管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统，Hadoop自带HDFS（Hadoop Distributed Filesystem）分布式文件系统。一、HDFS设计 HDFS以流式数据访问模式来存
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2024-05-25 14:38:46
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spark SQL Parquet 文件的读取与加载是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式。Spark
SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件。在编写Parquet文件时，出于兼容性原因，所有列都会自动转换为空。1， 以编程方式加载数据 这里使用上一节的例子中的数据：常规数据加载private def runBasicParqu
# 使用 Java 读取 HDFS 上的 Parquet 文件
在大数据处理领域，Parquet 文件因其压缩和列式存储的特性而被广泛使用。要在 Java 中读取 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）上的 Parquet 文件，你需要遵循以下步骤：
## 流程概述
以下是读取 HDFS 上 Parquet 文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
# HDFS Text文件到Hive Parquet的实现
## 概述
本文将介绍如何将HDFS上的Text文件导入Hive中，并将其转换成Parquet格式。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程概览
以下是实现“HDFS Text文件到Hive Parquet”的流程概览：
| 步骤 | 操作 |
| ----- | ------ |
| 1 | 创建Hive表 |
原创
2023-07-22 11:25:57
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Hadoop源码分析：HDFS读取文件上一篇博客分析了HDFS的DistributedFileSystem对象的创建过程。 然后就可以按照HDFS的API对HDFS中的文件和目录进行操作了，如列出某个目录中的文件和子目录、读取文件、写入文件等。1.1 FileSystem.open()与使用Java IO读取本地文件类似，读取HDFS文件其实就是创建一个文件输入流，在Hadoop中使用FileS
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2023-10-26 17:37:13
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# Java往HDFS写Parquet文件的指南
在大数据世界中，Parquet是一种列式存储格式，被广泛用于数据分析。它能够高效地存储和处理大量数据。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是大数据场景中常用的数据存储系统。在本文中，我们将介绍如何使用Java将Parquet文件写入HDFS，并提供详细的代码示例和可视化流程图。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保您的环境中已正确安装并
# Python与Parquet：上传文件到HDFS的高效之旅
在大数据时代，数据的存储、处理和分析变得日益重要。Hadoop分布式文件系统（HDFS）因其高可靠性、高吞吐量和可扩展性而成为大数据存储的首选。而Parquet作为一种列式存储格式，以其高效的压缩和编码方式，成为处理大规模数据集的理想选择。本文将介绍如何使用Python将Parquet文件上传到HDFS。
## 旅行图：上传Par
原创
2024-07-28 03:41:37
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一、介绍 Libhdfs是一个基于C的HDFS的JNI。它为一部分HDFS的API提供了一个C的 API，以使用C来管理HDFS文件和文件系统。 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/LibHdfs.html 二、接口 1、建立、关闭与HDFS连接：hdfsConnect()、hdfsConnec
产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。HDFS概念HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；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。 HDFS的
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2024-03-28 22:05:49
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在使用python做大数据和机器学习处理过程中，首先需要读取hdfs数据，对于常用格式数据一般比较容易读取，parquet略微特殊。从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以)：1、安装anaconda环境。2、安装hdfs3。conda install hdfs33、安装fastparquet。conda install fastparq
原创
2020-07-15 15:03:13
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上传时，涉及到很多IO类，但是最关键的类就是：DFSOutputStream这个类。【0.1.0】下面就开始分析这个类的代码。-------------------------------------------类结构分析-------------------------------------------具体函数分析public synchronized void write(byte b[
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2024-08-16 09:45:58
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# 查看 Parquet 格式的 HDFS 文件
## 概述
在 Hadoop 生态系统中，Parquet 是一种优秀的列存储文件格式，它在大数据处理中有着广泛的应用。本文将介绍如何使用 Hadoop 命令查看 Parquet 格式的 HDFS 文件。
## 流程图
下面是整个流程的简要概述：
```mermaid
pie
title 流程图
"步骤1：登录到 Hadoop
原创
2023-08-22 11:07:33
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# Python 在 HDFS 中写入 Parquet 格式的文件
在大数据环境中，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）能够存储海量数据，而 Parquet 是一种高效的列式存储格式。本文将介绍如何使用 Python 在 HDFS 中写入 Parquet 格式的文件，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是 Parquet？
Parquet 是一个开源的列式存储格式，旨在支持大规模的数
首先打开Flink的官方网站，查看一下DataSet已支持的数据源：1、File-Based：readTextFile(path) /
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2022-06-16 06:49:01
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一、将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS （1）在/usr/local路径下创建bigdatacase目录，bigdatacase下创建dataset目录，再在 windows 通过共享文件夹将爬取的census_all_data.csv文件传进 Ubuntu ，使用cp命令讲census_all_data.csv文件复制到/usr/local/bigdatacase/data
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2024-04-19 15:35:43
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一.引用parquet 文件常见于 Spark、Hive、Streamin、MapReduce 等大数据场景，通过列式存储和元数据存储的方式实现了高效的数据存储与检索，下面主要讲 parquet 文件在 spark 场景下的存储，读取与使用中可能遇到的坑。二.Parquet 加载方式1.SparkSession.read.parquetSparkSession 位于 org.a
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2023-08-09 13:09:19
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【FastDFS】FastDFS简介以及基本使用1. 分布式文件系统简介2. FastDFS简介3. FastDFS架构4. 上传与下载流程5. Java客户端 1. 分布式文件系统简介分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。通俗来讲：传统文件系统管理的文件就存储在本机。分布式文件系统
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2024-04-30 16:46:46
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需求：修改Apache AB 工具，使其能够从文件中读取压力/性能测试的 url、header、cookie信息，并采用这些信息进行随机组合访问的压力和性能测试。 解决方案：1. 如何从文件中读取url、header、cookie信息，并保证该操作不影响Apache AB的性能及数据统计?首先，我所考虑的方法是，在ab读取设置参数的时候，如果配置为需要从文件中读取url、header、c
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2024-08-06 15:09:54
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# 使用Spark读取Hive表数据并写入Parquet格式的HDFS文件
## 1. 整体流程
为了实现将Hive表数据写入Parquet格式的HDFS文件，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 配置Spark与Hive的集成 |
| 2. | 创建SparkSession |
| 3. | 读取Hive表数据 |
| 4
原创
2024-01-03 12:54:50
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date: 2020-07-20 16:15:00
updated: 2020-07-27 13:40:00Parquet 源码解析Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的。在HDFS文件系统和Parquet文件中存在如下几个概念。HDFS块(Block)：它是HDFS上的最小的副本单位，HDFS会把一个B
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2024-07-04 05:27:15
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