文章目录大数据阶段的重要课程划分HDFSAPIHDFS创建目录HDFS删除目录HDFS修改文件名获得文件详细信息hadoop环境变量通过IO流操作HDFS字符流和字节流IO流上传IO流下载MapReduce核心思想WordCount单词统计案例map阶段reduce阶段hadoop的序列化Wordcount代码本地运行1. 编写WordCountMap2. 编写WordCountReduce3.
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2024-10-22 06:47:26
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对文件进行限额主要在多人使用hdfs文件系统的时候，为了避免有的用户一个人就要占用整个文件系统所有的存储空间等情况，hdfs 的限额配置允许我们以文件个数或者文件大小进行对某个目录的限制。文件限额配置操作查看某个目录的配置信息：hdfs dfs -count -q -h URLoutput:2 0 none inf
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2024-04-28 14:28:46
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一、Hadoop中的计数器计数器：计数器是用来记录job的执行进度和状态的。它的作用可以理解为日志。我们通常可以在程序的某个位置插入计数器，用来记录数据或者进度的变化情况，它比日志更便利进行分析。 例如，我们有一个文件，其中包含如下内容： hello you
hello me 它被WordCount程序执行后显示如下日志： 在上图所示中，计数器有19个，分为四个组：File Outpu
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2024-05-05 20:49:06
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该文来自百度百科，自我收藏。Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来
方法 package cn.lz.day04; /**方法：1.方法的概念：（函数/过程）封装了一段特定的业务逻辑功能；尽可能的独立，一个方法只能让干一件事；方法可以被反复的重复的调用；减少代码的重复，有利于代码的维护，减少团队开发的成本，提高开发的效率。2.方法的语法规范：修饰词 返回值类型 方法名（参数列表）{
方法体：业务逻辑功能的具体实现return 返回值；}//如果无返回值类型，就没有
HDFS写数据： 客户端（rpc调用）链接上namenode 客户端有一个文件aaa.avi，要上传： aaa.avi，如果没有就返回namenode给客户端，说你可以上传。 namenode返回客户端几个d
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2024-05-12 20:02:12
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概述(Hadoop版本2.8.4)所有HDFS命令都由bin/ hdfs脚本调用。运行没有任何参数的hdfs脚本将打印所有命令的描述。 用法: hdfs [SHELL_OPTIONS] COMMAND [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS] Hadoop有一个选项解析框架，它使用解析通用选项和运行类。命令选项描述--config --loglevelshell选项
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2024-04-05 14:13:57
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HDFS限额配置1 文件个数限额 hdfs dfs -count -q -h /user/root/dir1 #查看配额信息 hdfs dfsadmin -setQuota 2 dir #设置N个限额数量,只能存放N-1个文件 hdfs dfsadmin -clrQuota /user/root/dir #清除个数限额配置2 文件的大小限额 在设置空间配额时，设置的
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2023-06-29 20:57:07
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hadoop fs -help
count-
count [-q] [-h] <path> ... :
Count the number of directories, files and bytes under the paths that match t
原创
2022-09-02 13:43:50
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# 使用Hive Count函数读取HDFS数据的完整指南
在大数据开发中，使用Apache Hive进行数据处理和分析是非常重要的。Hive通过提供类SQL的查询语言，使得对存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）上的数据进行处理变得简单。本文将通过一个例子教你如何使用Hive的`COUNT`函数来读取HDFS中的数据。我们会以步骤的形式引导你，并提供必要的代码示例和解释。
## 流程概
hdfs1.简介 HDFS（Hadoop Distributed File System） 是一个 Apache Software Foundation 项目, 是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口, 像是访问一个普通文件系
简介上一篇文章我们介绍了SQLAlchemy 的安装和基础使用，本文我们来详细介绍一下如何使用SQLAlchemy的query()方法来高效的查询我们的数据。创建模型我们可以先创建一个可供我们查询的模型，也可以复用上一篇文章中我们创建的模型，代码如下：from sqlalchemy import Column, String, Integer
from sqlalchemy.ext.declara
# pymysql返回count结果的科普文章
在Python中使用`pymysql`库与MySQL数据库交互时，我们经常需要执行一些查询操作，其中`count`查询是最常见的一种。本文将详细介绍如何使用`pymysql`执行`count`查询，并获取结果。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了`pymysql`库。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装：
```bash
pip in
原创
2024-07-27 03:35:38
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#### 3.1.3、列出 HDFS 上的所有目录
如果要列出 HDFS 上的所有目录，可以使用如下命令：./bin/hdfs dfs -ls#### 3.1.4、用户目录下创建一个 input 目录
在 bailu 用户下创建一个input目录，命令如下：./bin/hdfs dfs -mkdir input具体如下图所示：
![在这里插入图片描述]()
**说明**：我们在创
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2024-08-02 13:57:59
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小文件的产生以及影响这里“小文件”的一个标准定义不应该说是绝对大小非常小的文件，这样说不够准确，而是应该值不满足一个块大小并且文件本身非常小的文件（比如大量不大1MB的文件）。小文件产生过多的原因很大一部分归结于用户的应用程度在执行的时候没有很好的预估写出数据量的规模，导致写出过多的小文件。如果小文件产生过多了，它会有什么严重的影响呢?主要为下面2点：加重HDFS的namespace命名空间，因为
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2024-08-28 21:15:27
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1.前言E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。Spark Streaming SQL直接地透明地受惠于Spark SQL的优化带来的性能提升，同时也遵循Spa
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2024-07-24 21:56:09
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# Java ES count查询结果实现教程
## 概述
本教程旨在指导刚入行的开发者如何使用Java进行Elasticsearch（ES）的count查询，并获得查询结果。我们将通过以下步骤来实现这个目标：
1. 建立与ES服务器的连接
2. 创建count查询请求
3. 执行count查询
4. 处理查询结果
接下来，我们将逐步解释每个步骤，并提供相应的示例代码。
## 步骤说明
原创
2023-12-14 07:23:25
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## MySQL中COUNT函数的用法详解
在MySQL中，COUNT函数是用来统计查询结果中行的数量的函数。它通常与SELECT语句结合使用，以获取特定条件下的行数。在实际应用中，有时可能会出现COUNT函数返回多条结果的情况，这时我们需要对结果进行处理。本文将详细介绍MySQL中COUNT函数的用法，并给出相应的代码示例。
### COUNT函数的基本用法
COUNT函数的基本语法如下：
原创
2024-07-07 05:27:09
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# MySQL COUNT 0 出结果的奥秘
在数据库查询中，`COUNT` 是一个非常常用的聚合函数，用于统计记录的数量。然而，你可能遇到过这样的情况：即使使用 `COUNT(0)` 或 `COUNT(1)`，查询结果的行数可能并不是你期望的。本文将通过代码示例和状态图、关系图，深入探讨 MySQL 中 `COUNT` 函数的工作原理和一些常见问题。
## COUNT 函数简介
`COUN
原创
2024-07-22 04:20:24
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目录count(*)的实现方式其他 count() 的用法以及对比参考资料 count(*)的实现方式在不同的MySQL引擎中，count(*)有不同的实现方式。MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高；InnoDB引擎执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。注意这里是没有过滤条件的count(
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2023-07-21 19:18:49
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