1. HDFS的基本概念和特性设计思想——分而治之：将大文件、大批量文件分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，....）提供数据存储服务。1.1 HDFS的概念首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间--目录树来定位文件；其次，它是分布式的，有很多服务器联合起来
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2023-12-20 20:35:53
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我们可以从java.io.InputStream类中看到，抽象出一个read方法，用来读取已经打开的InputStream实例中的字节，每次调用read方法，会读取一个字节数据，该方法抽象定义，如下所示：public abstract int read() throws IOException;Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑，如果我们清楚了如何从H
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2024-08-09 14:13:40
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HDFS是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件,其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色；
重要特性如下：
（1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是6
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2024-03-25 16:07:55
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1、 概述 小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间
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2024-03-15 19:21:35
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数据块每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读写的最小单位。构建与单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的快。该文件系统块的大小可以使磁盘块的整数倍。文件系统块一般为几千字节，而磁盘块一般为512字节。HDFS同样也有块(block)的概念，但是大得多，默认为64MB(Hadoop1系列为64MB，Hadoop2系列为128MB)。与单一磁盘上的文件系统相似，HDFS上的文件也
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2024-03-18 13:54:00
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# 实现Java文件夹大小
## 介绍
在Java开发中，我们经常需要获取文件夹的大小。本文将详细介绍如何使用Java代码实现获取文件夹大小的功能。
## 流程
下面是实现Java文件夹大小的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 找到指定文件夹 |
| 2 | 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 |
| 3 | 计算每个文件的大小并累加 |
| 4 | 返回文
原创
2023-09-23 05:23:00
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importtsv工作： 该工具是HBase提供的一个将HDFS数据转化为HBase数据库数据的一个工具。 其实现过程是，先将HDFS文件转复制并转化为HFile文件，然后将HFile移动并加载成为HBase的数据文件。两步数据导入： 它是指利用importtsv工具将HDFS数据直接转换为HBase表数据。 该过程分为两步完成，第一步是将HDFS上的数据复制并转化为HFile文件，第二步是将HF
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2023-07-14 15:57:40
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HDFS是一个分布式文件系统，其数据存储和处理方式与传统的文件系统有所不同。其中一个关键的特性就是它将文件分成一个或多个块，然后将这些块分散存储在不同的物理节点上。这种存储方式可以提高数据的可靠性和可扩展性。而块的大小设置对于HDFS的性能和数据存储有着非常重要的影响。HDFS块的大小HDFS块的大小是指在HDFS中存储一个文件时，将文件分成多少个块，并且每个块的大小是多少。在HDFS中，块的大小
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2024-07-10 08:39:21
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前言在企业里面，我们搭建一个服务一般都会考虑几个问题。首先是用途，比方说一般都有开发环境，测试环境以及生产环境（比较重要的服务一般还会有灰度环境）。这个用途一旦决定了，我们就可以考虑接下来的问题了。第二是架构，第三就是成本了。架构会直接决定所需要花费的机器成本和维护成本。好吧，好像有点扯远了。回到正题。这里我想要说明的事情是我当上大数据运维之后，遇到的坑其实都可以归根溯源到架构或者原
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2024-05-31 11:37:36
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hdfs dfs -rm -r /hxsyl
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2016-11-14 16:25:00
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查看文件夹： hadoop fs -ls 路径 删除文件夹： hadoop fs -rm -r 文件夹路径 下载文件： hadoop fs -get 文件路径 查看 .inprogress 的数据： 首先，使用 hadoop fs -get 的方法，将其下载下来，但是由于其名字是".a"，在系统中是 ...
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2021-10-21 17:03:00
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一、开发准备工作1、相关的jar包 Jar包的可以从hadoop所在位置的 common的文件夹里面获得，这里的路径为：/usr/local/hadoop-2.7.1/share/hadoop/common 二、使用Java的API将本地文件上传到HDFSimport java.io.InputStream;
import java.net.URI;
import org.apache
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2024-04-17 01:08:35
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认识HDFSHDFS是用来解决什么问题的HDFS设计与架构熟悉hdfs常用命令Python操作HDFS的其他API观察上传后的文件，上传大于128M的文件与小于128M的文件有何区别？启动HDFS后，会分别启动NameNode/DataNode/SecondaryNameNode，这些进程的的作用分别是什么？NameNode是如何组织文件中的元信息的，edits log与fsImage的区别？使用
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2024-02-05 09:09:53
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# Java操作HDFS新建文件夹
## 概述
在Java中，我们可以使用Hadoop提供的HDFS API来操作Hadoop分布式文件系统（HDFS）。本文将教会你如何使用Java代码创建新的文件夹（目录）。
## 流程
下面是完成该任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Hadoop配置对象 |
| 2 | 创建一个HDFS文件系统对象
原创
2023-08-13 14:35:34
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# 在HDFS上创建文件夹的Java实现指南
在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中创建文件夹是日常开发工作中的一个基础操作。作为一名初入行的开发者，你需要掌握如何用Java代码与HDFS进行交互。下面，我将通过一个简单的流程和示例代码来帮助你实现这一目标。
## 流程概述
在HDFS上创建文件夹的整个流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
学习了这么多的流，以及文件操作的知识，我们需要用一个实际问题来检验我们对于程序的理解，学习编程一定要能够解决实际问题，在解决实际问题中，学到更多的知识，我们是以解决需求为目的，而不是为了学习编程而编程的。文件夹的复制就当做我们学习程序的验证。文件夹复制的程序编写思路：1.先实现复制一个文件。2.实现复制指定文件夹下的所有文件。3.实现对于目录进行遍历，对于文件进行复制。1. 实现复制一个文件的
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2020-11-20 11:18:52
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# Java HDFS 创建文件夹
在大数据领域，Hadoop HDFS（分布式文件系统）是一种常用的存储和处理大规模数据的解决方案。HDFS 提供了高可靠性、高容错性和高吞吐量的特性，适用于在集群中存储和处理大量的数据。
创建文件夹是使用 HDFS 时的一项基本操作，本文将介绍如何使用 Java 代码在 HDFS 上创建文件夹。我们将使用 Hadoop 的 Java API 来操作 HDFS
原创
2023-08-18 11:33:08
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## Java 文件夹大小与效率
在Java编程中，我们经常会涉及到文件操作，包括对文件夹大小的计算。计算文件夹大小不仅可以帮助我们了解文件夹的占用空间情况，还可以优化程序的效率。本文将介绍如何使用Java计算文件夹大小，并探讨如何提高效率。
### 计算文件夹大小
要计算文件夹大小，我们可以使用递归的方式来遍历文件夹中的所有文件和子文件夹，并累加它们的大小。以下是一个示例代码：
```j
原创
2024-05-18 06:49:47
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# Java 查看文件夹大小的实现指南
在日常开发中，查看文件夹的大小是一个常见需求，特别是在处理文件存储和管理时。对于刚入行的小白来说，如何使用Java来实现这一功能可能显得有些复杂。本文将为你详细介绍实现步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在实现“查看文件夹大小”的功能前，我们需要明确整体的步骤。以下是实现这一功能的主要步骤和对应的解释：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-27 08:18:25
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# Java 检测文件夹大小的实现指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Java 检测文件夹的大小。对于刚入行的小白来说，这可能看起来有些复杂，但实际上，只要按照步骤来进行，就能轻松实现。接下来，我们将详细讨论整个过程及每一步需要用到的代码。
## 整体流程
首先，我们需要了解检测文件夹大小的整体流程。下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-08-31 09:41:30
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