Hadoop可以处理不同数据格式（数据源）的数据，从文本文件到（非）关系型数据库，这很大程度上得益于Hadoop InputFormat的可扩展性设计，InputFormat层次结构图如下： InputFormat（org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat）被设计为一个抽象类，代码如下： public abstract clas
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2024-04-08 11:42:42
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如何使用Flink Yarn HDFS提交JAR
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Flink Yarn HDFS提交JAR。下面是整个流程的步骤图表：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 下载Flink
下载Flink --> 解压Flink
解压Flink --> 配置Yarn
配置Yarn -
原创
2024-01-21 08:54:08
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# HDFS向Yarn提交参数的完整过程
在大数据处理的框架下，Hadoop生态系统包括两个重要的组件：HDFS（Hadoop分布式文件系统）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。前者负责存储数据，而后者则负责资源管理和作业调度。在某些情况下，我们可能需要将文件存储在HDFS中，然后通过YARN提交各种参数来执行大数据作业。本文将带您了解如何实现HDFS向
原创
2024-09-25 03:33:21
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从前面的学习中，我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤：1.输入(input):将输入数据分成一个个split，并将split进一步拆成<key, value>。2.映射(map)：根据输入的<key, value>进生处理，3.合并(combiner)：合并中间相两同的key值。4.分区(Partition)：将<key, value>分成
在处理“大数据”场景中，Apache Flink 是一个强大的实时数据处理框架，而 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）则是存储海量数据的理想选择。然而，在对 Flink 进行 YARN 提交时，有些场景会面临“flink 读取hdfs 提交yarn 怎么自动关闭”的问题，导致资源无法有效释放，影响了后续作业的执行。接下来，我将详细阐述这一问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案等内容。
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介绍如何迁移Flink任务到实时计算 Flink 中来。内容主要分为以下几部分： 如何迁移 多 jar 配置文件 state 复用 通常用户在线下主要使用 Flink run，这会造成一些问题，比如：同一个配置因版本而变化；无法快速切换不同版本；无法从之前的作业恢复。那么如何从线下迁移到线上呢？本文将通过下面四部分来向大家介绍。一、如何迁移：从 Flink run 到流计算平台如下图的线下命令
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2024-03-19 10:52:20
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Sqoop是用来进行数据导入导出的工具，一般用在hadoop这个框架中，常用的应用场景有将mysql数据库中的数据导入HDFS或者Hive、Hbase，或者从后者中导出到关系型数据库中，下面将进行几段代码的演示导入和导出的过程。将mysql中的数据导入到hadoop集群上（HDFS）：首先将脚本命令贴出：./sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost
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2023-11-13 23:02:26
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## 实现“cdh提交spark任务脚本需要先 sh hdfs”流程
### 1. 简述整体流程
在CDH平台上使用Spark提交任务时，需要先将任务相关的文件上传到HDFS中，然后通过执行`sh hdfs`命令来将HDFS中的文件加载到Spark中。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 将任务相关的文件上传到HDFS中
2. 使用`sh hdfs`命令加载HDFS中的文件到Spark中
原创
2023-11-10 15:05:02
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在数据处理领域，将数据从HDFS导入到MySQL是一项常见且重要的任务。使用Sqoop可以高效地完成这个过程，但在提交参数时需注意多个配置项，以确保数据的平稳流动并达到业务的要求。下面，我将详细叙述解决“Sqoop从HDFS导入到MySQL提交参数”的整个过程。
### 背景定位
在大数据环境中，数据的流动性对业务分析和数据驱动决策至关重要。若无法高效地将HDFS中的数据导入到MySQL，便会
# Sqoop 导入 HDFS 提交到 Yarn 上的 NameNode
在处理大数据时，需将数据从关系型数据库导入 HDFS（Hadoop Distributed File System），这一过程常常使用 Sqoop 工具来实现。本文将教你如何使用 Sqoop 将数据导入 HDFS，并确保作业能够在 Yarn 上请求名称服务（NameNode）。
## 流程概览
以下是整个过程的步骤概览
原创
2024-10-07 06:21:26
41阅读
在Spark的bin目录下有一个spark-submit脚本，它可以向所有支持的资源调度系统中提交应用而无需特殊的配置(如Standalone, yarn, mesos, k8s等)。这个spark-submit非常重要，无论是开源调度框架Oozie还是Spark Rest管理系统livy，底层都是基于这个spark-submit来进行作业提交的。1 构建应用依赖如果你的代
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2024-06-07 18:01:45
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分享一个Flink提交作业时的报错，由于我用的是1.12版本的Flink，对于Hadoop3.0新特需要手动添加。
原创
2023-07-15 08:44:01
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防坑留言： 不但要能简单写出伪分布式，还要对其配置文件为什么这么写有一定理解才容易找出bug，分析原因，解决问题其实详细api官网是提供的，我这里简单介绍一下我用的HDFS结构NameNode:名字节点 1、 整个文件系统的管理节点。文件系统的文件目录树。
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2024-04-18 09:38:20
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分块：Block HDFS存储系统中，引入了文件系统的分块概念（block），块是存储的最小单位，HDFS定义其大小为64MB。与单磁盘文件系统相似，存储在 HDFS上的文件均存储为多个块，不同的是，如果某文件大小没有到达64MB，该文件也不会占据整个块空间。在分布式的HDFS集群上，Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上。 把File划分成Block，这个是物理上真真实实的进
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2024-05-02 22:41:42
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目录HDFS概述1.HDFS产出背景及定义2.HDFS优缺点HDFS优点HDFS缺点3. HDFS组成架构NameNode (nn)DataNodeClientSecondary NameNode4. HDFS文件块大小(面试) HDFS/Yarn/MapReduce概述==>HDFS概述1.HDFS产出背景及定义1). HDFS产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有数据的情
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2024-03-26 06:59:25
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四、hdfs的安全模式安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。如果HDFS出于安全模式下，则文件block不能进行任何的副本复制操作，因此达到最小
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2024-06-11 10:38:36
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DataXceiverServer是Hadoop分布式文件系统HDFS的从节点--数据节点DataNode上的一个后台工作线程，它类似于一个小型的服务器，被用来接收数据读写请求，并为每个请求创建一个工作线程以进行请求的响应。那么，有以下几个问题： 1、DataXceiverServer是什么？  
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2024-08-23 13:32:08
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目录1 HDFS的概述1.1 HDFS的概念1.2 HDFS优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3 HDFS的架构1.4 block文件块的大小2 HDFS的shell客户端操作3 HDFS的java客户端操作3.1 HDFS客户端操作4 HDFS的数据流4.1 HDFS写数据流程4.2 HDFS读数据流程5 NameNode和Second NameNode的工作机制5.
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2024-02-25 07:52:39
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#!/bin/bashexport JAVA_HOME=/data/jdk1.8.0_111export HADOOP_HOME=/data/hadoop-2.6.5export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${HADO
原创
2022-10-28 11:59:43
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hadoop的两大核心之一 海量数据的存储(HDFS)什么是HDFS? hadoop distributed file system(hadoop分布式文件系统) 是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统, 可让多机器上的多用户分享文件和存储空间. 特点: 1.通透性.让实际上是通过网络来访问
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2024-03-11 13:19:27
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