1.分布式文件系统    Distributed File System      允许文件通过网络在多台主机上分析文件系统,可让多台机器上多台用户分享文件和存储空间。            通透性:让实际上是通过网络来访问文件动作,由程序与用户看来,就像是访问本地磁盘一般。&nb
好程序员大数据学习路线分享分布式文件系统HDFS,设计目标:1、存储量大2、自动快速检测应对硬件错误3、流式访问数据4、移动计算比移动数据本身更划算5、简单一致性模型6、异构平台可移植特点优点:高可靠性:Hadoop按位存储和处理数据能力强高扩展性:hadoop是在可用计算机集簇间分配数据并完成计算任务,这些集簇可以方便地扩展到数以千计节点中高效性:hadoop能够在节点之间动态地移动数据
hdoop spark 实战,以现代数据处理工具力量推动数据分析与大数据技术结合。在这篇博文中,我们将深入探讨如何在实际项目中成功实现 hadoop 与 spark 集成,并提供详细操作步骤和技巧,以帮助你快速上手。 ### 环境准备 首先,让我们确保环境正常运行。以下是一些前置依赖安装内容,包括 Hadoop 和 Spark 必备组件。 ```bash # 安装 Java su
原创 5月前
31阅读
# Docker安装Hadoop教程 ## 1. 流程概述 下面是Docker安装Hadoop整个流程: ```mermaid flowchart TD A(安装Docker) B(拉取Hadoop镜像) C(创建Hadoop容器) D(配置Hadoop) E(启动Hadoop) F(验证Hadoop) ``` ## 2. 步骤详解 ##
原创 2023-10-17 12:11:51
47阅读
## Hadoop与MySQL集成实现 ### 一、整体流程 下图展示了Hadoop与MySQL集成整体流程: ```mermaid pie title Hadoop与MySQL集成实现流程 "数据预处理" : 20 "数据上传到HDFS" : 30 "MapReduce处理数据" : 40 "结果存储到MySQL" : 10 ``` ### 二、详细步骤 下表展示
原创 2023-09-23 10:24:57
25阅读
一、HDFS相关类说明FileSystem:通用文件系统抽象基类,可以被分布式文件系统继承,所有可能使用Hadoop文件系统代码都要使用到这个类。DistributedFileSystem:Hadoop为FileSystem这个抽象类提供了多种具体实现,DistributedFileSystem就是FileSystem在HDFS文件系统中实现。FSDataInputStream:FileS
一、准备环境 在配置hdfs之前,我们需要先安装好hadoop配置,本文主要讲述hdfs单节点安装配置。二、安装hdfs配置文件hadoop安装准备好之后,我们需要对其中两个文件进行配置1、core-site.xml这里配置了一个hdfsnamenode节点,以及文件存储位置<configuration> <!-- nameNode:接收请求地址,客户
转载 2023-09-25 13:31:36
299阅读
Hadoop Shell 命令FS SHELL调用文件系统(FS)Shell命令应使用bin/hadoop fs <args> 形式。所有的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对于HDFS文件 系统,scheme是hdfs,对于本地文件系统,scheme是file。其中scheme和authority参数都是可选
转载 2024-05-07 19:15:53
26阅读
摘录一hbase.rootdir这个目录是region server共享目录,用来持久化HBase。URL需要是'完全正确',还要包含文件系统scheme。例如,要表示hdfs'/hbase'目录,namenode 运行在namenode.example.org9090端口。则需要设置为hdfs://namenode.example.org:9000/hbase。默认情况下HBase是
转载 2023-08-18 22:48:08
153阅读
# Hadoop HDFS IP 地址使用指南 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)是一个用于存储大规模数据系统。HDFS 由多个节点组成,每个节点都有一个 IP 地址。了解 HDFS IP 地址对于配置和管理集群非常关键。本文将详细介绍 HDFS 中 IP 地址使用,并提供一些代码示例。 ## HDFS 基本结构 HDFS 主要由以下几个组成部分: - **NameN
原创 2024-08-12 06:31:48
149阅读
# 如何在Java中连接HDFS 在大数据领域,Hadoop分布式文件系统(HDFS)是实现数据存储和分析重要工具。而使用Java连接HDFS是许多开发者基本需求。本文将指导你如何实现这一目标,逐步带领你完成从环境准备到代码实现过程。 ## 流程概述 以下是连接HDFS基本步骤: | 步骤 | 描述 | |----
原创 2024-10-10 04:02:11
100阅读
HadoopHDFSHDFS设计思想将数据存储到若干台单独计算机上。HDFS特点1.存储超大文件2.廉价硬件之上3.一次写入,多次读取HDFS架构1.唯一NameNode,唯一SecondaryNameNode,都运行在主节点(master)2.大于等于“1”个DataNode,运行在从节点(slave)3.所有的数据均存放在DataNode里面4.可以有若干个客户端(Client)HDF
HDFS5 SecondaryNameNode SecondaryNameNode在HDFS中扮演着辅助作用,负责辅助NameNode管理工作。由于editlog文件很大所有,集群再次启动时会花费较长时间。为了加快集群启动时间,所以使用secondarynameNode辅助NameNode合并Fsimage,editlog。工作机制讨论到工作机制时候,必须要重新查看一下nameno
在此之前,接触了hadoop,在本地安装遇到了好多坑,这里简单讲一下安装过程和常见错误。一、安装环境环境:centos6.5虚拟机ip:192.168.217.133用户:root安装了 mysq数据库二、安装JDK需要安装JAVA环境,所以首先安装JDK,这里用到是jdk-9.0.1版本。下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/do
Datanode中包含DataXceiverServer。DataXceiverServer是一个socket server,负责接收client发起socket连接。DataXceiverServer接收到一个socket连接后,启动一个线程DataXceiver,由DataXceiver具体负责该scoket处理。DataXceiver从client读取client想要进行操作
转载 2024-10-12 10:43:14
34阅读
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角色定位 功能: 解决海量数据存储问题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
1.在安装Hbase之,确保 Hadoop 已经成功安装,并且 Hadoop 已经正常启动。 Hadoop 正常启动验证过程如下: (1) 使用下面的命令,看可否正常显示 HDFS目录列表# hdfs dfs -ls / (2) 使用浏览器查看相应界面 输入网址:http://192.168.222.100:50070/ 输入网址:http://192.168.222.
转载 2023-12-06 14:02:20
199阅读
在windows电脑里面搭建一个简单HDFS(Hadoop 分布式文件系统)用了三个服务器:IP地址分别为:192.168.233.3 HDFS名称节点:NameNode192.168.233.4 HDFS数据节点:DataNode 和 HDFS第二名称节点 SecondearyNameNode192.168.233.5 HDFS数据节点:DataNode其中192.168.233.3
转载 2024-04-17 12:18:46
173阅读
代码:1.Hdfspackage com.boot.base.common.util.hdfs; import com.boot.base.common.util.LogUtil; import com.google.common.collect.Lists; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoo
转载 2023-10-03 20:34:16
57阅读
本文将介绍 HDFS 端到端数据读操作。因为数据是以分布式方式存储,那么数据读操作将是并行执行。并且让你理解 HDFS 读数据流程,以及客户端是如何跟 Slave 节点交互,以及如何从 Salve 节点读取数据HDFS 数据读操作 HDFS 数据读取流程 下面将详细介绍 HDFS 并行读数据流程,以及客户端是怎么与 Namenode 和 Datanode 交互,如何对客户端
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5