软件:Spark - 3.1.1环境:在windows中基于pycharm进行开发,使用远程Linux的python环境作为pycharm的解释器。目标:通过pyspark读取开了Kerberos的HDFS集群上的文件。配置:在远程服务器上下载Spark将hdfs-site.xml、yarn-site.xml、core-site.xml拷贝到linux服务器的spark/conf目录
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2023-06-11 14:55:46
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# 使用 Python 向 HDFS 文件中写入内容
## 引言
在现代大数据处理的环境中,Hadoop 分布式文件系统(HDFS)作为一个强大的存储解决方案,广泛应用于各种数据处理任务。HDFS 旨在处理大规模的数据集,相比于传统的文件系统能够高效地存储和处理数据。要将数据写入 HDFS,Python 提供了各种工具和库,使这一过程变得简单易行。
本文将介绍如何使用 Python 向 H
Spark作为大数据计算框架,主要的优势在于数据计算,但是因为自身不具备分布式文件系统,所以往往需要结合其他的文件系统和数据源来完成工作,这其中就包括HDFS。HDFS是Hadoop的分布式文件系统,Spark写数据到Hadoop,其实就是HDFS与Spark协同工作,那么这一过程要如何实现呢? Spark框架不管是写数据还是读取数据,基于Hadoop集群,主要靠的就是HDFS。我们可以把这个过程
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2023-09-05 08:43:15
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#!/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from hdfs.ext.kerberos import KerberosClient
import requests,csv,time
client=KerberosClient('http://x.x.x.x:50070',mutual_auth='REQUIRED',principal='example@EXA
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2023-06-26 11:58:39
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HDFS 基本 shell 操作1.1 创建目录1.2 上传指令1.3 创建空文件1.4 向分布式文件系统中的文件里追加内容1.5 查看指令1.6 下载指令1.7 合并下载1.8 移动hdfs中的文件1.9 复制hdfs中的文件到hdfs的另一个目录1.10 删除命令1.11 查看磁盘利用率和文件大小1.12 修改权限1.13 修改文件的副本数1.14 查看文件的状态1.15 测试 1.1 创建
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2024-01-30 06:41:10
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1.创建文件 2.写入内容
原创
2021-08-04 10:47:11
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废话不多说,先上图 科学已经证明,人记住一张图片要比记住一堆文字要容易的多,这就是我们右脑的作用。那么所以我觉得先记住一张图,以后只要想到这张图那么HDFS整个的文件写入流程就会很容的回想起来。 那么接下来我们就分析一下这张图中都有哪些步骤: 第一步:客户端向NN发送写入文件申请,这时NN就要看看我系统里边有没有你要写入的这文件,要是有不好意思,你就不能写入了,要是没有OK可以写入。 第二步:客户
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2023-07-20 21:26:11
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前提,通过内置命令open以写模式打开文件后,才能进行写文件的操作; 值得注意的是,在进行完操作之后要用命令close关闭文件。1.用file对象的write()方法写文件write()方法将指定的字符串写入文件当前插入点位置,其具体的语法格式如下:file对象.write(写入字符串)
>>>file=open("mydata.txt",'w')
>>>fi
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2023-05-26 11:40:18
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HDFS文件操作 HDFS是一种文件系统,存储着Hadoop应用将要处理的数据,类似于普通的Unix和linux文件系统,不同的是他是实现了google的GFS文件系统的思想,是适用于大规模分布式数据处理相关应用的、可扩展的分布式文件系统。它有以下优点:1、在分布式存储中,经常会出现节点失效的情况,HDFS可以持续监视,错误检查,容错处理,自动恢复;2、分布式存储的文件都是非常巨大的,HDFS重
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2023-08-28 17:49:46
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客户端调用create()来创建文件DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。元数据节点首先确定文件原来不存在,并且客户端有创建文件的权限,然后创建新文件。DistributedFileSystem返回DFSOutputStream,客户端用于写数据。客户端开始写入数据,DFSOutputStream将数据分成块,写入data qu
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2024-03-16 13:45:20
