1、HDFS的JAVA API操作HDFS在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从HDFS提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件。2、搭建开发环境2.1创建Maven工程引入pom依赖<dependencies>
<dependency>
<groupId>
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2024-01-26 09:52:29
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1 : 上传本地文件到HDFS@Test
public void testUpload() throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
//默认值，可以不设置
conf.set("dfs.blocksize", "128m");
// 1.先获取一个访问HDFS的客户端对象
// 参数1
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2024-07-16 08:32:03
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HDF5介绍：HDF 是用于存储和分发科学数据的一种自我描述、多对象文件格式。HDF 是由美国国家超级计算应用中心（NCSA）创建的，以满足不同群体的科学家在不同工程项目领域之需要。HDF 可以表示出科学数据存储和分布的许多必要条件。HDF 被设计为：自述性：对于一个HDF 文件里的每一个数据对象，有关于该数据的综合信息（元数据）。在没有任何外部信息的情况下，HDF 允许应用程序解释HDF文件的结
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2023-10-24 00:00:13
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目录1.Windows下安装hadoop和jdk1.1 Windows下安装jdk1.2 Windows下安装hadoop2. Maven2.1 Maven简介2.2 Maven安装与配置2.3 通过pom文件下载hadoop的客户端依赖3.API之文件操作 3.1 API之文件系统对象3.3 API之文件下载 3.4 API
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2024-04-06 09:30:11
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前面写了Linux的Hadoop集群搭建，现在需要把Lniux与eclipes连接起来。完成一些简单常用的api。搭建外部客户端：1、配置环境变量 1.1 配置jdk的环境变量 1.2 配置hadoop的环境变量 变量名：HADOOP_HOME 路径： 1.3修改Path %HADOOP_HOME%\bin 1.4修改系统用户名 在系统变量中新建HADOOP_USER_NAME 值为root 2、
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2024-04-16 22:03:56
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HDFS1.HDFS 概述1.1 HDFS 产出背景及定义1.1.1 HDFS 产生背景1.1.2 HDFS 定义1.2 HDFS 优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3 HDFS 组成架构1.4 HDFS文件块大小2.HDFS的Shell操作（开发重点）2.1 基本语法2.2 命令大全2.3 常用命令实操2.3.1 准备工作2.3.2 上传2.3.3 下载2.3.4 HDFS 直接操作3
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2023-10-16 12:54:51
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HDFS结构介绍 HDFS是Hadoop提供的基于分布式的文件存储系统。全称为Hadoop Distributed File System。主要由NameNode、DataNode两类节点构成。其中NameNode节点的主要功能是管理系统的元数据，负责管理文件系统的命令空间，记录文件数据块在DataNode节点上的位置和副本信息，协调客户端对文件系统的访问，以及记录命名空间的改动和本身属性的变动
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2024-03-29 09:56:26
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# HDFS的Python接口实现指南
## 引言
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个用于存储大规模数据的分布式文件系统。Python为我们提供了与HDFS进行交互的接口，使得数据科学家和开发者可以灵活地操作大数据。在本文中，我们将通过几个步骤来实现HDFS的Python接口，帮助初学者掌握基础。
## 实现流程
我们将通过以下步骤来实现HDFS的Python接口，具体流程请参考
原创
2024-09-12 07:10:16
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概要Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一种分布式文件系统，旨在在商用硬件上运行。它与现有的分布式文件系统有很多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的区别是显着的。HDFS 具有高度容错性，旨在部署在低成本硬件上。HDFS 提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大量数据集的应用程序。HDFS 放宽了一些 POSIX(可移植操作系统接口)标准的 要求，以启用对文件系统数据的流式访问。
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2023-12-14 15:38:06
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HDFShdfs的定义: Hadoop的分布式文件系统（HDFS）被设计成适合运行通用硬件上的分布式文件系统，它和现有的分布式文件系统有很多的共同点。但同时，它和其它的分布式文件系统的区别也是很明显的，hdfs是一个高容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上使用。HDFS放宽了一部分POSIX(https://baike.baidu.com/
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2023-07-20 21:24:34
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# HDFS API Python: A Comprehensive Guide with Code Examples
## Introduction
HDFS (Hadoop Distributed File System) is a distributed file system designed to store and process large datasets across mul
原创
2024-01-14 07:14:33
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# 实现HDFS Python API的步骤
## 整体流程
在实现HDFS Python API的过程中，主要需要进行以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 安装hdfs3库 |
| 步骤二 | 连接HDFS |
| 步骤三 | 上传文件到HDFS |
| 步骤四 | 从HDFS下载文件 |
| 步骤五 | 删除HDFS上的文件 |
#
原创
2024-06-30 04:57:16
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import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
/**
* hdfs入门程序:
* 面向对象：一切皆对象
* 文件系统也可以看做是一类事物、FileSystem
*
* 一定有共同的行为和属性：
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2023-10-23 10:24:32
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目录一 客户端环境1.1 配置环境变量1.2 eclipse/IDEA准备二 HDFS的具体API操作2.1创建HDFS客户端对象并测试创建文件夹2.2 测试文件上传2.3 测试文件下载2.4 测试删除文件夹2.5 测试查看文件详情2.6 判断是文件夹还是文件一 客户端环境前面博客叙述了HDFS的shell操作，回顾一下：使用bin/hadoop fs  
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2024-03-21 15:12:42
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上传下载hdfs文件递归删除hdfs指定文件夹目录package com.cc.api1.hdfsapi;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org
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2024-05-22 18:45:52
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前言HDF(Hierarchical Data File)是美国国家高级计算应用中心(National Center for Supercomputing Application,NCSA)为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式 。HDF是一种功能强大，广泛运用于科学领域的文件格式。研究它的组织结构特别是HDF5 的组织结构对于处理和管理地理信息系统的海量图形数
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2024-01-04 19:05:44
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python操作WebHDFS起因在工作中经常需要使用到hdfs进行文件操作，同时经常有和java做数据交互同时操作hdfs的过程，在这个过程中发现java使用hdfs的方式和python还是有一定差异性的，如路径头部java为hdfs，python为url，于是写下此文档做一个总结备用。WebHDFS API客户端class hdfs.client.Client（url，root = None，
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2023-11-26 10:17:36
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3.1常用类3.1.1ConfigurationHadoop配置文件的管理类，该类的对象封装了客户端或者服务器的配置（配置集群时，所有的xml文件根节点都是configuration）创建一个Configuration对象时，其构造方法会默认加载hadoop中的两个配置文件，分别是hdfs-site.xml以及core-site.xml，这两个文件中会有访问hdfs所需的参数值，主要是fs.def
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2023-12-27 10:53:43
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此次使用python的hdfs库操作HDFS，首相安装该库：pip install hdfs其次，要保证HDFS可用，如下图就代表可用，当然你列出的文件和我的不同老规矩，先来看看它这个库的大概结构，方便以后调用。先 import hdfs ，然后跟进hdfs库，查看定义它的地方。如下，既然是连接的库，那么这个client就是连接的客户端了，这里出现了三个client，它们有什么不同首先是Clien
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2023-07-05 13:09:10
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概述HORTONWORKS DATA PLATFORM (HDP®) 基于集中化架构 (YARN)，是业内唯一一款极其安全且可用于企业的开源 Apache Hadoop® 分布式系统。HDP 可满足静态数据的全部需求，助力实时客户应用程序，并提供可加速决策和创新进程的强劲大数据分析。Hortonworks DataFlow (HDF) 提供了唯一的端到端平台，利用直观的拖放界面，可以在内部或云中实
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2024-06-16 17:46:10
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