概要Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一种分布式文件系统，旨在在商用硬件上运行。它与现有的分布式文件系统有很多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的区别是显着的。HDFS 具有高度容错性，旨在部署在低成本硬件上。HDFS 提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大量数据集的应用程序。HDFS 放宽了一些 POSIX(可移植操作系统接口)标准的 要求，以启用对文件系统数据的流式访问。
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2023-12-14 15:38:06
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# Python通过Zookeeper查询HDFS的简单指南
在大数据处理的生态系统中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Zookeeper是两个常见的组件。HDFS用于存储大量的数据，而Zookeeper则是一种高性能的协调服务，常用于分布式系统中。本文将介绍如何使用Python通过Zookeeper查询HDFS数据，并提供一些相应的代码示例。
## 什么是Zookeeper和HDFS
## Python查询HDFS小文件
在大数据领域中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个常用的文件系统，它可以存储海量的数据，并且支持高可靠性和高容错性。然而，在HDFS中存储大量小文件可能会导致性能下降，因此查询这些小文件成为一个挑战。
本文将介绍如何使用Python查询HDFS中的小文件，并提供了示例代码。我们将使用`hdfs3`库来与HDFS进行交互，以及`pyarrow`库来
原创
2023-09-23 21:18:34
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目录hue 使用添加用户创建文件夹新建文件编辑文件hive创建表hive添加数据 hive 查询数据Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. File does not exist:
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2024-08-14 11:54:40
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# Python查询HDFS文件大小
## 引言
在大数据领域，Hadoop是一个非常流行的分布式处理框架。其中的Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是Hadoop的核心组件之一。与传统的文件系统相比，HDFS能够提供更高的可靠性和容错性，适用于大规模数据的存储和处理。
在使用HDFS时，我们经常需要查询文件的大小。本文将介绍
原创
2024-01-10 12:00:05
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# 使用Python查询HBase中的HDFS文件的指南
在大数据处理的世界中，HBase和HDFS是两个常见的组件。HBase是一个分布式、面向列的数据库，通常与HDFS配合使用以存储大规模数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python查询HBase中的HDFS文件。我们会分步讲解，并提供示例代码。请仔细阅读每一步，确保您能够顺利完成整个过程。
## 总体流程
以下是整个实现流程的步骤
HDFS简介1，HDFS概念： 分布式文件系统（1）文件系统： 存储文件，目录树定位文件 hdfs://master:9000/soft/hadoop-2.6.5-centos-6.8.tar.gz （2）分布式： 服务器集群，各个服务器都有各自清晰的角色定位 功能： 解决海量数据的存储问题2，设计思路（1）分而治之 大文件切分成小文件，多台服务器共同管理一个文件 小文件做备份，分散存储到不同的服
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2024-05-09 12:12:54
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1. 文件操作(1) 列出HDFS下的文件/usr/local/hadoop$bin/ hadoop dfs -ls(2) 列出HDFS文件下名为in的文档中的文件/usr/local/hadoop$bin/ hadoop dfs -ls in(3) 上传文件将hadoop目录下的test1文件上传到HDFS上并重命名为test：/usr/local/hadoop$bin/ hadoop dfs
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2024-07-25 18:34:01
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hdfs-高级命令/shellHDFS文件夹的增删改查HDFS文件的增删改查文件夹内文件数量限制文件夹内存储空间大小限制进入退出安全模式快照使用基本语法hdfs回收站 （1）-help：输出这个命令参数 bin/hdfs dfs -help rm（2）-ls: 显示目录信息hdfs dfs -ls /（3）-mkdir：在hdfs上创建目录hdfs dfs -mkdir -p /aaa/
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2024-06-27 08:29:23
