在做Hadoop数据挖掘项目的时候,我们第一步是源数据的获取,即把相应的数据放置到HDFS中,以便Hadoop进行计算,手动将文件上传到HDFS中,未免太费时费力,所以我们可以采取像Flume一样的框架,或者采用Shell脚本进行文件的上传.下面主要提供Shell脚本的大致写法,仅供参考,可以根据不同业务进行相应的修改. 版本1: #!/bin/bash #set java env export JAVA_HOME=/export/servers/jdk export JRE_HOME=${JA

背景:hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍.如果文件太小,浪费namnode的元数据存储空间以及内存,如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率. 本例中将小文件的文件名作为key,其内容作为value生成SequenceFile 1.生成文件 //将目标目录的所有文件以文件名为key,内容为value放入SequenceFile中 //第一个参数是需要打包的目录,第二个参数生成的文件路径和名称 private static void combineToSequenceF

正在做一个跨平台的应用,需要使用phonegap进行文件的一些基本操作. 需求如下:可以选择本地图片,或者从相机选择图片,并进行显示在本地,然后上传到服务器,以及可以从服务器下载图片显示出来,如果本地之前下过,从缓存中取之前的文件. 对于相机本地API的调用,可以通过phonegap提供的getPicture以及captureImage进行处理.这两个的区别,我个人理解,前者是可以从相机或者相册取出图片放在cache目录中,后者直接从相机生成图片到机器上. 然后对文件操作的时候,phonegap

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

问题:对文件夹下所有文件进行批量读取,跳过文件头部分,读取每个文件数据部分的7,8,9列,保存到变量并且输出到文件. 数据: 文件夹11m\

import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import

一.使用 setrep 命令来设置 # 设置 /javafx-src.zip 的文件块只存三份 hadoop fs -setrep /javafx-src.zip 二.文件块在磁盘上的路径 # 设置的 hdfs 目录为/opt/hadoop-tmp/ # hdfs 文件块的路径为 /opt/hadoop-tmp/dfs/data/current/BP-362764591-192.168.8.136-1554970906073/current/finalized/subdir0/subdir0 三

目录 Linux上删除大量文件几种方式对比 1. rm删除:因为文件数量太多,rm无法删除(报错) 2. find查找删除:-exec 3. find查找删除:xargs 4. find调用-delete删除 5. ls和xargs组合删除 6. rsync delete删除 总结: Linux上删除大量文件几种方式对比 linux上删除大量小文件删除测试:删除500000个小文件测试 生成文件: $ for i in $(seq 500000);do echo 'text' >hello/$i

1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

最近遇到的工作内容都是和xml内容解析相关的. 1图片数据以base64编码的方式保存在xml的一个标签中,xml文件通过接口的方式发送给我,然后我去解析出图片数据,对图片进行进一步处理. 2.xml内容保存在blob字段中,然后jdbc读取blob字段获取xml内容进行解析. 解析的方法挺简单的,网上有很多种,主要有SAX,DOM4J等. 先来揭晓一下DOM4J是如何解析xml文件的,话不多少,直接上码. /** * 获取xml文件绝对路径 */ private String getFileP

文件夹结构支持 大文件上传控件6支持向服务器上传整个文件夹,并且在服务端保存时与本地目录结构完全保持一致,同时在数据库中也保留文件夹的层级结构.开发人员可以借助于数据库中的层级信息方便的管理文件,管理人员也可以在服务器中直接对上传的文件夹数据进行管理. 大文件传输 大文件上传控件6支持上传30G+的大型文件,且不限制文件类型.在文件上传过程中数据库的负载压力为0.在传输大文件过程中,控件会使用标准HTTP协议向服务器POST文件块数据.比如用户上传1G的文件时,up6会将1G的文件以1MB为单位

[转自]http://jingyan.baidu.com/article/e9fb46e196ea187521f7661a.html  无需软件批量修改文件后缀名?怎么通过命令行批量修改文件后缀名?有时候由于文件后缀名格式不同,有的时候我们需要对文件扩展名进行修改,或者文件扩展名丢失,需要添加.如果数量少的文件那还简单直接修改就好了.如果很多怎么办呢?下面小编告诉您一个不需要安装软件也能操作的办法 通过批处理文件来实现批量修改文件后缀名,也可以批量添加文件扩展名呢.   工具/原料 记事本 电脑

步骤: 1. 然后将标准号所在的列复制三份到旁边相邻的空白列 2. 使用方方格子让三列中最左面的列只保存如下格式的数据: DB37/T或DB37/ 3. 使用方方格子让三列中中间的列的只保存如下格式的数据: 数字 4. 使用方方格子让三列中最右面的列只保存如下格式的数据: -2015 5. 然后将三列数据合并成一列,使用命令:=contatenate(),详见https://jingyan.baidu.com/article/5225f26ba484fee6fa09088d.html 6. 将e

[题目要求] 找到123/目录下所有后缀名为.txt的文件 1. 批量修改.txt为.txt.bak 2. 把所有.bak文件打包压缩为123.tar.gz 3. 批量还原文件的名字,即把增加的.bak再删除 [核心要点] find 用来查找所有的.txt文件 tar 打包一堆文件 还原文件名用for循环 [脚本] #!/bin/bash / -type f -name "*.txt" > /tmp/txt.list for f in `cat /tmp/txt.list` do

在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s

本篇讲解如何通过Eclipse 编写代码去操作分析hdfs 上的文件. 1.在eclipse 下新建Map/Reduce Project项目.如图:  项目建好后,会默认加载一系列相应的jar包. 下面还有很多包. 2.我们新建Java 类就可以了.代码如下: package org.hadoop.examples; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOExcep

1.通过eclipse中的hdfs插件上传文件,上传成功,但是查看是乱码. 查阅文件本身的编码方式,发现是utf-8,同时文件在项目目录下,显示正常,因为我把它的编码格式也设成了utf-8. 2.通过xftp将文件上传到linux中,通过vi命令查看文件,显示正常. 3.通过hadoop fs /opt/friend /root/input/data,再次在eclipse插件中查看文件显示乱码 4.设置workspace的编码为utf-8,全部显示正常. 修改方式: windows->Prefe

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

在eclipse中配置自己的maven仓库 1.安装maven(用于管理仓库,jar包的管理) -1.解压maven安装包 -2.把maven添加到环境变量/etc/profile -3.添加maven目录下的conf/setting.xml文件到-/.m2文件夹下 2.安装eclipse -1.解压eclipse安装文件 -2.执行eclipse.inst文件 -3.按步骤操作 3.在eclipse中配置自己的maven仓库 1.window>>perfoemence>>mave

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs6; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa

在使用flume中发现由于网络.HDFS等其它原因,使得经过Flume收集到HDFS上得日志有一些异常,表现为: 1.有未关闭的文件:以tmp(默认)结尾的文件.加入存到HDFS上得文件应该是gz压缩文件,以tmp为结尾的文件就无法使用: 2.有大小为0的文件,比如gz压缩文件大小为0,我们单独拿下这个文件解压发现是无限循环压缩的...这个也不能直接用来跑mapreduce 目前发现上述两种情况,其它还暂未发现.至于出现上述情况还没明确原因,且这两种情况都会影响hive.MapReduce的正常