1、列出所有Hadoop Shell支持的命令
$ bin/hadoop fs -help
2、显示关于某个命令的详细信息
$ bin/hadoop fs -help command-name
3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总
$ bin/hadoop job -history output-dir
这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。
4、关于作业
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2023-08-15 20:42:46
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我们在eclipse 打包好jar包后需要上传到udantu系统。
我们用Xshell 工具上传，步骤如下图所示：
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2023-05-29 11:47:59
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# 使用Java执行Hadoop命令的指南
在大数据处理领域，Hadoop是一个强大的工具，其功能的执行通常需要通过命令行进行。然而，作为开发者，我们可能希望在Java代码中执行Hadoop命令。本文将带领你了解如何实现这一目标，包括整个流程的步骤、代码示例以及相应的解释。
## 流程概述
下面的表格展示了我们将要执行的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 04:54:22
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一）任务流程 1）Mapreduce程序启动一个Jobclient实例，开启整个mapreduce作业 2）Jobclient通过getnewjobld（）j接口向Jobtarker发出请求，以获得一个新的作业ID。 3）Jobclient根据作业指定的输入文件计算数据块的划分，并将完成作业所需要的资源，包括JAR文件，配置文件，数据块，存放到HDFS中属于jobtracker的作业ID命令的目录
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2023-05-29 10:53:19
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## 实现Java项目执行hadoop jar命令的流程
在实现Java项目执行hadoop jar命令之前，我们需要先明确整个过程的流程。下面的表格展示了实现该功能的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 构建一个Java项目 |
| 步骤二 | 导入hadoop相关的依赖 |
| 步骤三 | 编写Java代码 |
| 步骤四 | 打包Java
原创
2023-11-26 08:29:00
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# Java实现模拟执行Hadoop命令
Hadoop是一个开放源代码的分布式计算框架，广泛用于大数据处理。为了方便我们在Java中模拟执行Hadoop命令，本文将介绍一个简单的实现方式，并提供代码示例。
## 准备工作
首先，我们需要在Java项目中加入Hadoop相关的依赖。如果你使用Maven作为构建工具，可以在`pom.xml`中添加以下依赖：
```xml
org.ap
原创
2024-08-24 06:58:43
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基于2.7.1源码进行的分析map端的执行执行的主要过程：首先会对block进行split，每个split上启动一个map task，map方法执行完之后，最终会把输出写到磁盘上。如果没有热的侧阶段，则直接输出到hdfs上，如果有有reduce作业，则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存。每个map task都有一个环状的内存缓冲区，存储着map的输出结果，在每次当缓冲区快满（默认是达到8
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2023-08-18 19:43:30
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Hadoop运行jar1.打包使用eclipse进行打包，注意：打包过程中只需要src文件夹，其余都不要，也不要进行任何的设置（如主类）2.拷贝将打好的jar包拷贝至haoop目录/bin下3.执行命令命令进入目录../bin/hadoop jar xxx.jar 主类全路径（主类包名.主类名（不带.java）） 运行参数4.查看可以通过命令行查看执行情况可以通过50030查看job运行
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2023-05-29 16:20:22
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目的：Linux环境下使用crontab执行定时任务，向文件输出Hello World！1.编写一个helloCron.sh脚本文件1.1创建一个目录： mkdir /app/test -p (-p:如果目录app没有创建，则会直接创建)1.2进入目录：cd /app/test1.3创建定时任务执行的脚本：touch helloCron.sh1.4编辑helloCron.sh,如下#!/bin/b
hadoop核心组件——HDFS系列讲解之HDFS的shell命令操作基本语法常用命令HDFS的特性 基本语法老版本:hadoop fs 具体命令新版本:hdfs dfs 具体命令常用命令（1）-help：输出这个命令参数bin/hdfs dfs -help rm（2）-ls: 显示目录信息hdfs dfs -ls /（3）-mkdir：在hdfs上创建目录hdfs dfs -mkdir -
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2023-07-19 13:40:14
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# 使用Shell执行Hadoop命令
