HDFS Property列表，适用于Hadoop 2.4以上。

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Hadoop问题：Input path does not exist: hdfs://Master:9000/user/hadoop/input

问题描述: org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://Master:9000/user/hadoop/input at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:323) at org.apac…

Encountered IOException running import job: org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://slaver1:9000/user/hadoop/tb_user already exists

1.当时初学Sqoop的时候,mysql导入到hdfs导入命令执行以后,在hdfs上面没有找到对应的数据,今天根据这个bug,顺便解决这个问题吧,之前写的http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8039128.html. [hadoop@slaver1 sqoop--cdh5.3.6]$ bin/sqoop import \ > --connect jdbc:mysql://slaver1:3306/test \ > --username root \ >…

hadoop 提高hdfs删文件效率----hadoop删除文件流程解析

前言这段时间在用hdfs,由于要处理的文件比较多,要及时产出旧文件,但是发现hdfs的blocks数一直在上涨,经分析是hdfs写入的速度较快,而block回收较慢,所以分心了一下hadoop删文件的流程,并做了调优,希望对遇到此类问题的程序猿们有帮助. 正文经分析与查看源码发现,hdfs删除文件的流程是这样的: (1)java程序中的DFSClient调用delete函数,删除文件 (2)NameNode将文件从他的namespace中删除 (3)NameNode通过心跳的方式,发命令给D…

使用JDK中的类URL访问HDFS(来自吴超Hadoop)

package hdfs; import java.io.InputStream; import java.net.URL; import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; public class App1 { /** * 抛异常: unknown host: chaoren * 原因:是因为本机没有解析主机名chaoren */ static final S…

深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用)

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop? Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.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高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据…

如何有效恢复误删的HDFS文件

HDFS是大数据领域比较知名的分布式存储系统,作为大数据相关从业人员,每天处理HDFS上的文件数据是常规操作.这就容易带来一个问题,实际操作中对重要数据文件的误删,那么如何恢复这些文件,就显得尤为重要. 本文针对误删HDFS文件的问题,通过利用HDFS的内部机制,提供了以下几种方法: 1. 回收站机制恢复 HDFS提供了回收站功能,当我们执行hdfs dfs -rm -r some_file命令后,文件不会被立即删除.而是先将要删除的数据移动到当前用户的.Trash目录下,待超过一定时间(可通过…

HDFS简述

管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统,Hadoop自带HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)分布式文件系统. 一.HDFS设计 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上. 超大文件:几百MB.GB.TB,目前已有PB级. 流式数据访问:一次写入.多次读取:数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各种分析. 商用硬件:节点故障的几率较高,被设计成能够持续运行且不让用户觉察到明显中断. 低时间延迟的数…