jquery读取数据库图片 View demo 查看演示 Download Source 下载源 In this tutorial we will create a bubbly image gallery that shows your images in a unique way. The idea is to show the thumbna
转载
2023-09-28 17:14:51
59阅读
读取HDFS的整体流程图如下，下面根据此图对整个操作进行大致介绍 1.调用DistributedFileSystem.open(Path path, int b
转载
2023-08-18 22:30:52
104阅读
HDFS读写删目录 &nb
转载
2024-04-16 20:41:06
25阅读
在HDFS客户端实现中，最重要也是最复杂的一部分就是文件的读写操作。打开文件 当客户端读取一个HDFS文件时，首先会调用DistributedFileSystem.open（）方法打开这个文件，open方法首先会调用DFSCklient.open()方法创建HDFS文件对应的DFSInputStream输入流对象，然后构建一个HDFSDataInputSream对象包装DFSInputStrea
转载
2023-10-19 12:02:38
134阅读
hadoop装好后，文件系统中没有任何目录与文件1、 创建文件夹 hadoop fs -mkdir -p /hkx/learn 参数-p表示递归创建文件夹2、 浏览文件 hadoop fs -ls / 3、 上传本地文件到HDFS hadoop fs -put word.txt /hkx/learn 4、 查看文件 hadoop fs -cat /hkx/learn/wo
转载
2023-09-08 22:05:39
196阅读
本次实验相关信息如下:
操作系统:Ubuntu 14
Hadoop版本:2.4.0
Spark版本:1.4.0
运行前提是Hadoop与Spark均已正确安装配置
2、在Linux中生成一个文件test.txt，保存在/home/testjars/目录下
hadoop fs -put /
转载
2024-08-28 15:40:02
97阅读
在上节第四课中，我们介绍了使用java编程工具idea创建一个maven项目，来操作hadoop集群上的文件，这节我们介绍下怎么使用python开发工具pycharm来读、写和上传文件。我们介绍这2种方式的原因是，通过hadoop hive或spark等数据计算框架完成数据清洗后的数据是存储在HDFS上的，而爬虫和机器学习等程序在Python或java中容易实现，在Linux环境下编写Python
转载
2023-07-14 16:56:41
211阅读
一、 HDFS读文件流程 1、客户端通过FileSystem对象的open方法打开希望读取的文件，DistributedFileSystem对象通过RPC调用namenode，以确保文件起始位置。对于每个block，namenode返回存有该副本的datanode地址。这些datanode根据它们与客户端
转载
2023-07-29 14:07:59
151阅读
一、HDFS的概述 1、hdfs式文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间–目录树来定位文件。 2、它是分布式的，由很多服务器联合起实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 3、它的设计是一次写入，多次读出，且不支持文件的修改。 二、HDFS的优缺点 1、优点 （1）高容错性（一数据块存储，可以保存多个副本，容易实现负载均衡）。 （2）适合处理大量数据（支持GB、TB、PB级别的数
转载
2024-03-19 22:18:11
51阅读
在调试环境下，咱们用hadoop提供的shell接口测试增加删除查看，但是不利于复杂的逻辑编程查看文件内容www.xiaorui.cc用python访问hdfs是个很头疼的事情。。。。这个是pyhdfs的库 import pyhdfs
fs = pyhdfs.connect("192.168.1.1", 9000)
pyhdfs.get(fs, "/rui/111", "/var/111")
f
转载
2023-08-28 21:25:15
164阅读
刚刚接触Hadoop，对于里面的HDFS感觉思想就是分而治之再综合的过程，不过这个分布式文件系统还是蛮厉害的。现在介绍一下它的基本原理，通俗易懂。 一、HDFS的一些基本概念： 数据块（block）：大文件会被分割成多个block进行存储，block大小默认为64MB。每一个block会在多个datanode上存储多份副本，默认是3份。namenode：namenode负责管理文件目录、文件和
转载
2024-07-24 17:34:24
77阅读
HDFS数据写入流程client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；client请求3台DataNode中的一台A上
转载
2024-06-25 20:53:54
13阅读
# SparkSQL读取HDFS
## 引言
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，它提供了内置的SparkSQL模块，用于处理结构化数据。同时，Hadoop Distributed File System (HDFS)是一个可扩展的分布式文件系统，常用于存储和处理大规模数据。本文将详细介绍如何使用SparkSQL读取HDFS上的数据，并给出相应的代码示例。
## 前提条
原创
2024-01-18 08:17:55
323阅读
# Python读取HDFS
Hadoop Distributed File System (HDFS)是Apache Hadoop生态系统的一部分，用于可靠地存储和处理大规模数据集。Python是一种流行的编程语言，提供了许多库和工具来处理数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python读取HDFS中的数据。
## 连接HDFS
要在Python中读取HDFS数据，我们首先需要建立与HDFS
原创
2023-09-07 21:14:36
198阅读
最近接到一个客户反馈，说是服务器内存使用过高，总内存16G，使用top命令查看可用内存已经不足1G了。客户环境服务器为linux，部署了3个tomcat，每个tomcat均有大量的日志产生。让客户使用free -m检查一下此处有必要解释一下free命令返回的各个参数的意思（直接转了）。解释: total：是总的物理内存 used：使用中的内存&nbs
一, 读文件剖析Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
FSDataInputStream in = fs.open(new Path(uri));客户端调用FileSystem的get()方法得到一个实例fs(即分布式文件系统DistributedFileSystem),然后f
MapReduce的缺点：中间结果会借助磁盘传递，大量的Map-Reduced作业受限于IO 对延时要求较为苛刻的用例，比如：对流数据进行处理来做近实时分析在大型数据集上进行交互式分析Spark堆栈中的组件 spark的核心是RDD（弹性分布式数据集），一种通用的数据抽象，封装了基础的数据操作，如map，filter，reduce等。RDD提供数据共享的抽象，相比其他大数据处理框架，如Map
Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意：(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None(2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这
HDFS 读取文件HDFS的文件读取原理，主要包括以下几个步骤：1、首先调用FileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的 实例。2、DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一block按照重复数会返回多个locations，这些locatio
转载
2023-11-03 21:31:38
97阅读
## Java HDFS读取实现流程
为了实现Java HDFS读取，我们需要按照以下步骤进行操作：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 创建一个Hadoop Configuration对象
2 | 设置Hadoop集群的名称节点地址和端口号
3 | 创建一个Hadoop FileSystem对象
4 | 使用FileSystem对象打开要读取的文件
5 | 创建一个输入流，将文件内容
原创
2023-09-18 20:37:48
69阅读
