1、hdfs的副本的配置
2、hadoop启动方式
3、大数据干什么的
4、hdfs-namenode工作机制
hadoop2.8.4
hadoopMapReduce
MapReduce的思想
对wordcount例子程序分析
1、hdfs的副本的配置修改hdfs-site.xml文件<!-- 注释配置数据块的冗余度，默认是3 -->
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2023-12-26 20:01:14
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API使用一、准备工作1.1、解压1.2、环境变量1.3、新建工程1.4、依赖包1.5、测试1.6、注意事项二、使用方法2.1、HDFS 文件上传2.2、HDFS 文件下载2.3、HDFS 文件夹删除2.4、HDFS 文件名更改2.5、HDFS 文件详情查看2.6、HDFS 文件和文件夹判断2.7、HDFS 的 I/O 流操作2.7.1 文件上传2.7.2 文件下载2.8、定位文件读取 一、准备
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2023-08-31 10:02:52
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Java与hadoop交互1、Configuration cfg=new Configuration(); 2、cfg.set(“fs.defaultFS”,“hdfs://ip地址:9000”); 3、获取文件系统：FileSystem fs=FileSystem.get(cfg); 1~3合起来的写法，与HDFS文件系统建立连接： FileSystem fs=FileSystem(new UR
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2024-04-22 10:22:02
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前言在Ambari平台上，启用了Kerberos之后，一些服务的Web UI，像Namenode:50070、Oozie Web UI、Storm UI、Solr Web UI等快速链接大部分都是需要Kerberos认证才可以继续使用的。像这种情况，就不能在Linux上进行操作了，需要在Windows上安装Kerberos客户端，再进行浏览器配置才可以访问Hadoop服务的Web UI界面。安装配
配置hadoop，主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文件，默认下来，这些配置文件都是空的，所以很难知道这些配置文件有哪些配置可以生效，上网找的配置可能因为各个hadoop版本不同，导致无法生效。浏览更多的配置，有两个方法:
1.选择相应版本的hadoop,下载解压后，搜索*.xml,找到core-default.
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2024-09-29 10:51:37
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# 如何使用Java连接HDFS指定配置文件
## 引言
在大数据领域，HDFS是一个常用的分布式文件系统，而Java是一个广泛应用的编程语言。在实际开发中，我们经常需要使用Java来连接HDFS来读取或写入数据。本文将指导你如何使用Java连接HDFS，并指定配置文件。
## 整体流程
下面是连接HDFS指定配置文件的整体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-06-05 07:30:24
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在上篇《hadoop(01)、windows平台下hadoop环境搭建》中，实践了在windows平台下使用搭建hadoop开发环境，同时搭建完毕在基于命令行的形式对HDFS进行了基本的操作，本文我们会在搭建的hadoop的基础平台上使用JAVA API来对HDFS进行简单的操作。
一、环境准备1.windows下hadoop开发环境：参见《h
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2024-05-19 15:50:41
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# Java连接高可用HDFS如何配置
在Java程序中连接高可用HDFS需要配置正确的Hadoop配置文件，以确保能够连接到HDFS集群中的任何一个节点。下面将介绍如何配置Java程序以连接高可用HDFS，并提供代码示例。
## 配置Hadoop配置文件
首先，在Java项目中需要添加Hadoop的依赖，比如`hadoop-common`和`hadoop-hdfs`。然后，需要在项目中添加
原创
2024-07-05 05:49:55
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记录一下Java API 连接hadoop操作hdfs的实现流程（使用连接池管理）。以前做过这方面的开发，本来以为不会有什么问题，但是做的还是坑坑巴巴，内心有些懊恼，记录下这烦人的过程，警示自己切莫眼高手低！一：引入相关jar包如下<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
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2023-07-29 18:26:34
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先在pom.xml中导入依赖包 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-hdfs --> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</grou ...
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2021-09-18 21:44:00
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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
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2023-10-03 20:34:16
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# 如何实现Spark配置和HDFS的连接
在大数据处理的领域，Apache Spark与HDFS（Hadoop Distributed File System）的连接是至关重要的一步。在这篇文章中，我将详细讲解如何配置Spark以访问HDFS，并使用简单的代码示例帮助你理解每一步的具体操作。
### 整体流程
在实现Spark与HDFS的连接之前，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
|
HDFS设计的主要目的是对海量数据进行存储，也就是说在其上能够存储很大量文件（可以存储TB级的文件）。HDFS将这些文件分割之后，存储在不同的DataNode上， HDFS 提供了两种访问接口：Shell接口和Java API 接口，对HDFS里面的文件进行操作，具体每个Block放在哪台DataNode上面，对于开发者来说是透明的。
1、获取文件系统
1
之前分别介绍了使用Hadoop的C API操作HDFS和使用Hadoop的Java API操作HDFS，在介绍Java访问方式时（C API不存在这样的问题），程序是部署在Hadoop安装环境的，这具有一定的局限性，因为客户端不可能总是运行在Hadoop安装节点上。本文介绍以Java方式远程访问/操作HDFS。在Hadoop安装环境中和远程访问的主要区别在于Hadoop环境配置的获取和程序的执行方
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2024-02-23 11:06:25
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# Java连接hdfs集群的实现步骤
## 1. 简介
在进行Java连接hdfs集群之前，我们首先需要了解一些基本概念。Hadoop是一个开源的分布式文件系统，用于存储和处理大数据集。HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统之一，它提供了高可靠性、高容量以及高性能的数据存储。
在Java中连接hdfs集群，我们可以使用Apac
原创
2024-01-29 09:18:36
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# Java连接HDFS依赖
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Java中连接Hadoop分布式文件系统（HDFS）。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 引入Hadoop依赖 |
| 步骤2 | 创建Configuration对象 |
| 步骤3 | 设置HDFS相关配置 |
| 步骤4 | 创建FileSystem对象
原创
2023-10-08 09:39:40
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hdfs：分布式文件系统有目录结构，顶层目录是： /,存的是文件，把文件存入hdfs后，会把这个文件进行切块并且进行备份，切块大小和备份的数量有客户决定。存文件的叫datanode，记录文件的切块信息的叫namenodeHdfs的安装准备四台linux服务器先在hdp-01上进行下面操作配置域名映射vim /etc/hosts主机名：hdp-01 对应的ip地址：192.1
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2024-06-20 19:39:08
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package com.shiwusuo.ReadHdfsToClickHouse.gauss
import java.sql.{Connection, DriverManager}
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import scala.collection.mutable.ArrayBu
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2023-06-01 20:50:58
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记录一下Java API 连接hadoop操作hdfs的实现流程（使用连接池管理）。以前做过这方面的开发，本来以为不会有什么问题，但是做的还是坑坑巴巴，内心有些懊恼，记录下这烦人的过程，警示自己切莫眼高手低！一：引入相关jar包如下 <dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
HDFS优化
DataNode打开最大文件数配置操作场景一个HDFS Datanode同时打开的文件数量是有上限的，该上限是通过参数dfs.datanode.max.transfer.threads设置的，默认值为4096。根据集群的数据量和操作相应调高此值。操作步骤参数入口：在Ambari系统中，选择“服务 > HDFS > 配置”，通过过滤框搜索相应的参数配置，按照。（此配
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2024-03-28 10:56:45
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