废话不多说，先上图 科学已经证明，人记住一张图片要比记住一堆文字要容易的多，这就是我们右脑的作用。那么所以我觉得先记住一张图，以后只要想到这张图那么HDFS整个的文件写入流程就会很容的回想起来。 那么接下来我们就分析一下这张图中都有哪些步骤： 第一步：客户端向NN发送写入文件申请，这时NN就要看看我系统里边有没有你要写入的这文件，要是有不好意思，你就不能写入了，要是没有OK可以写入。 第二步：客户
转载
2023-07-20 21:26:11
126阅读
# Python写入HDFS的流程和代码示例
## 1. 流程概述
在将Python程序写入HDFS之前，我们需要确保以下几个步骤的正确执行：
1. 配置Hadoop环境：确保本地开发环境中已经正确安装和配置了Hadoop。
2. 安装hdfs模块：使用pip安装Python的hdfs模块，该模块提供了与HDFS交互的API。
3. 连接HDFS：在Python程序中，通过hdfs模块的AP
原创
2023-11-20 09:19:05
210阅读
## Python HDFS写入流程
### 1. 理解HDFS
Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是Hadoop生态系统的一部分，提供了可靠的、高容错性的分布式存储解决方案。HDFS将大文件分割成数据块并存储在集群中的多个节点上，可以实现高容错性和高可靠性。
### 2. 安装Python HDFS库
在开始写入之前，
原创
2024-02-01 05:56:03
89阅读
# Python写入HDFS实现流程
## 引言
在数据处理和分析的过程中，常常需要将Python程序处理的结果保存到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便后续的数据处理和分析。本文将介绍如何使用Python实现将数据写入HDFS的流程，并提供相应的代码。
## 整体流程
以下是将数据写入HDFS的整体流程，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-12-13 06:31:32
276阅读
Spark作为大数据计算框架，主要的优势在于数据计算，但是因为自身不具备分布式文件系统，所以往往需要结合其他的文件系统和数据源来完成工作，这其中就包括HDFS。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，Spark写数据到Hadoop，其实就是HDFS与Spark协同工作，那么这一过程要如何实现呢？ Spark框架不管是写数据还是读取数据，基于Hadoop集群，主要靠的就是HDFS。我们可以把这个过程
转载
2023-09-05 08:43:15
372阅读
#!/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from hdfs.ext.kerberos import KerberosClient
import requests,csv,time
client=KerberosClient('http://x.x.x.x:50070',mutual_auth='REQUIRED',principal='example@EXA
转载
2023-06-26 11:58:39
200阅读
# 使用Python写入HDFS的性能分析及优化技巧
在大数据生态系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个重要的组成部分，广泛用于分布式存储。然而，许多开发人员在使用Python写入HDFS时，会遇到性能较慢的问题。本文将探讨导致这一情况的原因，并提供一些性能优化的建议，同时附带代码示例和可视化图表。
## HDFS写入的基本原理
HDFS 是一
HDFS_09_HDFS写入数据流程
1. HDFS写入数据流程 ⭐️
HDFS写入数据流程是指：用户存储数据到 HDFS 上
转载
2023-07-12 08:36:18
163阅读
要为即将到来的大数据时代最准备不是，下面的大白话简单记录了Hadoop中HDFS在存储文件时都做了哪些个事情，位将来集群问题的排查提供一些参考依据。 步入正题 创建一个新文件的过程： 第一步：客户端通过DistributedFilesystem 对象中的creat（）方法来创建文件，此时，RPC会 通过一个RPC链接协议来调用namenode，并在命名空间中创建一个新文件，namenode执行各
转载
2024-03-25 16:13:30
74阅读
HDFS写流程: 客户端要向HDFS写数据,首先要和namenode进行通信来获得接受文件块(block)的datanode,然后客户端将按顺序将block逐个传到响应的datanode上,并由接收block的datanode负责像其他的datanode复制block的副本写入步骤详解: 1. 客户端向namenod
转载
2023-07-20 21:26:20
87阅读