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在使用javaAPI进行hdfs的操作时,需要导入响应的jar包,这里使用maven统一管理,给出xml配置文件:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/X
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2024-02-22 11:03:51
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[HDFS] 浅析HDFS文件读取、写入一,初始化 在使用HDFS的API进行读写操作前都会对FileSystem进行初始化。并且让客户端创建namenode的通信代理代理用于进行RPC通信。fs= FileSystem.get(new URI("hdfs://172.28.94.25:9000"), conf, "yang");具体过程如下图的时序图 关于Hadoop 的RPC通信可以参考,里
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2024-04-14 11:20:03
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小文件解决方案背景Archive概述创建archive查看归档文件查看归档之后的样子查看归档文件之前的样子提取archivearchive注意事项 背景hdfs并不擅长存储小文件,因为每个文件最少一个block,每个block的元数据都会在namenode占用内存,如果存在大量的小文件,它们会吃掉namenode大量内存。如下所示,模拟小文件场景:Archive概述hadoop archive可
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2024-06-10 12:28:55
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一、HDFSHDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合。目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。HDFS是以block-sized chunk组织其
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2024-05-10 15:33:47
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读取文件步骤: 1、打开文件,使用open(),获取一个文件对象 2、读取文件内容,文件对象.read() 3、关闭文件,文件对象.close() 文件写入也有三个步骤:打开 — 写入 — 关闭。内置函数open(),可以用来打开一个文件并返回一个文件对象。 该函数有三个重要的参数: 1.参数file,要打开文件的路径(相对路径或绝对路径) 2.参数mode,我们可以根据需要,选择读模式'r',写
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2023-05-31 14:37:16
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# Python读取HDFS文件内容教程
## 整体流程
下面是读取HDFS文件内容的整体流程:
```mermaid
pie
title Python读取HDFS文件内容流程
"建立与HDFS的连接" : 30
"指定要读取的HDFS文件路径" : 20
"打开HDFS文件" : 20
"读取文件内容" : 20
"关闭文件" : 10
``
原创
2023-09-27 20:02:32
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HDFS写入流程 1、 使用HDFS提供的客户端Client, 向远程的Namenode发起RPC请求 2、 Namenode会检查要创建的文件是否已经存在, 创建者是否有权限进行操作, 成功则会为文件创建一个记录, 否则会让客户端抛出异常; 3、 当客户端开始写入文件的时候, 客户端会将文件切分成多个packets, 并在内部以数据队列“data queue( 数据队列) ”的形式管理这些p
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2024-04-01 13:11:05
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什么是文件文件是系统存储区域的一个命名位置,用来存储一些信息,便于后续访问。能够在非易失性存储器中实现持续性存储,比如在硬盘上。当我们要读取或者写入文件时,我们需要打开文件;在操作完毕时,我们需要关闭文件,以便释放和文件操作相关的系统资源,因此,文件操作的主要包括以下:打开文件读取或者写入关闭文件打开文件Python使用内置的open()函数打开一个文件,并且返回一个文件对象,也叫句柄(handl
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2023-08-28 10:06:42
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文件的写入过程这里的FSDatainputStream改成outputstream第一步:客户client 发送文件上传的请求给NameNode,NameNode去检查目标文件是否存在,父目录是否存在,返回是否上传第二步:接受指令 , 给NameNode发送Block1可以传输到datanode的那些服务器上第三步:NameNode根据当前配置和机架感知原理来进行分配,如返回datanode的地址
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2024-03-05 15:05:43
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# Spark 写入 HDFS 文件的详解指南
在大数据处理的领域,使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)是一项很基础且重要的技能。对于刚入行的小白,我们将通过清晰的步骤和代码示例来展示整个流程。
## 整体流程概述
以下是使用 Spark 写入 HDFS 文件的基本流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境准