一.hdfs文件读取过程 hdfs有一个FileSystem实例,客户端通过调用这个实例的open()方法就可以打开系统中希望读取的文件,hdfs通过rpc协议调用Nadmenode获取block的位置信息,对于文件的每一块,Namenode会返回含有该block副本的Datanode的节点地址:客户端还会根据网络拓扑来确定它与每一个DataNode的位置信息,从离它最近的哪个DataNode获取block的副本(所谓的就近原则),最理想的情况是该block就存储在客户端所在的节点上. hdfs

本文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6293402.html (一)Namenode的目录结构 HDFS进行初次格式化之后将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下生成一系列文件: ${dfs.namenode.name.dir}/ current VERSION edits_0000000000000000001-0000000000000000007 edits_0000000000000000008-0000000

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

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group

1.通读http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 2.在每台机器上将spark安装到/opt/spark 3.在第一台机器上启动spark master. [root@jfp3-1 latest]# ./sbin/start-master.sh 在logs目录查看日志: [root@jfp3-1 latest]# tail -100f logs/spark-root-org.apache.spark.d

1.当客户端输入一条指令:hdfs dfs -put text.txt /text时,这条命令会给到DistributeFileSystem. 2.通过DistributeFileSystem简称DFS会创建DFSClient. 3.DFSClient会与hdfs服务器建立RPC通讯,此时客户端就可以访问NameNode,并向其发送请求,并且NameNode接到请求命令 后会返回一个NameNode代理对象(NameNodeProxies). 4.客户端通过代理对象NameNodeProxies

/opt/sqoop-/bin/sqoop export --table mytablename --connect jdbc:oracle:thin:@**.**.**.**:***:dbasename --username myusername--password mypassword--export-dir /result/hive/***/000000_0 --columns column1,column2,column3--input-fields-terminated-by '\00

python想直接读取hadoop上的文件内容,一番操作,头发掉了几根,也没能解析出来parquet文件类型的文件. 本博文简单讲解一下TEXTFILE文件格式的解析: 需要安装模块hdfs from hdfs.client import Client client = Client("http://bigdata-poc.com:50070") #print(dir(client)) filepath="/user/hive/warehouse/sd.db/test_201

FSDataOutputStream,这个类重载了很多write方法,用于写入很多类型的数据:比如字节数组,long,int,char等等. 像FSDataInputStream一样,要获得FSDataOutputStream的实例,必须通过FileSystem该类来和HDFS建立连接,然后通过路径返回FSDataOutputStream实例. FileSystem返回FSDataOutputStream实例的方法有两组 1.create(Path p)函数,创建一个空文件,然后可以向该文件顺序

class HDFSWordCount { def main (args: Array[String]) { if (args.length > 0){ for (line <- Source.fromFile(args(0)).getLines().toList) //求最大长度 println(line.length +" " +line) } else Console.err.print("please enter fileName") } //对

sqoop导入mysql数据表到HDFS中sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table person--target-dir "/root/sqoop" 指定上传到hdfs指定的目录--fields-terminated-by "\t" 指定生成文件的分隔符 HIVE创建外部表,管理数据. CREATE EXTERNAL TAB

有两个海量日志文件存储在hdfs上, 其中登陆日志格式:user,ip,time,oper(枚举值:1为上线,2为下线):访问之日格式为:ip,time,url,假设登陆日志中上下线信息完整,切同一上下线时间段内是用的ip唯一,计算访问日志中独立user数量最多的前10个url,用MapReduce实现. 提示:1.要统计前10,需要两个步骤,第一个步骤实现join,统计出每个url对应的独立用户数,第二步骤求出top102.两个大表join,用同一job多输入3.要根据ip字段join,所以要

0. 前言 MaxCompute作为使用最广泛的大数据平台,内部存储的数据以EB量级计算.巨大的数据存储量以及大规模计算下高性能数据读写的需求,对于MaxCompute提出了各种高要求及挑战.处在大数据时代,数据的来源多种多样,开源社区经过十几年的发展,百花齐放,各种各样的数据格式不断的出现. 我们的用户也在各个场景上,通过各种计算框架,积累了各种不同格式的数据.怎样将MaxCompute强大的计算能力开放给这些使用开源格式存储沉淀下来的数据,在MaxCompute上挖掘这些数据中的信息,是Ma

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

Hdfs上的数据文件为T0,T1,T2(无后缀): T0: What has come into being in him was life, and the life was the light of all people. The light shines in the darkness, and the darkness did not overcome it. Enter through the narrow gate; for the gate is wide and the road

bin/sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://mini1:3306/study?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"\ --username root \ --password root \ --table top_n_city \ --m \ --export-dir /movie/top_n_city/output/ \ --input-fields-terminated-by '\t'\

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

一.HDFS基础架构 1.HDFS特点:水平扩展.高容错性.廉价硬件.开源生态系统 2.Hadoop生态圈 1).分布式存储系统(HDFS),2).资源管理框架(YARN),3).批处理框架(MapReduce.Pig),4).数据仓库(Hive),5).NoSQL系统(HBase.Drill),6).OLAP系统(Impala.Presto.Spark(SQL)),7).实时流计算框架(Storm.Spark(Streaming).Flink),8).机器学习框架(Mahout.Spark(M

SolrCloud中索引数据存储于HDFS 本人最近使用SolrCloud存储索引日志条件,便于快速索引,因为我的索引条件较多,每天日志记录较大,索引想到将日志存入到HDFS中,下面就说说怎么讲solr的索引条件数据存储到HDFS中. 一.准备工作 Solr环境或SolrCloud集群,如果不会安装可以看一下Solr5.5.4单机部署或者SolrCloud集群部署 HDFS分布式系统环境,如果不会安装的可以看一下Hadoop2.5.0安装部署 本人就以Solr5.5.4+Tomcat8.5.6单

sqoop2-1.99.4和sqoop2-1.99.3版本操作略有不同:新版本中使用link代替了老版本的connection,其他使用类似. sqoop2-1.99.4环境搭建参见:Sqoop2环境搭建 sqoop2-1.99.3版本实现参见:Sqoop2入门之导入关系型数据库数据到HDFS上 启动sqoop2-1.99.4版本客户端: $SQOOP2_HOME/bin/sqoop.sh client set server --host hadoop000 --port --webapp sq

背景 在HTTP协议的定义中,采用了一种机制来记录客户端和服务器端交互的信息,这种机制被称为cookie,cookie规范定义了服务器和客户端交互信息的格式.生存期.使用范围.安全性. 在JavaScript中可以通过 document.cookie 来读取或设置这些信息.由于 cookie 多用在客户端和服务端之间进行通信,所以除了JavaScript以外,服务端的语言(如PHP)也可以存取 cookie. Cookie详解 Cookie在远程浏览器端存储数据并以此跟踪和识别用户的机制.从实现