认识HDFSHDFS是用来解决什么问题的HDFS设计与架构熟悉hdfs常用命令Python操作HDFS的其他API观察上传后的文件，上传大于128M的文件与小于128M的文件有何区别？启动HDFS后，会分别启动NameNode/DataNode/SecondaryNameNode，这些进程的的作用分别是什么？NameNode是如何组织文件中的元信息的，edits log与fsImage的区别？使用
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2024-02-05 09:09:53
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文件和异常学习处理文件和保存数据可让我们的程序使用起来更容易：用户将能够选择输入什么样的数据，以及在什么时候输入；用户使用我们的程序做一些工作后，可将程序关闭，以后再接着往下做。学习处理异常可帮助我们应对文件不存在的情形，以及处理其他可能导致程序崩溃的问题。这让我们的程序在面对错误的数据时更健壮 —— 不管这些错误数据源自无意的错误，还是源自破坏程序的恶意企图，以下学习的技能可提高程序的适用性、可
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2024-09-16 11:28:46
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HDFS是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件,其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色；
重要特性如下：
（1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是6
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2024-03-25 16:07:55
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1. HDFS的基本概念和特性设计思想——分而治之：将大文件、大批量文件分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，....）提供数据存储服务。1.1 HDFS的概念首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间--目录树来定位文件；其次，它是分布式的，有很多服务器联合起来
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2023-12-20 20:35:53
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1、 概述 小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间
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2024-03-15 19:21:35
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数据块每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读写的最小单位。构建与单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的快。该文件系统块的大小可以使磁盘块的整数倍。文件系统块一般为几千字节，而磁盘块一般为512字节。HDFS同样也有块(block)的概念，但是大得多，默认为64MB(Hadoop1系列为64MB，Hadoop2系列为128MB)。与单一磁盘上的文件系统相似，HDFS上的文件也
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2024-03-18 13:54:00
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涉及到文件操作，我们有时候会读取一个文件夹中的所有的文件。这些文件可能是文件名完全混乱的，也可能是完全格式化的（如1.png，2.png...）。下面介绍Python中的几种按顺序（假如有）读取文件夹中文件的方法。首先不得不说的是python中的os.listdir()方法。 os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。功能是不是一目了然？但是，os
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2023-06-16 01:33:18
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我们可以从java.io.InputStream类中看到，抽象出一个read方法，用来读取已经打开的InputStream实例中的字节，每次调用read方法，会读取一个字节数据，该方法抽象定义，如下所示：public abstract int read() throws IOException;Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑，如果我们清楚了如何从H
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2024-08-09 14:13:40
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学习spark任何技术之前，请先正确理解spark，可以参考：正确理解spark以下对RDD的三种创建方式、单类型RDD基本的transformation api、采样Api以及pipe操作进行了python api方面的阐述一、RDD的三种创建方式从稳定的文件存储系统中创建RDD，比如local fileSystem或者hdfs等，如下："""
创建RDD的方法:
1: 从一个稳定的存储系统中，
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2023-11-28 09:17:16
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直接上代码#! /usr/bin/python2.7# -*- coding: utf8 -*-import osimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")sys.path.append("../")import datetimefrom utils import confUtilsdef hadoop_m...
原创
2021-08-04 13:56:44
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# Python imread 读取文件夹
## 概述
在Python中，可以使用`imread`函数来读取图像文件。如果需要读取一个文件夹中的所有图像文件，可以使用Python的文件操作功能来遍历文件夹，并在每个文件上应用`imread`函数。
在本文中，我将向你展示如何使用Python的OpenCV库来实现“python imread 读取文件夹”的功能。首先，让我们来看一下整个流程。
原创
2024-01-04 09:12:20
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直接上代码#! /usr/bin/python2.7# -*- coding: utf8 -*-import osimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")sys.path.append("../")import datetimefrom
原创
2022-02-17 13:50:14
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1 '''
2 os模块除了提供使用操作系统功能和访问文件系统的简便方法之外，还提供了大量文件与文件夹操作的方法。
3 os.path模块提供了大量用于路径判断、切分、连接以及文件夹遍历的方法。
4 shutil模块也提供了大量的方法支持文件和文件夹操作
5 '''
6 '''
7 access(path,mode) 按照mode指定的权限访问文件
8 chdir(path) 把
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2023-08-22 22:08:42
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HDFS是一个分布式文件系统，其数据存储和处理方式与传统的文件系统有所不同。其中一个关键的特性就是它将文件分成一个或多个块，然后将这些块分散存储在不同的物理节点上。这种存储方式可以提高数据的可靠性和可扩展性。而块的大小设置对于HDFS的性能和数据存储有着非常重要的影响。HDFS块的大小HDFS块的大小是指在HDFS中存储一个文件时，将文件分成多少个块，并且每个块的大小是多少。在HDFS中，块的大小
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2024-07-10 08:39:21
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前言在企业里面，我们搭建一个服务一般都会考虑几个问题。首先是用途，比方说一般都有开发环境，测试环境以及生产环境（比较重要的服务一般还会有灰度环境）。这个用途一旦决定了，我们就可以考虑接下来的问题了。第二是架构，第三就是成本了。架构会直接决定所需要花费的机器成本和维护成本。好吧，好像有点扯远了。回到正题。这里我想要说明的事情是我当上大数据运维之后，遇到的坑其实都可以归根溯源到架构或者原
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2024-05-31 11:37:36
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/** Handle heartbeat from datanodes. */
public DatanodeCommand[] handleHeartbeat(DatanodeRegistration nodeReg,
StorageReport[] reports, final String blockPoolId,
long cacheCapacity, long cacheUsed,
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2024-08-16 18:27:55
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# Python 获取文件夹的大小
在日常开发和运维工作中，我们经常需要获取文件夹的大小，以便评估存储空间的使用情况或进行容量规划。Python提供了一种简单而有效的方法来实现这一目标。本文将介绍如何使用Python获取文件夹的大小，并通过代码示例演示具体实现。
## 了解文件夹大小的概念
在开始编写代码之前，我们先来了解一下文件夹的大小是如何定义的。文件夹的大小是指该文件夹下所有文件和子文
原创
2024-02-05 10:52:26
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[代码]
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2008-08-13 20:00:00
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# Python获取文件夹的大小
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python获取文件夹的大小。本文将包含整个过程的步骤，每一步需要执行的代码以及对代码的注释。最后，我还会使用甘特图和序列图来展示整个过程。
## 整个过程的步骤
下面是整个过程的步骤，我们将按照这个流程逐步进行。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入必要的模块 |
| 步骤
原创
2023-12-09 04:04:47
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# Python查看文件夹的大小
## 引言
在计算机领域，文件夹是一种用于存储和组织文件的容器。但是，随着时间的推移，文件夹中可能会积累大量的文件，并且文件夹的大小也会逐渐增加。了解文件夹的大小对于计划存储空间、执行备份和优化磁盘空间都非常重要。在本篇文章中，我们将学习如何使用Python编程语言来查看文件夹的大小，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 了解文件夹的大小
首先，
原创
2023-08-14 19:44:34
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