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
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
在使用javaAPI进行hdfs的操作时,需要导入响应的jar包,这里使用maven统一管理,给出xml配置文件:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/X
HDFS 基本 shell 操作1.1 创建目录1.2 上传指令1.3 创建空文件1.4 向分布式文件系统中的文件里追加内容1.5 查看指令1.6 下载指令1.7 合并下载1.8 移动hdfs中的文件1.9 复制hdfs中的文件hdfs的另一个目录1.10 删除命令1.11 查看磁盘利用率和文件大小1.12 修改权限1.13 修改文件的副本数1.14 查看文件的状态1.15 测试 1.1 创建
# 如何在Linux上写入Java内容失败的问题解决指南 ## 问题背景 作为一名经验丰富的开发者,我们常常会遇到一些问题,比如在Linux系统上写入Java内容失败的情况。这对刚刚入行的小白来说可能会是一个挑战,但我们可以通过正确的方法解决这个问题。在本篇文章中,我将为大家详细介绍如何在Linux系统上写入Java内容失败的问题解决指南。 ## 问题流程 首先,让我们通过一个表格展示整个解决
原创 2024-04-10 06:23:35
19阅读
WinXP系统比较稳定了,但是使用过程中也还是会出现故障。有位XP系统屏幕右下角时不时的会提示 Windows - 延缓写入失败 某些文件可能损坏或丢失(如下图所示),这时如果运行某些软件会出现无法运行的情况,这到底是什么原因导致的?不及时解决影响正常运行,接下来小编告诉大家具体的原因和解决方法。
1.创建文件 2.写入内容
原创 2021-08-04 10:47:11
6815阅读
# 使用 Python 向 HDFS 文件写入内容 ## 引言 在现代大数据处理的环境中,Hadoop 分布式文件系统(HDFS)作为一个强大的存储解决方案,广泛应用于各种数据处理任务。HDFS 旨在处理大规模的数据集,相比于传统的文件系统能够高效地存储和处理数据。要将数据写入 HDFS,Python 提供了各种工具和库,使这一过程变得简单易行。 本文将介绍如何使用 Python 向 H
原创 9月前
76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HDFSHDFS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
介绍Bloom Filter可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,主要缺点是存在一定的误判率:当其判断元素存在时,实际上元素可能并不存在。而当判定不存在时,则元素一定不存在,Bloom Filter在对精确度要求不太严格的大数据量场景下运用十分广泛。引入为何要引入Bloom Filter?这是Hudi为加快数据upsert采用的一种解决方案,即判断
文件存储 分区规则: /houseId=?/dayId=?/hourId=?/minutet=5(5分钟产生一个文件) 存在问题: 1.收敛参数coalesce失效,小文件特别多 不同houseId(区域)的数据差异很大(如北上广与新疆西藏订单数据),导致清洗产生大量小文件 100G原始文件,清洗后产生10万多个文件2.数据入库延迟大 因为kafka 不同分区流速差异大,HDFS数据有延迟几个小时
转载 2024-03-10 23:33:36
89阅读
HDFS文件操作 HDFS是一种文件系统,存储着Hadoop应用将要处理的数据,类似于普通的Unix和linux文件系统,不同的是他是实现了google的GFS文件系统的思想,是适用于大规模分布式数据处理相关应用的、可扩展的分布式文件系统。它有以下优点:1、在分布式存储中,经常会出现节点失效的情况,HDFS可以持续监视,错误检查,容错处理,自动恢复;2、分布式存储的文件都是非常巨大的,HDFS
转载 2023-08-28 17:49:46
54阅读
客户端调用create()来创建文件DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。元数据节点首先确定文件原来不存在,并且客户端有创建文件的权限,然后创建新文件。DistributedFileSystem返回DFSOutputStream,客户端用于写数据。客户端开始写入数据,DFSOutputStream将数据分成块,写入data qu
转载 2024-03-16 13:45:20
101阅读
# 使用Java和Apache Spark将数据写入HDFS 在大数据领域,Apache Spark是一款广泛使用的开源分布式计算框架,它能够处理大规模的数据集。而HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop中用于存储数据的分布式文件系统。在许多大数据应用中,会使用Spark将数据写入HDFS。本文将探讨如何利用Java和Spark将数据写入HDFS
原创 10月前
129阅读
[HDFS] 浅析HDFS文件读取、写入一,初始化 在使用HDFS的API进行读写操作前都会对FileSystem进行初始化。并且让客户端创建namenode的通信代理代理用于进行RPC通信。fs= FileSystem.get(new URI("hdfs://172.28.94.25:9000"), conf, "yang");具体过程如下图的时序图 关于Hadoop 的RPC通信可以参考,里
Linux环境下文件写入失败可能原因
文件解决方案背景Archive概述创建archive查看归档文件查看归档之后的样子查看归档文件之前的样子提取archivearchive注意事项 背景hdfs并不擅长存储小文件,因为每个文件最少一个block,每个block的元数据都会在namenode占用内存,如果存在大量的小文件,它们会吃掉namenode大量内存。如下所示,模拟小文件场景:Archive概述hadoop archive可
转载 2024-06-10 12:28:55
47阅读
一、HDFSHDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合。目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。HDFS是以block-sized chunk组织其
转载 2024-05-10 15:33:47
24阅读
操作文件有两类方法,一类是字节流操作,一类是字符流操作;如果文件内容为字符,直接考虑使用字符流操作即可。下面是使用字符流操作文件示例。1.使用字符流读取文件public void readByReader() throws Exception { // 创建文件对应的流 FileReader fileReader = new FileReader("E:\\hjq.
转载 2023-06-29 20:11:43
173阅读
(一)写入文件在net.hw.hdfs包中创建writeFileOnHDFS类1、将数据直接写入HDFS文件   【在/ied01目录中创建hello.txt文件,创建write1()方法】 注:package net.hw.hdfs; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.ha
转载 2023-09-15 12:14:30
211阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5