            
            Python 现在是非常流行的编程语言,当然并不是说 Python 语言性能多么强大,而是 Python 使用非常方便,特别是现在 AI 和 大数据非常流行,用 Python 实现是非常容易的。在学习 Python 语言之前,首先要安装 Python 环境,下面介绍 Python 的下载和安装步骤图解(为了方便初学者,我写的步骤可能会比较详细,高手看来可能反而有的繁琐了)。第一步,下载 Pytho            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 说明 前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理,本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的,它不仅支持Java,还支持C++,Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。2. 工作过程 在原理部分介绍过,Hadoop分为两部分,一部分是存储,一部分是运算,而各个部分又可分为主控            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇文章,学习了搭建hadoop 环境,现学习如何使用python编写mapper 和reducerHadoop Streaming 原理Hadoop 本身是用 Java 开发的,程序也需要用 Java 编写,但是通过 Hadoop Streaming,我们可以使用任意语言来编写程序,让 Hadoop 运行。Hadoop Streaming 就是通过将其他语言编写的 mapper 和 red            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计。Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具;另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件。方式一:命令行方式Hadoop文件操作命令形式为hadoop fs -cmd <args&g            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS读写流程一、写流程二、读流程三、总结 一、写流程(1)客户端通过Distributed FileSystem(我翻译成分布式文件系统?)模块向NameNode请求上传文件(会给定一个路径),然后NameNode检查目标文件是否存在,以及父目录是否存在。 (2)NameNode返回是否可以上传。 (3)客户端向NameNode请求上传第一个Block,向NameNode请求可以上传到哪几个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文件读写操作一种基本操作,但是里面也存在很多需要注意的问题,例如字符编码、内存缓冲、指针位置等等。如果忽视这些问题就会引起很多不必要的麻烦。简单来说,文件的读写分为几个过程:打开文件,并定义操作文件的方式(读、写or读写)通过句柄对文件进行操作关闭文件打开文件的模式通常有以下几种:r,只读模式(默认)w,只写模式(不可读,通常用次方式创造一个新文件)a,追加模式(可读;不存在就会创建,存在会追加)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文件的写和追加操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              今天碰到了一个非常有意思的python特性。本来我是想打开一个文件,在文件的末尾接下去输入一些内容的,代码如下:f = open('test.txt', 'r+')
f.write(content)
f.close()  结果发现无论我写什么东西,content的内容总是会从文件开头写入,并且覆盖掉原来的内容。查了官方文档,也不知道应该怎么做。  但偶然间我发现了接到末尾写入的方法,代码如下:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            标准文件格式可以指文本格式,也可以指二进制文件类型.前者包括逗号分隔值(Comma-Separated Value,CSV和可扩展的标记语言文本(Extensible Markup Language. XML)格式 , 后者包括图像.Hadoop最强大的一个功能就是可以存储任何一种格式的数据. 原始的数据格式能够在线访问,数据完全保真.1 文本数据Hadoop非常常见的一个应用是日志(如网络日志和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. HDFS写数据1.1 HDFS写数据流程1.2 关于副本结点的选择流程2. HDFS读数据 1. HDFS写数据1.1 HDFS写数据流程 HDFS读写流程:HDFS客户端创建 DistributedFileSystem(分布式文件系统)类的对象实例。【该对象中封装了与HDFS文件系统操作的相关方法】调用DistributedFileSystem对象的create()方法,通过 R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.创建文件过"FileSystem.create(Path f)"可在HDFS上创建文件,其中f为文件的完整路径。 
1. package com.hebut.file; 
2. 
3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
4.    
5. import org.apache.hadoop.fs.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-18 13:52:27
                            
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            1、打开文件with语句的语法with open('1.txt','r') as f:           print(f.read())  2.操作文件1)写文件函数格式:write(str)返回值:返回所写入文件的字符串中的字符数。说明:该函数可以一次性写入一个字符串内容,到文件中。每            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-17 15:11:57
                            
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