Apache Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大数据。通过Hadoop，用户可以轻松处理和分析海量数据。在Hadoop中，许多操作可以通过Shell命令执行，这些命令可以在集群的任何节点上运行。接下来，我们将探讨如何使用Shell执行Hadoop命令，并提供一些常见命令示例。
## 1. 前期准备
在开始之前，确保您已经正确
原创
2024-08-06 13:59:28
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学习Java有一段时间了，可是对于Java的运行机制却总是没有去深入理解一下，借着这次复习的机会好好看了一下，对Java的运行机制有了大致的理解。 首先先来看一下一般高级语言的运行机制。一、高级语言的运行机制 计算机高级语言按程序的执行方式可以分为编译型和解释型两种。 编译型语言是指使用专门的编译器，针对特定平台（操作系统）将某种高级
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2023-09-01 11:17:33
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1 问题现象在做CDH版本降级(C62.0->C5.16.1)测试的过程中，集群中有两个节点上运行的角色（DataNode、NodeManager等）服务均正常。但在该节点上无法执行hadoop等相关命令，提示如下错误：-bash: hadoop: command not found测试环境 1.Redhat7.2 2.采用root用户操作2 问题分析根据报错“-bash: hadoop:
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2024-02-22 19:07:28
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学习Hadoop集群环境搭建是Hadoop入门必经之路。搭建分布式集群通常有两个办法：要么找多台机器来部署(常常找不到机器)或者在本地开多个虚拟机(开销很大，对宿主机器性能要求高，光是安装多个虚拟机系统就得搞半天……)。那么，问题来了！有没有更有可行性的办法？提到虚拟化，Docker最近很是火热！不妨拿来在本地做虚拟化，搭建Hadoop的伪分布式集群环境。虽然有点大材小用，但是学习学习，练练手也是
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2024-04-10 15:42:51
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hadoop job -kill jobid 可以整个的杀掉一个作业，在这个作业没啥用了，或者确认没有价值的情况下使用hadoop job -kill-task attempid 如果一个作业的某个mapper任务出了问题，而整个作业还希望继续运行的情况下，使用这个命令 1） 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时，一般不必
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2023-05-29 11:20:53
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概念介绍#HDFS 概述
Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。
（1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
（2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
（3）Sec
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2023-09-20 10:45:19
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1. 在busybox中先进入main函数2. 根据调用号进入ash_main（也就是busybox的shell）3. 进入cmdloop（1）中for循环4. 在parsecmd中解析标准输入5. 此时在控制台上输入./a_static执行（a_static为我的elf格式的应用程序）6. shell解析出命令退出parsecmd进入evaltree再进入evalcommand7.
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2024-01-08 15:19:53
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整个 Hadoop MapReduce 的作业执行流程如图 1 所示，共分为 10 步。图 1 Hadoop MapReduce的作业执行流程1. 提交作业客户端向 JobTracker 提交作业。首先，用户需要将所有应该配置的参数根据需求配置好。作业提交之后，就会进入自动化执行。在这个过程中，用户只能监控程序的执行情况和强制中断作业，但是不能对作业的执行过程进行任何干预。
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2023-05-30 14:50:55
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## 如何在CDH中执行Hadoop相关命令
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[登录CDH服务器] --> B[切换到hadoop用户];
B --> C[执行Hadoop相关命令];
```
### 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 登录CDH服务器
登录CDH服务器 --> 切换到
原创
2024-07-11 04:40:05
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## Docker能够执行Hadoop命令
在大数据领域中，Hadoop是最受欢迎的分布式计算框架之一，它可以处理大量的数据并提供高可靠性和高可扩展性。而Docker则是一种轻量级的容器化技术，可以帮助我们快速构建、部署和管理应用程序。但是，你可能会好奇，Docker能够执行Hadoop命令吗？本文将为你解答这个问题。
首先，我们需要了解Docker和Hadoop的基本概念。
### Doc
原创
2024-01-08 06:24:08
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