一、客户端读流程简述1.跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器，HDFS客户端首先调用DistributedFileSystem.open方法打开HDFS文件，底层会调用ClientProtocal.open方法，返回一个用于读取的HdfsDataInputStream对象。2.从NameNode获取DataNode地址：在构造DFSInputStream的时候
转载
2023-11-10 11:57:57
48阅读
使用Spark读写HDFS中的parquet文件 文件夹中的parquet文件 build.sbt文件 Scala实现方法 df.show打印出来的信息，如果没放在一个case class中的话，name,url,info,summary这列信息会变成1,2,3,4 使用spark-shell查看写
转载
2017-04-18 14:54:00
242阅读
2评论
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java代码在HDFS中进行文件的读写操作。在大数据时代，HDFS（Hadoop Distributed File System）作为一个大规模的数据存储解决方案，得到了广泛的应用。但在实际的开发过程中，我们会面临许多技术挑战，比如性能的优化和数据的可靠性等问题。
### 背景定位
初始技术痛点主要集中在HDFS操作过程中对性能的依赖以及在不同场景下的灵活性需求
一、实现功能dataframe保存到指定路径，一般都是一个文件夹，具体保存文件是文件夹内部的 part-00000*文件。对于需要指定最终保存文件的场景，本身api无法实现。本文提供保存到指定文件夹内，并且指定最终文件名称的两种方法。二、方法1：直接使用hdfs的api实现修改文件名称1.实现思路首先，DataFrame先减少分区到1个，再转换为RDD，然后写入hdfs，因为DataFrame直接
转载
2023-08-07 00:42:10
599阅读
之前写了一篇如何让spark使用阿里云oss对象存储替代本地存储或者hdfs存储jar包，日志等 今天写一篇比较通用的，即spark对接aws s3或者其他厂商兼容s3接口的对象存储。环境spark环境：spark-3.1.3-bin-hadoop3.2hadoop源码：hadoop3.2添加
转载
2023-11-01 23:47:34
104阅读
[WARN] - I/O error constructing remote block reader.java.net.ConnectException: Connection timed out: no further information ...[WARN] - Connection failure: Failed to connect to /10.0.0.24...
原创
2021-08-31 13:49:13
2248阅读
1.读流程 1.1 、Client通过FileSystem.open(filePath)方法,与NN节点进行【rpc】协议通信，校验是否有权限是否存在，假如都ok，返回该文件的部分或全部的block的列表(包含各个block块的分布在DN地址的列表)，也就是返回【FSDataInputStream】对象； 1.2、Clinet调用FSDataInputStream.read方法。 a.与第一个块的
转载
2024-03-12 14:32:07
29阅读
HDFS读文件流程1.客户端向NameNode发送读文件请求，NameNode返回文件的数据块信息，对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址2.文件系统返回FSDataInputStream给客户端，用来读取数据3.FSDataInputStream连接保存次文件第一个数据块的最近 ...
转载
2021-08-16 17:38:00
266阅读
2评论
# 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。
1 运行环境说明1.1 硬软件环境1.2 机器网络环境2 书面作业1：编译并运行《权威指南》中的例3.22.1 书面作业1内容2.2&
原创
2017-04-08 21:09:20
709阅读
1、HDFS文件读取流程： 2、HDFS写入文件流程
原创
2023-04-25 16:07:12
95阅读
# 读写HDFS文件的Python示例
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的一部分，用于存储和处理大规模数据集。在Python中，我们可以使用`hdfs`库来读写HDFS文件。本文将介绍如何使用Python读写HDFS文件，并提供示例代码来说明每个步骤。
## 安装hdfs库
首先，我们需要安装`hdfs`库。可以使用以下命令通过pip安装：
```sh
原创
2023-07-24 03:20:18
972阅读
HDFS读文件过程：客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。对于HDFS来说，这个对象是分布式文件系统的一个实例。DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode，以确定文件的开头部分的块位置。对于每一块，namenode返回具有该块副本的datanode地址。此外，这些datanode根据他们与client的距离来排序（根据
转载
2024-10-18 19:18:30
70阅读
Hadoop学习总结之二：HDFS读写过程解析
一、文件的打开1.1、客户端 HDFS打开一个文件，需要在客户端调用DistributedFileSystem.open(Path f, int bufferSize)，其实现为：public FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException {
Spark中加载本地(或者hdfs)文件以及 spark使用SparkContext实例的textFile读取多个文件夹(嵌套)下的多个数据文件在正常调用过程中，难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取，然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。针对多个文件夹下的多个文件，以前的做法是先进行文件夹的遍历，然后再进行各个文件夹目录的读取，其实不必那么麻烦，因为spark原生就支持这样的能力
转载
2023-08-28 22:10:52
329阅读
# Java Spark 读取 HDFS 文件指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Java Spark读取HDFS文件感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供一份详细的指南，帮助你快速掌握这一技能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置环境 |
| 2 | 编写Spark任务 |
| 3
原创
2024-07-17 08:48:24
128阅读
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
val path="/Volumes/Data/BigData_code/data/retail-data/by-day/2010-12-01.csv" spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "
原创
2021-07-15 15:07:32
756阅读
HDFS写文件流程流程调用客户端的对象DistributedFileSystem的create方法；DistributedFileSystem会发起对namenode的一个RPC连接，请求创建一个文件，不包含关于block块的请求。namenode会执行各种各样的检查，确保要创建的文件不存在，并且客户端有创建文件的权限。如果检查通过，namenode会创建一个文件（在edits中，同时更新内存状态
转载
2024-06-18 08:38:04
16阅读
