[实验目的] 1)了解hbase服务 2)学会启动和停止服务 3)学会进入hbase shell环境 [实验原理] HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据.本实验时在linux系统中配置hbase环境,通过在hbase shell环境下进行对hbase表的基本操作. [实验环境] 本次环境是:centos6.5 + jdk1.7.0_79 + hadoop-2.4.1 + hb

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200.POPTEST是国内最早在大数据测试领域中探索的机构,已经形成了先进的行业课程体系和教学方法.poptest陆续会推出大数据方面的知识分享. Hadoop主要由HDFS和MapReduce引擎两部分组成. •http://hadoop.apache.org/ 从0.20.X分支发展出hadoo

1. HDFS 介绍  • 什么是HDFS 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间--目录树来定位文件. 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: • 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:  • 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.  • Hdfs整体架构如下 2. HDFS的特性 (

一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以

HDFS应用开发 HDFS(Dadoop Distributed File System) HDFS概述 高容错性 高吞吐量 大文件存储 HDFS架构包含三部分 Name Node DataNode Client HDFS数据写入流程 HDFS应用开发方式 HDFS Client Java/shell/Web UI Kerbors控制 HDFSJava应用开发 下载客户端/获取样例工程/生产样例工程/导入eclipse/编码 Java开发流程 初始化 目录操作 文件读取 文件写入/追加( 初始化

01 我们一起学大数据 老刘继续分享出Hadoop中的HDFS模块的一些高级知识点,也算是对今天复习的HDFS内容进行一次总结,希望能够给想学大数据的同学一点帮助,也希望能够得到大佬们的批评和指点! 02 知识点 第10点:HDFS机制之心跳机制 根据这个图,咱们说说心跳机制工作原理,首先master启动的时候,会开一个ipc server在那里:接着slave启动后,会向master注册连接,每隔3秒钟向master发送一个心跳,携带状态信息:最后master就会通过这个心跳的返回值,向sla

01 我们一起学大数据 老刘今天开始了大数据Hadoop知识点的复习,Hadoop包含三个模块,这次先分享出Hadoop中的HDFS模块的基础知识点,也算是对今天复习的内容进行一次总结,希望能够给想学大数据的同学一点帮助,也希望能够得到大佬们的批评和指点!(每个点都很重要,都不能忽视) 02 需谨记的知识点 第1点:Hadoop是什么? Hadoop,它是Apache开发的一个分布式系统基础架构,由三个模块组成:分布式存储的HDFS.分布式计算的MapReduce.资源调度引擎Yarn. 第2点

hadoop小文件存档1.HDFS存档小文件弊端 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在NameNode的内存中,因此HDFS存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需的磁盘容量和数据块的大小无关.例如,一个1M的文件设置为128M的块存储,实际使用的是1M的磁盘你空间.2.解决存储小文件办法之一 HDFS存文档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少NameNode内存使用的同时,允许对文件进行透明的

-help 功能:输出这个命令参数手册 -ls 功能:显示目录信息 示例: hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/ 备注:这些参数中,所有的hdfs路径都可以简写 -->hadoop fs -ls / 等同于上一条命令的效果 -mkdir 功能:在hdfs上创建目录 示例:hadoop fs -mkdir -p /aaa/bbb/cc/dd -moveFromLocal 功能:从本地剪切粘贴到hdfs 示例:hadoop fs - moveFromL

高可用(Hign Availability,HA) 一.概念 作用:用于解决负载均衡和故障转移(Failover)问题. 问题描述:一个NameNode挂掉,如何启动另一个NameNode.怎样让两个NameNode数据同步. 实现原理: 在另一台服务器上有一个相同的NameNode节点,这台服务器上的 NameNode的状态为standBy.正在运行的NameNode的状态为Active. 解决两个NameNode信息同步问题:因为如果一个NameNode挂掉,另一个NameNode的edit

命令基本格式: hadoop fs -cmd < args > 1. ls 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls /dir hadoop fs -ls -R /dir --列出hdfs文件系统所有的目录和文件 2.put hadoop fs -put <local file> <hdfs file> --hdfs file的父目录一定要存在,否则命令不会执行 hadoop fs -put <local file or dir>

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

HDFS:分布式文件系统,运行文件通过网络在多台主机分享的文件系统,分块写入(128M),适用于一次写入多次查询,不支持并发写(只能一块一块写),小文件不合适. nameNode(主节点,单个): 保存HDFS的元数据信息(命名空间信息.文件系统的目录树.文件和block关系即文件对应block列表.dayaNode和block关系):接受用户读写请求.当它运行的时候,这些信息是存在内存中的,但是这些信息也可以序列化到磁盘上.负责将文件分block存储在磁盘上,多备份存储(由dataNode进行

一.安装java 二.IntelliJ IDEA(2018)安装和破解与初期配置 参考链接 1.进入官网下载IntelliJ IDEA https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows,选择收费版,下面再破解 2.点击下载进入下载页开始下载,如果没有弹出下载框,请点击图中位置 3.下载之后双击,开始安装,点击next 4.选择安装路径,最好不要安装到C盘,这里我安装到D盘IDEA文件夹,点击next 5.选择安装32位或者64位的,

package cn.itcast.bigdata.hdfs.diceng; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import java.io.File; import java.io.FileInputStrea

package cn.itcast.hdfs; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; impor

命令基本格式:hadoop fs -cmd < args > 1. ls 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件hadoop fs -ls /dirhadoop fs -ls -R /dir --列出hdfs文件系统所有的目录和文件 2.puthadoop fs -put <local file> <hdfs file> --hdfs file的父目录一定要存在,否则命令不会执行hadoop fs -put <local file or dir> <

一.查询目录下的文件 1.查询根目录下的文件 Hadoop fs -ls / 2.查询文件夹下的文件 Hadoop fs -ls /input 二.创建文件夹 hadoop fs -mkdir /文件名称 三. 上传本地文件到HDFS中 hadoop fs -put 文件名称 文件名称 /上传位置/ 四.删除文件 hadoop fs -rm /文件名称 五.删除文件夹 hadoop fs -rm -r 文件夹名称 六.从HDFS中复制文件到本地 hadoop fs -get 文件名称 七.查询文

第一种方式: 1 格式化namecode(是对namecode进行格式化) hdfs namenode -format(或者是hadoop namenode -format) 进入 cd /root/apps/hadoop/tmp/dfs/name/current 启动namecode    hadoop-daemon.sh start namenode 启动datanode     hadoop-daemon.sh start datanode 其他两台机器也执行下  hadoop-daemo

BULK INSERT dbo.T_test001 FROM 'E:\bus_20160316\bus全量评级及借款编号_20160316.csv' WITH ( FIELDTERMINATOR =',', --就这儿,用制表符 BATCHSIZE =100000,  --每批 条数   FIRSTROW=2             --起始行  ) --------------------以上操作需要相应的数据库权限,权限不够无法操作