在本章，我们以《从零开始学习Hadoop》的第一个例子WordCount为例，分析Hadoop执行MapReduce的流程和诸多细节。这个例子在该书有详细的说明，在这里不在给出，请参考该书了解细节。1. 执行流程[1].将README.txt文件复制到HDFS的命令是:./bin/hadoop fs -putREADME.txt readme.txt[2].从hadoop脚本中可知，
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2023-09-08 21:56:42
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Gzip优点压缩解压速度快 , 压缩率高 , hadoop本身支持处理压缩文件时方便 , 和处理文本一样大部分linux 系统自带 Gzip 命令 , 使用方便缺点不支持切片使用场景文件压缩后在130M以内 (一个块大小) , 都可以使用 GZip 压缩(因为Gzip唯一的缺点是不能切片)总结 : 不需要切片的情况下 可以使用BZip2优点压缩率高(高于Gzip)可以切片hadoop自带 使用方便
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2023-09-12 08:45:38
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## Hadoop Shell中的gzip命令
在Hadoop中，gzip是一种常用的压缩算法，可以用于对文件进行压缩和解压缩操作。Hadoop提供了一个命令行工具，即gzip，用于在Hadoop Shell中对文件进行gzip压缩和解压缩操作。
### gzip的用法
gzip命令的基本语法如下：
```
hadoop fs -gzip [-d]
```
其中，-d表示解压缩操作，
原创
2024-05-18 07:46:47
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# 如何在Hadoop中解压Gzip文件
在大数据处理过程中，我们常常需要处理压缩文件，Gzip是常用的压缩格式之一。如果你刚入行，需要在Hadoop环境中解压缩Gzip文件，不用担心，本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码和说明。
## 整体流程
以下是解压Gzip文件的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
重学Python: 02 zip()函数的解释和可视化 文章目录重学Python: 02 zip()函数的解释和可视化1.zip()的作用2. 将zip()对象转换为列表（并使用索引）3. 将zip()对象转换成字典4. 解压列表5. Zip与列表生成式（for循环潜在问题）6. 结论 1.zip()的作用先看一下语法：>>> help(zip)
Help on class zi
# Java写入gzip文件
在Java编程中，有时候我们需要将数据写入到gzip压缩文件中，以节省存储空间或者网络传输带宽。本文将介绍如何使用Java编程语言来写入gzip文件，并附带代码示例。
## Gzip压缩简介
Gzip是一种常见的文件压缩格式，它可以将文件进行压缩，减小文件体积。在Java中，我们可以使用GZIPOutputStream类来实现对数据的gzip压缩。
## Ja
原创
2024-05-21 04:05:07
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在 IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个应用。 开始您的试用 简介 Apache Oozie 是用于 Hadoop 平台的一种工作流调度引擎。该框架（如图 1 所示）使用 Oozie 协调器促进了相互依赖的重复工作之间的协调，您可以使用预定的时间或数据可用性来触发 Apache Oozie。您可以使用 Oozie bundle 系统提交或维护一组协调应用程序。作为本练习的一
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2024-08-02 10:38:48
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在处理大规模数据时，经常需要将数据压缩以节约存储空间和提高传输效率。在Java和Hadoop环境中，`gzip`是一种常用的压缩格式。然而，如何解压缩`gzip`文件并在Hadoop中进行数据处理，则是一个需要解决的问题。本篇文章将通过备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践六个方面，详细阐述“Java Hadoop gzip 解压”的过程。
## 备份策略
为了确保数据安
目录第1章 大数据概论第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态第3章 Hadoop运行环境搭建（开发重点）第4章 Hadoop运行模式本地模式：默认配置伪分布式模式：按照完全分布式模式配置，但是只有一个节点完全分布式模式（开发重点）第5章 Hadoop编译源码（面试重点）第1章 大数据概论第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态大发行版本：Apache Hadoop、Coudera Hadoop、
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2024-09-13 13:33:32
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对于文件的存储、传输、磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的，而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗。此时，一种常用的方式就是对文件进行压缩。但文件被压缩之后，在读取数据时要先进行解压缩，会对CPU造成一定负担。因此，在实际生产中，是否对数据进行压缩以及采用哪种方式进行压缩显得尤为重要。需要综合考虑压缩和解压缩数据所需的资源、磁盘IO，以及
阅读目录一、HDFS文件读取过程HDFS文件读取的流程图：流程图的说明：代码：二、HDFS文件写入过程HDFS文件写入的流程图流程图的说明：代码： 一、HDFS文件读取过程当客户端需要读取文件时，首先向NameNode发起读请求， NameNode收到请求后，会将请求文件的数据块在DataNode中的具体位置(元数据信息)返回给客户端，客户端根据文件数据块的位置，直接找到相应的DataNode发
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2023-07-24 08:37:09
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1、HDFS的文件写入过程详细步骤解析： 1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
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2023-10-06 20:40:22
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# Hadoop命令读取Gzip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使用Hadoop命令来读取Gzip文件。Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它允许你处理和分析大量数据。在本文中，我们将通过一系列步骤，教你如何使用Hadoop命令来读取Gzip压缩的文件。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-07-25 06:49:41
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# Hadoop 写入数据的基本原理与实现
Hadoop 是一个广泛使用的开源框架，主要用于处理大规模的数据集。它的核心组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce。HDFS 允许用户以高吞吐量的方式存储并访问大文件，而 MapReduce 则是处理数据的计算模型。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Hadoop 中写入数据，并提供代码示例帮助我们更好地理解这一过程。
HDFS文件写入流程 （重点） 1、Client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否存在，父目录是否存在，返回是否可以上传 2、Client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上 3、NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A,B,C 4、Client请求3台D
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2023-09-01 10:16:07
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分布式系统执行介绍常用命令的简介和使用1 HDFS是一个分布式文件系统，而对于一个文件系统来讲，文件的存取是最频繁的操作，了解HDFS中读取和写入文件的流程更有利于我们理解HDFS分布式文件系统架构通过HDFS读取文件 通过HDFS写入文件HDFS的基本文件操作命令（需要切换到bin目录下执行hadoop命令）1.显示命令的帮助信息语法格式：hadoop fs -help &nbs
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2023-07-04 18:09:19
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产生原因在之前，数据量小，增长速度慢，且数据基本都是文件。储存和处理这些数据并不麻烦，单个存储单元和处理器组合就可以。 之后随着互联网发展，产生了大量多种形式的数据。 非结构化数据：邮件、图像、音频和视频等形式。这些与结构化数据一起称为大数据。此时，储存单元和处理器的组合显然不够 如何解决？ 引入了hadoop框架，它通过使用硬件集群，可以有效地存储和处理大量数据三大组件：HDFS、MapRedu
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2023-09-27 04:45:56
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HDFS的文件写入和文件读取过程详解文件写入过程：详细步骤解析：client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
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2023-10-06 20:40:12
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摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使用MapReduce和HDFS对数据进行去重。随着存储数据信息量的飞速增长，越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的
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2024-01-06 19:10:42
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Hadoop---HDFS HDFS 性能详解 HDFS 天生是为大规模数据存储与计算服务的，而对大规模数据的处理目前还有没比较稳妥的解决方案。 HDFS 将将要存储的大文件进行分割，分割到既定的存储块(Block)中进行了存储，并通过本地设定的任务节点进行预处理，从而解决对大文件存储与计算的需求。在实际工作中，除了某些尺寸较大的文件要求进行存储及计算
