最近在研究数据在HDFS和关系型数据库之间的迁移，主要使用了两种方式：一是，按照数据库要求的文件格式生成文件，然后由数据库提供的导入工具进行导入；二是采用JDBC的方式进行导入。MapReduce默认提供了DBInputFormat和DBOutputFormat，分别用于数据库的读取和数据库的写入。为了使用DBOutputFormat我们需要完成以下工作。 首先，对于每一个数据库表编写对应
1. HDFS前言设计思想分而治之：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，……）提供数据存储服务重点概念：文件切块，副本存放，元数据2.HDFS的概念和特性首先，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，由
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2024-03-23 12:56:33
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HBASE基础region核心知识：表的行范围数据，将一张大的表格划分成多个region，将region分配给不同的regionserver及其管理分布式数据库region中有：store — 一个列族对应一个storememorystore — 写数据的内存对象，对整个hfile中的数据排序WALG 记录用户的操作行为storefile 内存对象flush到hdfs中形成hfile文件，stor
# Hive根据分隔符建textfile表
在大数据领域，Hive是一个非常流行的数据仓库基础架构，它可以方便地对大量数据进行查询和分析。Hive使用类似于SQL的HQL（Hive Query Language）查询语言，将查询转化为MapReduce任务来处理。
在Hive中，我们可以根据分隔符建立textfile表，这样可以更方便地对数据进行查询和分析。下面，我们将介绍如何使用Hive根据
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2024-01-10 09:12:56
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1.hadoop架构模型hdfs集群 访问地址http://ip:50070/namenode:集群当中的主要节点，主要用于管理集群当中的各种数据; 管理元数据，存在内存中；管理客户端对文件读写请求，决定文件写在哪里，副本存储什么位置；
元数据信息保存在 edits，FSImagesecondaryNameNode:对hadoop当中的原属句信息辅助管理 &
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2024-10-15 18:57:20
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分片集群副本虽然能够提高数据的可用性，降低丢失风险，但是每台服务器实际上必须容纳全量 数据，对数据的横向扩容没有解决。 要解决数据水平切分的问题，需要引入分片的概念。通过分片把一份完整的数据进行切 分，不同的分片分布到不同的节点上，再通过 Distributed 表引擎把数据拼接起来一同使用。 Distributed 表引擎本身不存储数据，有点类似于 MyCat 之于 MySql，成为一种中间件，
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2024-07-12 02:25:04
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问题导读： 1.什么是分布式文件系统？2.怎样分离元数据和数据？3.HDFS的原理是什么？ Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的 机器上。它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。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。<ignore
字段分割 \01
map字段里面key \03 value \02
每行结尾用linux换行符 \0a
'\r'是回车，'\n'是换行，前者使光标到行首，后者使光标下移一格，通常敲一个回车键，即是回车，又是换行（\r\n）。Unix中每行结尾只有“<换行>”，即“\n”；Windows中每行结尾是“<换行><回车>”，即“\n\r”；Mac中每行结尾是“
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2017-08-15 17:26:00
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Java通过Hadoop提供的API访问HDFS不算困难，但针对其上文件的计算就比较麻烦。比如分组、过滤、排序等计算，用java来实现都比较复杂。集算器esproc能很好地协助java解决计算问题，同时也封装了HDFS的访问，借助esproc可以让java加强HDFS上文件的计算能力，结构化半结构化数据计算都可以轻松完成。下面我们通过例子来看一下具体作法。&n
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2024-03-15 05:58:18
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HDFS存储模型： 思想：1、化整为0 2、 并行计算第一步：如果一个文件非常非常大，单台服务器的内存无法处理这样一个大文件，无法一次性加载到内存中，可以对文件切割成若干个小文件。第二步：为了达到提升计算效果的目的，可以把切割的小文件分散发送到多台服务器之上，让服务器并行计算小文件，由于每台服务器它所计算得数据量比较小同时他们又是并行的，就可以达到分而治之的目的。 以上即分布式存储和分布式计算。文
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2024-04-17 12:12:05
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1.什么是hdfs？hdfs是什么是一种分布式的文件系统。简单的可以理解为由多台机器组成的一个文件系统。hdfs中有着三个重要的模块，client（客户端）对外统一提供的操作接口，datanode存储真实数据，namenode协调和管理数据。2hdfs的读写原理1.hdfs的读数据原理 客户端向NameNode发送读数据请求，NameNode相应客户端，并向客户端返回真实数据的节点，客户
