val fileContent=Source.fromFile("/home/soyo/桌面/ss5.txt").getLines.mkString(",") //这里统计文件中每行最后字符是0的个数 println(fileContent.split(",0,").length) if(fileContent.endsWith(",0")) //判断最后一个字符是不是0,不是0:需要总数减1,是0:不需要改变 println

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

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

对HDFS 上的文件,采用绝对路径,来读取获得 RDD: In [102]: mydata=sc.textFile("file:/home/training/test.txt")17/09/24 06:31:04 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_30 stored as values in memory (estimated size 230.5 KB, free 2.4 MB)17/09/24 06:31:04 INFO stora

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

至HDFS上传文件.假定从datanode开始上传文件,上传的数据将导致目前的当务之急是全datanode圆盘.这是一个分布式程序的执行是非常不利. 解决方案: 1.从其他非datanode节点上传 可以hadoop文件夹复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也能够,可是这样不太好.会添加namenode的负担.而且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动不论什么hadoop进程,可是能够当作client使用. 上传文件到

向HDFS上传文件,如果是从某个datanode开始上传文件,会导致上传的数据优先写满当前datanode的磁盘,这对于运行分布式程序是非常不利的. 解决的办法: 1.从其他非datanode节点上传 可以将hadoop的安装目录复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也可以,但是这样不太好,会增加namenode的负担,并且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动任何hadoop进程,但是可以当作客户端使用.上传文件到集群

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

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

近期的项目中,需要将hadoop运行完成的结果(存在于hdfs上)导入到oracle中,但是在用sqoop导入hdfs中的日期字段'2016-03-01'时,sqoop报错,说date类型必须为'yyyy-mm-dd HH:MM:SS.ffffffff'. 难道sqoop不支持自定义to_date函数么,于是我开始在网上寻求答案,但几乎找不到相关的资料,直到我在sqoop官网上看到如下的信息: sqoop导入date类型到oracle上时,只支持全格式的时间类型!!! 在这里贴出这个问题,希望对

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

1.client端向namenode请求上传文件,查看文件是否存在,是否有权限往hdfs写入 2.如果文件不存在,权限OK就根据副本数N(例如2个),根据网络拓扑选择N个离client端最近的datanode返回client. (把文件切块,一个一个block块的请求namenode,返回最优的datanode,datanode要定期向namenode发送心跳,默认3秒,看是否存活,如果死掉,选择返回的主机时就会排除掉死掉的主机) 3.block1与返回的其中一台主机建立联系(dfs01),这台

一.定时删除linux上定时的文件 显示20分钟前的文件 -exec ls -l {} \; 删除20分钟前的文件 -exec rm {} \; 显示20天前的文件 -exec ls -l {} \; 删除20天前的文件 -exec rm {} \; 二.定时删除HDFS上过时的文件 思路:获取文件或目录的修改时间,与设定的过期时间进行比较,对过期文件执行删除操作即可. #!/bin/bash source ~/.bashrc #待检测的HDFS目录 data1_file=/hive/wareh

今天上传文件的时候发现传上去的文件为空,错误提示如上述所示,原来是IP地址改掉了对呀应etc/hosts下面的IP地址也要改变,永久改ip命令-ifconfig eth0 xxx·xxx·xxx·xxx up.改完IP即可同时ssh其他节点也可以成功

计算hdfs指定目录中所有文件名中包含2011-04-24的文件大小,并换算成GB:  $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -du /user/hdfs/s3/ifocus/*2011-04-24*  |awk '{sum += $1}END{print sum}'  |awk '{total=$1;base=1024*1024*1024;print total/base}'     如果要统计20号到24号所有文件大小的总和呢? #!/bin/bash  #  DIR=/lo

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

问题描述: hadoop在虚拟机中的linux系统下 在本地通过eclipse编写代码把本地文件上传至hadoop平台的指定目录 代码如下: @Test public void upload() throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://lujie01:9000/"); FileSystem fs = FileSyst

order_created.txt   订单编号  订单创建时间 -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: order_picked.txt   订单编号  订单提取时间 -- :: -- :: -- :: 上传上述两个文件到HDFS: hadoop fs -put order_created.txt /data/order_created.txt hadoop fs -put order_picked.txt /data/order_picked.txt 通过Spark SQ

某些场景下,我们在写UDF实现业务逻辑时候,可能需要去读取某个文件. 我们可以将此文件上传个hdfs某个路径下,然后通过hdfs api读取该文件,但是需要注意: UDF中读取文件部分最好放在静态代码块中(只会在类加载时候读取一次)或者放在构造方法中(在实例化的时候执行一次),尤其在处理的数据量比较大的时候,否则会反反复复的读取,造成不必要的开销,甚至任务失败,示例代码如下: package cn.com.dtmobile.udf; import java.util.HashMap; impor

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

因公司项目需要,开始接触大数据分析这块知识.网上关于大数据这块的知识还是比较多的.学习了一个礼拜了,再次记录一下,自己的学习过程,希望可以帮助后学者少走一些弯路. 服务端的配置,由于公司项目经理已经配置好,我也就没有过多的接触,我所记录的更多的是如果使用大数据.(JDK 和Eclipse不讲了) 1.下载Hadoop开发环境,下载地址:http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz .(下载之后里面的b