原文链接：说明：本文是对下面这篇文章的一个更新，下面这篇文章环境采用的是mahout0.9 + hadoop2.2.0，本人的是mahout0.10.1+hadoop2.5.2--------------------------------------------------------------------------网上大多数的mahout文本分词的例子都是基于hadoop1.x+mahou
1.hadoop架构(1) hdfs => hadoop file systema.将文件拆分存储：hadoop 2.x1) 每个文件拆分成128兆每个文件篇存储在不同的节点上2) 比如300兆的文件会被拆分成：128 128 44b. 缺点1) 不适合低延时(毫秒以下)2) 不适合大量小文件3) 不支持并发写入、随机修
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2023-06-28 15:24:57
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Hadoop有几个组件:
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NameNode
Hadoop 在分布式计算与存储中都采用 主/从结构。分布式存储被称为 HDFS.
NameNode 位于 HDFS 的主机端，它指导从机端的DateNode 执行底层的数据传输.
NameNode跟踪文件如何被划分，以及这些
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2024-03-10 18:17:34
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1、元数据与数据分离 在HDFS 中存放数据时，文件本身的属性是存放在NameNode节点上，而文件所持有的数据是存放在DataNode节点上，这样可以对大量的数据进行一个统一的管理2、master/salve架构（主从架构）&n
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2024-01-15 23:49:34
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Hadoop简介Apache Hadoop的重要组成一、HDFS二、Hadoop MapReduce三、Hadoop Yarn四、Hadoop Common 输出于拉勾大数据训练营Apache Hadoop的重要组成Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算框架啊)+Yarn(资源协调框架)+Common模块一、HDFSHadoop HDFS：（Hadoop Dis
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2023-09-20 12:46:12
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InputFormat介绍当我们编写MapReduce程序的时候，都会进行输入格式的设置，方便hadoop可以根据设置得文件格式正确的读取数据进行处理，一般设置代码如下:job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)通过上面的代码来保证输入的文件是按照我们想要的格式被读取，所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读
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2023-09-01 08:30:02
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hadoop会对原始输入文件进行文件切割，然后把每个split传入mapper程序中进行处理，FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法。至于获得记录的方法是有不同的
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2023-09-08 21:48:39
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# Hadoop FS 拆分文件指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在Hadoop文件系统中拆分文件。Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它允许你处理和分析大量数据。在Hadoop文件系统中，有时你可能需要拆分一个大型文件以提高处理效率。以下是拆分文件的详细步骤和代码示例。
## 拆分文件的流程
首先，让我们通过一个表格来概述拆分文件的整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-07-16 09:16:34
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1.什么是MapReduceMapReduce是Google公司的核心计算模型，我在前面提到过，Google的三大论文。hadoop受到Google的启发开发出自己的MapReduce框架，基于这个框架写出的应用程序能够在上千台计算机上组成大型集群，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据，实现hadoop在集群上的数据和任务并行计算与处理1.一个MapReduce作业通常会把输入的数据集切分
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2023-12-27 06:24:43
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hadoop文件数据结构在代码里的组成可以分为 storage、block、file、Inode几类很容易搞混，下面对这几个部分进行分别分析1storageStorage的结构图下图：Storage是系统运行时对应的数据结构。从大到小，Hadoop中最大的结构是Storage，最小的结构是block。Storage保存了和存储相关的信息（包括节点的类型：namenode/datanode，状态版本
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2023-12-04 17:34:35
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Hadoop 可以处理许多不同类型的数据格式，从纯文本文件到数据库。Hadoop InputFormat 检查作业的输入规范。InputFormat 将 Input 文件拆分为 InputSplit 并分配给单个 Mapper。InputFormat 定义了如何在 Hadoop 中拆分和读取输入文件。 Hadoop InputFormat 是 Map-Reduce 的第一个组件，它负责创建输入拆
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2023-09-26 16:25:42
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目录1.3 Apache Hadoop的重要组成1.3 Apache Hadoop的重要组成Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算框架)+Yarn(资源协调框架)+Common模块Hadoop HDFS：（Hadoop Distribute File System ）一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统比如：100T数据存储， “分而治之” 。分：拆分-->
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2023-07-31 17:42:37
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由于HDFS会在NameNode中存储元数据，而元数据是存在于内存中，所以HDFS是不适合用来存储小文件的。针对存在的问题，在HDFS可以进行小文件合并的操作1、小文件合并1.1、命令行操作
appendToFile命令，将本地文件上传到HDFShadoop fs -appendToFile 需要合并的文件（本地） HDFS文件系统路径
# 举例：将本地/root/a.txt，/root/b.tx
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2023-08-16 17:42:16
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Hadoop是怎么分块的
hadoop的分块有两部分，其中第一部分更为人熟知一点。
第一部分就是数据的划分（即把File划分成Block），这个是物理上真真实实的进行了划分，数据文件上传到HDFS里的时候，需要划分成一块一块，每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分。
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2023-07-25 18:51:51
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一、分区表
### --- 分区表
~~~ Hive在执行查询时，一般会扫描整个表的数据。由于表的数据量大，全表扫描消耗时间长、效率低。
~~~ 而有时候，查询只需要扫描表中的一部分数据即可，Hive引入了分区表的概念，
~~~ 将表的数据存储在不同的子目录中，每一个子目录对应一个分区。
~~~ 只查询部分分区数据时，可避免全表扫描，提高查
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2023-09-04 22:05:07
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文章目录一、分区1）创建分区表2）向分区表中插入数据3）创建多级分区1.向多级分区表中插入数据2.查询分区表，当分区多的时候也可以通过where筛选出所需分区的内容3.删除分区表二、分桶1）创建分区分桶表2）只创建分桶表也是可以的三、加载数据1）加载本地数据2）加载hdfs上数据，数据会被移动到当前表的目录下 一、分区分区裁剪语句：select * from emp_p_2 where dt &
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2023-09-06 09:26:05
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1. Mapper 与数量对于一个默认的MapReduce Job 来说，map任务的数量等于输入文件被划分成的分块数，这个取决于输入文件的大小以及文件块的大小（如果此文件在 HDFS中）。但是对于 reduce的任务，并不会自动决定reducer数目的大小，若未指定，则默认为1。例如： 但单个reducer任务执行效率不尽人意，在实际场景中会将它设置为一个较大的
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2023-12-01 19:11:28
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一、说明 用calibre从epub格式的合集中可以比较方便地拆出一本书，包括更换封面、添加和完善目录。下面以从合集《科幻雨果星云双项大奖经典集（共8册）》中把《光明王》拆出来为例，做一个完整的说明。二、准备工作 calibre版本为6.14.1，安装了插件EpubSplit，合集已经转换成epub格式。 先打开合集翻到《光明王》的版权页，可以看到这个版本是北京
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2023-10-17 22:45:02
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一、分割视频进入ffmpeg的目录：
（1）执行从0分钟开始，剪切5分钟：
./ffmpeg -ss 00:00:00 -i /111/Movies/a2009.mp4 -t 00:05:00 a2009-1.mp4 -c copy
各参数解释：
-ss 00:00:00 【从0分钟开始】
-i /111/Movies/a2009.mp4 【原始视频】
-t 00:0
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2023-12-24 10:26:33
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在文件传输过程中，经常需要将一个文件拆分成多个较小的文件，然后利用多线程传输这些小文件，最后再对这些小文件进行合并。这里先给出文件拆分的一个demo，稍后将会给出文件合并的介绍。
/*
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原创
2010-10-25 12:31:59
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