hadoop 文件操作】的更多相关文章

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce (1)观察集群配置情况 [root@master ~]# hdfs dfsadmin -report (2)web界面观察集群运行情况 使用netstat命令查看端口监听 [root@…
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1.使用hadoop命令查看hdfs下文件 [root@localhost hadoop-2.7.2]# hadoop fs -ls hdfs://192.168.211.129:9000/  (最后一定要加/) 开始在xshell上执行这条命令失败,使用netstat -nltp命令查看监听的9000端口,是127.0.0.1:9000,没有找到办法更改这个监听的IP和端口 后来就把etc/hadoop/core-site.xml配置下的localhost改为192.168.211.129,保…
1.创建目录 #hdfs dfs -mkidr /test 2.查询目录结构 #hdfs dfs -ls / 子命令 -R递归查看//查看具体的某个目录:例如#hdfs dfs -ls /test 3.创建文件 #hdfs dfs -touchz /test/data.txt 4.查看文件内容 #hdfs dfs -cat /test/data.txt (-text和-cat效果一样) 5.复制文件 // .表示当前目录,也可以指定具体其它目录#hdfs dfs -copyToLocal /te…
Create a directory in HDFS - mkdir The hadoop mkdir command is for creating directories in the hdfs. This is similar to the unix mkdir command. You can use the -p option for creating parent directories. Takes path uri’s as argument and creates direct…
摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍如何利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件.…
1    运行环境说明... 3 :编译并运行<权威指南>中的例3.2. 3 内容... 3 2.3.1   创建代码目录... 4 2.3.2   建立例子文件上传到hdfs中... 4 2.3.3   配置本地环境... 5 2.3.4   编写代码... 5 2.3.5   编译代码... 6 2.3.6   使用编译代码读取文件... 6 :写入HDFS成为一个新文件... 7 内容... 7 3.3.1   编写代码... 8 3.3.2   编译代码... 9 3.3.3   建立…
这篇文章主要介绍了使用hadoop的API对HDFS上的文件访问,其中包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,需要的朋友可以参考下hdfs文件操作操作示例,包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,大家参考使用吧 复制代码 代码如下:import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.File;import ja…
摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式.命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍怎样利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这样的框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式.一种是命令行方式.即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:还有一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,採用编程的方式操作HDFS的文…
HDFS分布式文件系统:优点:支持超大文件存储.流式访问.一次写入多次读取.缺点:不适应大量小文件.不适应低时延的数据访问.不适应多用户访问任意修改文件. 1.hadoop用于大数据处理,在数据量较小时,并不适用于实时性强的任务,并不是所有的job放到hadoop上,性能都会提升. 2.大量小文件的情况下会极大的降低系统的性能,所以处理前需要先将少文件聚合成大文件,map的输出也应该首先combine在传输给reduce. 3.数据传输时的IO开销,存储在内存中还是硬盘中,节点之间共享数据的分发…