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2024-02-08 07:06:43
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一、概述 1、 Hadoop整合了众多的文件系统，首先提供了一个高层的文件系统抽象org.apache.hadoop.fs.FileSystem。然后有各个文件系统的实现类。 2、Hadoop是JAVA编写的，不同文件系统之间的交互是由Java API进行的。其中：Hadoop fs -ls file：// 就是一个Java应用。&n
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2024-03-20 14:52:03
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# 如何实现Java文件分隔符和路径分隔符
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java文件分隔符和路径分隔符的功能。在这篇文章中，我将为你介绍整个过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择文件分隔符还是路径分隔符}
B --> |文件分隔符|
原创
2023-11-07 13:22:07
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--ctl中默认记录间的分割符是回车换行符，当记录中含回车换行符时，可运用str属性指定记录分隔符：infile test.dat "str '|\r\n"
--设置字符集：UTF8、AL32UTF8、ZHS16GBK
--select * from v$nls_parameters;
--select name, value$ from sys.props$ where name like 'N
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2023-08-08 22:02:47
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描述：python split()是通过指定分隔符对字符串进行切片，且可以指定分隔n+1个字符串。语法：str.split(str="",num=string.count(str))str 分隔符，默认为所有的空字符，可以包括空格，换行符，制表符（\t）、#；num ,分隔次数，默认为-1，即分隔所有
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2023-05-30 15:39:11
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# Python 操作 HDFS 文件的默认列分隔符
在数据处理和分析的过程中，Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 被广泛使用。HDFS 提供了一种在分布式环境中存储和管理大数据的方法。Python 作为一种流行的编程语言，经常被用来与 HDFS 进行交互。本文将介绍 HDFS 文件的默认列分隔符，如何在 Python 中操作这些文件，以及如何可视化一些数据。
## 1. HDFS 中
原创
2024-08-12 04:48:04
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Python的函数参数挺重要的，总结一下：(1)位置参数：没啥好说的，就是普通的参数。(2)默认参数：参数形式：def power(x, n = 3)： (在函数定义时通过对一个形参赋值的形式，来实现默认参数)特别注意：默认参数一定要为不可变对象1 def add_end(L=[]):2 L.append('END')3 return L原因解释如下：Python函数在定义的时候，默认参数L的值就
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2023-09-01 21:47:11
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分割字符串按指定的分割符分割字符串，分割符必须是源字符串中要有的，分割后的字符串存在字符串数组中。str.split(String sign);
str.split(String sign,int limit);str:需要被分割的字符串sign：指定的分割符。limit：指定分割的个数，不指定则全部分完。public class dome2{
public static void main(S
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2024-02-21 15:10:40
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stringObj.split([separator，[limit]]) stringObj 必选项。要被分解的 String 对象或文字,该对象不会被split方法修改。 separator 可选项。字符串或正则表达式对象，它标识了分隔字符串时使用的是一个还是多个字符。如果忽略该选项，返回包含整个字符串的单一元素数组。 limit 可选项。该值用来限制返回数组中的元素个数(也就是
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2023-09-04 21:01:30
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字符串的分隔对于一个以某种分隔符标识字段的字符串，如果想得到串中每个字段项，常用的分隔方法能3种。
设args是一字符串，并以”;”号标识字段，通常可以采用以下方法实现。方法1：查找某个分隔符的位置，截取字段。int index = args.indexOf(";");String field=args..substring(0,index);以上方法对较少字段有效，当然可以编写方法实现查找第N个
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2023-06-17 22:45:43
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