一、写过程①准备客户端（构建客户端对象）和服务端（启动NN和DN）②客户端向服务端发送上传请求③服务器端接收客户端的请求，并检查请求的合法性（路径是否存在，权限是否够等）④如果合法，响应客户端可以上传，否则无法上传⑤在上传时，数据以block的形式传输，写入到DN所在的机器。客户端请求上传第一块block，NN接收请求通过机架感知和设定的文件副本数返回客户端应该请求的DN列表⑥客户端向DN列表中距
转载
2024-04-30 22:25:46
24阅读
目录前言基础操作hdfs操作总结一、前言 作为一个全栈工程师，必须要熟练掌握各种语言。。。HelloWorld。最近就被“逼着”走向了python开发之路，大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中，所以基本上python的相关知识都涉及到了，这里对一些基础操作以及hdfs操作做一总结，以备查阅。二、基础操
转载
2024-06-21 21:50:48
180阅读
软件：Spark - 3.1.1环境：在windows中基于pycharm进行开发，使用远程Linux的python环境作为pycharm的解释器。目标：通过pyspark读取开了Kerberos的HDFS集群上的文件。配置：在远程服务器上下载Spark将hdfs-site.xml、yarn-site.xml、core-site.xml拷贝到linux服务器的spark/conf目录
转载
2023-06-11 14:55:46
189阅读
7、HDFS的文件写入过程详细步骤解析：1、RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；2、block该传输到哪些DataNode服务器上；3、DataNode的地址如：A，B，C； 注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某
转载
2023-07-20 21:26:39
135阅读
一、前言概述 HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，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。二、HDFS的使用场景： 适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。三、HDFS的优缺点：优点：1、 高容错性数据自动保存
转载
2023-07-14 10:41:28
210阅读
HDFS的写流程首先客户端通过DistributedFileSystem上调用create()方法来创建一个文件。DistributedFileSystem使用RPC呼叫NameNode,让NameNode在NameSpace上创建一个没有与任何关联的新文件，并确认客户端是否拥有创建文件的权限，如果检查通过，NameNode就会为新文件生成一条记录；不然文件创建失败，客户端会抛出IOExcepti
转载
2023-08-26 18:46:42
182阅读
## Python追加写入HDFS
在大数据领域，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个重要的组成部分。HDFS具有高容错性、高可靠性和高扩展性的特点，因此被广泛应用于大数据存储和处理。本文将介绍如何使用Python追加写入HDFS，并提供代码示例。
### 什么是HDFS？
HDFS是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。HDFS采用了
原创
2023-11-01 10:49:28
114阅读
# Python 写入数据到 HDFS：一篇科普文章
随着大数据的兴起，Hadoop 被广泛应用于数据存储和处理。HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 的核心组件之一，专为大数据环境下的存储需求而设计。今天，我们将讨论如何使用 Python 将数据写入 HDFS，并通过示例和图表帮助你更好地理解这个过程。
## HDFS 简介
HDFS 是
原创
2024-10-27 06:35:50
55阅读
1.HDFS写流程客户端要向HDFS写入数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接受文件block的datanode，并且由接收到block的datanode负责向其他datanode赋值lock的副本 如下图所示写详细步骤1.根namenode通信请求上传文件，namenode检查文件是否已存在，父目录是否存在。 2.namenode返回是否可以上传 3.client会先对文件进
转载
2023-07-14 10:39:45
223阅读
机架感知。 （4）客户端拿到datanode信息后，与datanode1直接建立通信通道，开始上传数据。以packet为单位上传,packet默认大小为64k。 （5）上传到dataNode1中的数据先存到byteBuffer缓存中，达到block大小，再刷到block中进行物理存储。 （6）DataNode1和dataNode2，dataNode2与dataNode3同时会建立通信通道，进行数
转载
2023-07-14 15:58:27
112阅读
