最近在处理离线数据导入HBase的问题,涉及从Hdfs中读取gz压缩文件,把思路记录下来,以作备用.具体代码如下: package org.dba.util; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impo

查看一个归档或者压缩文件的内容而无需解压它 得益于 Linux 社区,有很多命令行工具可以来达成上面的目标.下面就让我们来看看使用它们的一些示例. 1.使用 vim 编辑器 vim 不只是一个编辑器,使用它我们可以干很多事情.下面的命令展示的是在没有解压的情况下使用 vim 查看一个压缩的归档文件的内容: $ vim ostechnix.tar.gz 你甚至还可以浏览归档文件的内容,打开其中的文本文件(假如有的话).要打开一个文本文件,只需要用方向键将鼠标的游标放置到文件的前面,然后敲 ENTE

Linux下查看压缩文件内容的 10 种方法 通常来说,我们查看归档或压缩文件的内容,需要先进行解压缩,然后再查看,比较麻烦.今天给大家介绍 10 不同方法,能够让你轻松地在未解压缩的情况下查看归档或压缩文件的内容. 从技术上讲,查看归档或压缩文件不提前进行解压是不可能的.本文介绍的方法中会将这些压缩文件在后台一个临时目录 /tmp 中进行解压缩.重启系统后,/tmp 目录的内容将被清空. 在进一步讨论之前,这里先解释一下归档和压缩文件. 归档 是将多个文件或文件夹组合成一个文件的过程.在这种情

集群测试 上传小文件到集群,随便选择一个小文件上传到hdfs的根目录 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input / [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ 验证是否上传成功,验证ok,Replication的3代表三个副本数 image.png 上传一个大文件如我们的hadoop安装包 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/

目录 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS 二.开发scala代码 standAlone模式查看HDFS上的文件 步骤 一.退出local模式,重新进入Spark-shell 二.开发scala代码 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS cd /export/servers/sparkdatas hdfs dfs -mkdir -p /sparkwordcount hdfs dfs -put wordcount.txt /s

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

1.查看HDFS下所有的文件存储位置信息 package Hdfs; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.f

1.查看HDFS下所有的文件或目录 package Hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public cla

SpringMVC上传压缩文件,解压文件,并检测上传文件中是否有index.html 说明: 1.环境:SpringMVC+Spring+Tomcat7+JDK1.7 2.支持 zip和rar格式的压缩文件上传和解压: 3.这里只提供处理上传文件的工具类,方法在Controller中进行的调用,前端View层进行文件上传的表单提交不再进行赘述. ---------------------------------------------------------------分割线----------

在使用Asp.Net自带的服务器端控件Fileupload上传文件时,可能会出现不能上传压缩文件的问题,此时可以通过下面的方法解决: 在<system.web>中添加: <httpRuntime maxRequestLength="2048000" executionTimeout="60"/> 就可以了.

1.通过Java往hdfs写avro文件 import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.nio.ByteBuffer; import org.apache.avro.Schema; import org.apache.avro.file.CodecFactory; import org.apache.avro.file.DataFileWriter; import

在 Windows 上使用压缩文件 安装 MySQL 1. 下载 MySQL mysql-5.7.27-win32.zip:二进制文件; 服务器类型: mysqld 2. 解压 mysql-5.7.27-win32.zip 3. 设置 配置文件 my.ini 没有新建一个( 里面涉及的目录没有的记得新建 ) [client] no-beep socket =0.0 port=2224 #设置mysql客户端连接服务端时默认使用的端口 [mysqld] server-id=45 port=2224

通过Xshell 压缩文件.解压缩文件 gzip tools.txt 压缩[tools.txt]文件 zcat tools.txt.gz   查看压缩文件[tools.txt.gz]内容 gunzip tools.txt.gz 解压文件[tools.txt.gz] cat tools.txt  查看文件[tools.txt]内容 解压缩语句 还能这样写 gzip -d9 tools.txt.gz 解压文件[-d  :解压缩的参数: -#  :压缩等级, 1 最不好, 9 最好, 6 是默认值!]

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

/** * 读取上传 xls 内容返回 * @param file * @return */@RequestMapping(value = "/read.xls")@ResponseBodypublic String read(@RequestParam("file") MultipartFile file) { //判断上传的文件类型是不是图片 int maxSize = 1024 * 1024 * 2; if (file == null || file.getS

perl的文件句柄不仅支持普通文件, 还支持管道,今天需要统计一个fastq文件中的序列数和碱基数,而NGS的fastq文件一般都是gzip压缩的,所以 需要读取压缩文件中的内容,代码如下: my ($fastq) = @ARGV: my ($reads, $bases) = cal_sequence_info($fastq); print qq{$reads\t$bases\n}; sub cal_sequence_info { my $fastq = shift; my $file_hand

要读取的文件为:/user/hdfs/stdin.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <request> <jobinstanceid>SK9cohJD4yklcD8dJuZXDA</jobinstanceid> <context> <property name="userName" value="xdf"/&g

./bin/sparkR --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.3.0 --master yarn hdfs://master:9000/tmp/demo.cvs 替换你的hdfs路径>sc = sparkR.init(master = "yarn″, appName="SparkR")>sqlContext = sparkRSQL.init(sc)>demo = read.df(sqlContext,'hdf

<script src="/static/js/jquery.js"></script> // 前端页面实现头像预览 // 当用户选中文件之后,也就是头像的input标签有值时触发 $('#avatar').change(function () { var file = this.files[0]; var fr = new FileReader(); fr.readAsDataURL(file); fr.onload = function(){ $('#ava

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

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