创建一个名为‘尘曦’的文件内容如下 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
[1] Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬
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2024-03-01 09:54:33
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读取文件：
下图是HDFS读取文件的流程： 这里是详细解释： 1.当客户端开始读取一个文件时，首先客户端从NameNode取得这个文件的前几个block的DataNode信息。（步骤1,2） 2.开始调用read()，read()方法里，首先去读取第一次从NameNode取得的几个Block，当读取完成后，再去NameNode拿
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2023-09-01 10:36:53
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## 使用Flink读取Hadoop文件
在大数据处理中，Flink是一个流处理引擎，而Hadoop是一个分布式存储和计算框架。将两者结合可以实现更加复杂和强大的数据处理任务。本文将介绍如何使用Flink读取Hadoop文件，并给出相应的代码示例。
### 什么是Flink和Hadoop？
- Flink：Apache Flink是一个流处理引擎，支持在内存中执行计算，可以实现低延迟和高吞吐
原创
2024-06-20 06:13:32
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前言： 上文介绍了Hadoop的IO序列化，大家应该可以知道其实Hadoop很多的设计也是专门为了MapReduce编程框架服务的，除了序列化还有专门的文件类：SequenceFile和MapFile，其中，MapFile是经过排序并带有索引的SequenceFile，而SequenceFile也是我们数据仓库原来在云梯1上最通用的数据文件，下面我将详细介绍下
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2023-10-20 16:58:37
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1、概述 HDFS相当于是做存储的。有大量的数据需要存，存到哪里。 HDFS（Hadoop Distributed File System） 是一个 Apache Software Foundation 项目,
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2024-05-15 10:09:22
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读文件 读文件时内部工作机制参看下图： 客户端通过调用FileSystem对象（对应于HDFS文件系统，调用DistributedFileSystem对象）的open()方法来打开文件（也即图中的第一步），DistributedFileSystem通过RPC（Remote Procedure Call）调用询问NameNode来得到此文件最开始几个block的文件位置（第二
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2023-09-14 13:04:39
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HDFS文件读取的过程1).使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的Namenode发起RPC请求；2).Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会返回有该block拷贝的DataNode地址；3).客户端开发库Client会选取离客户端最接近的DataNode来读取block；如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地
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2023-09-20 12:44:18
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一.Hadoop的核心1.Hadoop是分布式文件系统，简称HDFS。2.Hadoop的最核心框架设计是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了分布式存储，MapReduce为海量数据提供了分布式计算。二.什么是HDFS1.HDFS的灵感是来源于Google的GFS论文。2.HDFS的特点： 1.易于扩展的分布式文件系统 2.运行
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2023-07-24 10:07:20
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HDFS写数据流程：详细步骤图：详细描述： 1.客户端向NN发送文件上传的请求 2.NN进行一系列的检查：是否有权限，文件的父目录是否存在，文件是否已经存在同名等等，检查通过，允许上传 3.NN告知客户端允许上传 4.客户端发送真正的文件上传的请求，请求包含一个重要信息，文件的长度/大小 5.NN根据文件的长度计算文件的切块的个数（200M/128M = 2）,以及获取文本的配置信息dfs.re
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2023-08-03 14:48:26
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在读取HDFS上的文件时，Client、NameNode以及DataNode都会相互关联。按照一定的顺序来实现读取这一过程，读取过程如下图所示： 通过上图，读取HDFS上的文件的流程可以清晰的知道，Client通过实例打开文件，找到HDFS集群的具体信息（我们需要操作的是 ClusterA，还是ClusterB，需要让Client端知道），这里会创建一个输入流，这个输入流是连接DataNode的
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2024-03-04 06:53:31
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Hadoop 生态系统
HDFS：Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一种分布式文件系统，数据被保存在计算机集群上，HDFS 为 HBase 等工具提供了基础。
MapReduce：Hadoop 的主要执行框架是 MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型，MapReduce 把任务分为 map（映射）阶段和 reduce（化简）
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2023-09-22 13:30:36
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本篇主要介绍Python中文件读写的基本用法:f = open(r' 路径/a.txt,'w',encoding=’utf-8‘)
文件的三种模式：w，r，a
'w' 写文件 会清空原文件 ‘w+’ 写读模式 先清空原文件内容
‘r’ 读文件 打开不存在的文件，都会报错，默认是r 模式 'r+' 读写模式 r+只在当前位置写入
‘a’ 追加模式 'a+'
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2023-06-01 17:27:40
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什么是Hadoop ？ 简单来说，Hadoop就是解决⼤数据时代下海量数据的存储和分析计算问题。 Hadoop不是指具体的⼀个框架或者组件，它是Apache软件基⾦会下⽤Java语⾔开发的⼀个开源分布式计算平台，
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2024-06-05 15:41:22
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Python读写文件操作一、python读文件操作首先定义文件路径，例如：DirPath = "./title.csv"然后就可以使用with open方法读文件内容了，例如：with open(DirPath,'r',encoding="utf-8") as f:
datas = f.readlines()
for data in datas:
list = da
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2023-06-12 16:49:24
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python中读文件常用的三个函数 就是file(),open(),with open() 我们先用file来细讲一下读文件的方法 第一步： file(‘文件名’) 这里的文件名可以用文件的完整路径，也可以是相对路径。 如果把要读取的文件和代码放在了同一个文件夹下，那么只需要写它的文件名就够了。 比如： f = file(‘data.txt’) #读取文件和代码放在同一个文件下
f=file(‘
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2023-08-31 20:10:58
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python读写文件，和设置文件的字符编码比如utf-8
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2023-07-07 07:18:00
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首先第一步,打开文件,有两个函数可供选择:open()
和 file()①. f =
open('file.txt',‘w')
...
file.close()
②.
f = file('file.json','r')
...
file.close()#记得打开文件时最后不要忘记关闭!
open()
和 file() 都是Python的内建函数,返回一个文件对象,具有相同的功能,可以任意替换.使用
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2023-08-06 22:22:13
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Python读写文件基础知识点在 Python 中，读写文件有 3 个步骤：1．调用 open()函数，返回一个 File 对象。2．调用 File 对象的 read()或 write()方法。3．调用 File 对象的 close()方法，关闭该文件。新建一个sj.txt文档，内容为hello.输入代码：helloFile=open('F:\\sj.txt')调用open将返回一个File对象。
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2023-08-30 11:25:43
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读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。读文件要以读文件的模式打开一个
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2023-07-02 16:15:29
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读文件打开一个文件用open()方法(open()返回一个文件对象)：>>> f = open(filename, mode,buffering) #buffering寄存，具体自行搜索mode：决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。不同模式打开文件的完全列表：模式描述r以只读方式打开文件。文件的指
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2023-08-30 10:30:36
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