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作者：王刚、刘首维在 2019 年之前，之家的大部分实时业务都是运行在 Storm 之上的。Storm 作为早期主流的实时计算引擎，凭借简单的 Spout 和 Bolt 编程模型以及集群本身的稳定性，俘获了大批用户。下图是实时计算团队 Storm 平台页面：自 2015 年至今 Storm 在之家已经运行 4 年之久，但随着实时计算的需求日渐增多，数据规模逐步增大，Storm 在开发及维护成本
Doris 查询简介Doris Query 接收Doris Query ParseDoris Query AnalyzeDoris Query RewriteDoris Query 单机PlanDoris Query 分布式PlanDoris Query 调度Doris Query 执行总结Doris 查询简介Doris 的查询和大多数数据库一样，需要经过 Parse,Analyze,Optimi
CompactingHashTable是使用flink管理内存的hash表。这个table被设计分为两个部分，一部分是hash索引，用来定位数据的具体位置，而另一部分则是被分区的内存buffer用来存储具体的内存数据。 private final ArrayList<MemorySegment> availableMemory;availableMemory为当前flink为
spark读取hdfs的文件是怎么分区的，读取代码如下：val df = sc.textFile("data/wc.txt",3)一.分析spark读取hdfs的文件分区跟hadoop的分区完全相同,因为底层使用的就是Hadoop的TextInputFormat，考虑两内容：1)关于文件分区数量计算：指定的预分区数量是最小分区数量，如：代码中的参数3。真正的分区计算： 每个分区字节数 = 文件字节
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2023-08-20 19:30:36
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在《HDFS源码分析心跳汇报之数据块增量汇报》一文中，我们详细介绍了数据块增量汇报的内容，了解到它是时间间隔更长的正常数据块汇报周期内一个smaller的数据块汇报，它负责将DataNode上数据块的变化情况及时汇报给NameNode。那么，时间间隔更长的正常数据块汇报都做了些什么呢？本文，我们将开始研究下时间间隔更长的正常数据块汇报。&nb
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2024-04-12 09:46:05
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欢迎关注微信公众号：ApacheHudi1. 引入线上用户反馈使用Presto查询Hudi表出现错误，而将Hudi表的文件单独创建parquet类型表时查询无任何问题，关键报错信息如下 40931f6e-3422-4ffd-a692-6c70f75c9380-0_0-384-2545_20200513165135.parquet, start=0, length=67108864, fileSi
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2024-05-30 08:00:02
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一、聚合查询需要导入模块：from django.db.models import Max, Min, Sum, Count, Avg关键语法：aggregate(聚合结果别名 = 聚合函数(参数))查询结果：使用聚合函数，从每一个组中获取结果：字典注意点：1 聚合函数必须在分组之后才能使用2 没有分组，即默认整体就是一组3 查询结果为 普通字典"""
聚合查询通常情况下都是配合分组一起使
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2024-03-22 14:32:48
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# 使用 Java 查询 HDFS 路径的教程
在大数据处理的场景中，Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一个不可或缺的组件。HDFS 允许我们以高效的方式存储和处理大量的数据。Java 是与 Hadoop 生态系统最兼容的编程语言之一，因此通过 Java 查询 HDFS 路径是一个相对简单的过程。本文将详细介绍如何使用 Java 代码查询 HDFS 中的文件和目录，并提供相关的示例代
## 如何实现“Hive 查询导出HDFS”
### 一、流程概述
在Hive中进行查询并将结果导出到HDFS的过程可以分为以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
查询Hive表 --> 导出至HDFS
```
### 二、具体步骤及代码示例
下面是每个步骤需要执行的操作及相应代码示例：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| --- | --- | ---
原创
2024-06-07 04:46:15
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本文假设hadoop环境在远程机器(如linux服务器上)，hadoop版本为2.5.2 注：本文主要参考了 并在其基础上有所调整由于我喜欢在win7 64位上安装32位的软件，比如32位jdk，32位eclipse，所以虽然本文中的操作系统是win7 64位，但是所有的软件都是32位的。软件版本：操作系统：win7 64位eclipse: eclipse-jee-mars-2
集算报表支持的数据源类型除传统的关系型数据库外，还支持：TXT文本、Excel、JSON、HTTP、Hadoop、mongodb等。 对于Hadoop，集算报表既可以直接访问Hive，也可以读取HDFS中的数据，完成数据计算和报表开发。Hive的访
