Hadoop 系列之一：HDFS简介简介HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统。 HDFS有很多特点：① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 ② 运行在廉价的机器上。 ③ 适合大数据的处理
转载
2023-08-18 22:51:48
91阅读
在2019年3月的北京云栖峰会上，阿里云正式推出全球首个云原生HDFS存储服务—文件存储HDFS，为数据分析业务在云上提供可线性扩展的吞吐能力和免运维的快速弹性伸缩能力，降低用户TCO。阿里云文件存储HDFS的发布真正解决了HDFS文件系统不适应云上场景的缺陷问题，用户无须花费精力维护和优化底层存储。云时代，通过借助虚拟化技术，大数据分析的计算框架在云上逐渐实现了快速部署和弹性伸缩。但是作为数据底
# 如何将Spark保存到HDFS
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，下面是保存Spark数据到HDFS的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 保存数据到HDFS |
接下来，我们将详细说明每一步需要做什么，并给出相应的代码示例。
## 具体操
原创
2024-05-24 05:13:38
193阅读
一、 基于终端指令的持久化存储保证爬虫文件的parse方法中有可迭代类型对象（通常为列表or字典）的返回，该返回值可以通过终端指令的形式写入指定格式的文件中进行持久化操作执行输出指定格式进行存储：将爬取到的数据写入不同格式的文件中进行存储：
scrapy crawl 爬虫名称 -o xxx.json
scrapy crawl 爬虫名称 -o xxx.xml
sc
转载
2024-10-21 18:41:37
64阅读
3.The Hadoop Distributed File System 3. The Hadoop Distributed File System
3.1. The Design of HDFS HDFS设计的针对对象：适合流式访问的超大文件、在使用便宜的硬件搭建的集群上运行。 HDFS不足： 低延迟数据访问（Hbase是个好选择）、小文件多的时候出现问题（HDFS将文件Meta信
转载
2024-07-26 12:58:24
22阅读
# 实现“Java hiveDruidTemplate 保存为HDFS文件”流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 初始化HiveDruidTemplate
初始化HiveDruidTemplate --> 创建Hive表
创建Hive表 --> 将数据保存为Hive表
将数据保存为Hive表 --> 保存Hive
原创
2024-06-01 04:48:29
22阅读
在上一节训练手写训练集的模型中，每次运行，得到的模型参数都不同？这是什么原因造成的呢？答：一方面是因为神经网络的损失函数是一个复杂的非凸函数，使用梯度下降法只能是尽可能的去逼近全局最小值点，另一方面由于每次训练时批次中的数据元素是随机的, 到达最小值点的路径也不同，所以每次运行的结果都不同, 但相差不大。 那如何保存这些训练好的模型参数呢？保存训练好的模型参数可以使用 Sequential 模型中
转载
2024-02-17 08:31:02
83阅读
文章目录一、关于 Hadoop 的 hdfs1、hdfs 中的节点2、分布式存储4、java 连接 hdfs5、hdfs 读取流程6、hdfs 写入流程总结 I know, i know 地球另一端有你陪我 一、关于 Hadoop 的 hdfs 1、hdfs 中的节点从节点（data node）负责存储数据： 数据节点具有储存数据、读写数据的功能， 其中存储的数据块（block）比较类似于硬
转载
2023-09-04 15:51:20
63阅读
简介HDFS(Hadoop Distributed File System) Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文实现的。论文为GFS( Google File System ) Google文件系统。（中文，英文）HDFS有很多特点：保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复、自动切换。副本默认存3份。可以运行在廉价的机器上。适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默
Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次，读取多次。HDFS为 HBase 等工具提供了基础，源于谷歌的GFS。1 基本原理HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点（NameNode）和若干个数据节点（DataNode）。名称节点作为中心
转载
2024-03-05 04:00:10
54阅读
一、RDD算子
RDD被创建后是只读的，不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化（Transformation）算子和行动（Action）算子。二、准备工作（一）准备文件1、准备本地系统文件在/home目录里创建words.txt
2、把文件上传到HDFS将words.txt上传到HDFS系统的/park目录里
转载
2023-08-18 22:38:22
149阅读
转载
2019-07-26 14:37:00
261阅读
2评论
# Spark消费kafka保存hdfs
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始使用实时流数据处理来分析和处理海量数据。在这个过程中，Apache Kafka成为了非常重要的消息中间件，而Spark则成为了处理这些数据的首选框架之一。本文将介绍如何使用Spark消费Kafka中的数据，并将其保存到HDFS上。
## 2. 准备工作
在使用Spark消费Kafka之前，我
原创
2023-12-29 04:35:50
50阅读
# 如何在Python中将日志保存在HDFS中
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经习惯了在Python中记录日志。但是，如果你想将日志保存在HDFS中，可能就需要一些新的技能和知识。今天，我将教你如何在Python中实现这一功能。
## 流程概述
我们首先来看一下整个实现过程的步骤，可以用表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到HDFS |
原创
2024-07-02 03:42:00
65阅读
一、文件操作介绍介绍编程主要是应用为王，例如：账单、游戏进度、配置文件等。学习Linux文件，主要关心的是如何使用代码来操作文件，例如用代码来实现文件的创建，打开，编辑等自动化执行。在windows手动修改文件主要有一下步骤：1.打开/创建文档2.编辑文档3.保存文档4.关闭文档那么Linux呢？需要用Linux的vi工具来编写，通过编程来实现这一操作。但Linux系统为我们提供了一系列的API：
一、NameNode维护着2张表： 1.文件系统的目录结构，以及元数据信息 2.文件与数据块列表的对应关系 存放在fsimage中，在运行的时候加载到内存中的。 操作日志写到edits中 二、DataNode 使用block形式存储。在hadoop2中，默认的大小是128MB。 使用副本形式保存数据的安全，默认的数量是3个。 使用shell访问hdfs bin/hdfs
转载
2024-03-25 16:29:15
78阅读
简介 HDFS
（
Hadoop Distributed File System
）
Hadoop
分布式文件系统。是根据
google
发表的论文翻版的。论文为
GFS
（
Google File System
）
Google
文件系统。 HDFS
有很
转载
2024-05-20 23:06:32
195阅读
简介HDFS(Hadoop Distributed File System) Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文实现的。论文为GFS( Google File System ) Google文件系统。（中文，英文）HDFS有很多特点：保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复、自动切换。副本默认存3份。可以运行在廉价的机器上。适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默
转载
2024-02-26 19:57:56
71阅读
目录：HDFS是什么HDFS架构HDFS组件及其作用HDFS副本放置原则HDFS读写过程HDFS优缺点HDFS常用配置HDFS常用命令一、HDFS是什么1. HADOOP 1.0 中有两个模块： Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distrbuted File System)、分布式计算框架MapReduce。2. HADOOP 2.0 对HADOOP 1.0进行了改进。· 增加了
转载
2024-06-23 13:47:11
56阅读
一、对象 1.对象的功能 ：想要存数据的时候写数据 对象就是用来存数据的； 对象可以储存结构非常复杂的数据； 扩展： 基本数据类型：string number undefined null Boolean 
