1.把数据表test从hbase下拷出 hdfs dfs -get /hbase/data/default/test /home/hadoop/hbase/test 2.文件放到新集群的系统上 scp /home/hadoop/hbase/test.tar.gz  root@192.168.1.1:/home/hadoop/hbase/ tar -zxvf test.tar.gz ./ 3.文件拷入新的hadoop集群hbase下 hdfs dfs -put /homr/hadoop/hbase

接着之前继续API操作的学习 CopyFromLocalFile: 顾名思义,从本地文件拷贝 /** * 使用Java API操作HDFS文件系统 * 关键点: * 1)create Configuration * 2)get FileSystem * 3)...It's your HDFS API operation. */ public class HDFSApp { public static final String HDFS_PATH = "hdfs://hadoop000:8020&

默认是从hdfs读取文件,也可以指定sc.textFile("路径").在路径前面加上hdfs://表示从hdfs文件系统上读 本地文件读取 sc.textFile("路径").在路径前面加上file:// 表示从本地文件系统读,如file:///home/user/spark/README.md ‍ 网上很多例子,包括官网的例子,都是用textFile来加载一个文件创建RDD,类似sc.textFile("hdfs://n1:8020/user/hdfs

  Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构     Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中

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>

1.本文目的 通过解析客户端创建文件流程,认知hadoop的HDFS系统的一些功能和概念. 2.主要概念 2.1 NameNode(NN): HDFS系统核心组件,负责分布式文件系统的名字空间管理.INode表的文件映射管理.如果不开启备份/故障恢复/Federation模式,一般的HDFS系统就只有1个NameNode,当然这样是存在单点故障隐患的. NN管理两个核心的表:文件到块序列的映射.块到机器序列的映射. 第一个表存储在磁盘中,第二表在NN每次启动后重建. 2.2 NameNodeSe

以前我们介绍的访问HDFS的方法都是单线程的,Hadoop中有一个工具可以让我们并行的拷贝大量数据文件,这个工具就是distcp. distcp的典型应用就是在两个HDFS集群中拷贝文件,如果两个集群使用的Hadoop版本相同,可以使用hdfs标识符: % hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar 这条命令会把第一个集群(namenode为命令中指定的namenode1)中的/foo目录拷贝到第二个集群中的/bar目录下,于是

Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序.HDF

实验目的 复习安装jdk 学习免密码登录 掌握安装配置hdfs集群的方法 掌握hdfs集群的简单使用和检查其工作状态 实验原理 1.hdfs是什么 hadoop安装的第一部分是安装hdfs,hdfs是一个磁盘文件系统,提供的功能类似于本地文件系统一样,可以通过命令进行增删改查文件,不同的是,hdfs通过将很多机器放在一起组成一个节点,大大提高了存储文件和处理文件的能力,也简化了对文件的操作. 2.hdfs的组成 hdfs的文件系统主要包括两个部分:namenode(管理节点)和datanode(

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> <

软件下载 Oracle Big Data Connectors:ODCH 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/bdc/big-data-connectors/downloads/index.html Jave SE 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6u38-downloads-1877406.html Oracle11g下载地址: Oracle Enter

将e:/source文件夹下的文件打个zip包后拷贝到f:/文件夹下面 import java.io.*; import java.util.zip.ZipEntry; import java.util.zip.ZipOutputStream; public class DirCopy { public static void main(String[] args) throws Exception{ dirZipCopy("E:/source","F:/source.zip

1.HDFS删除文件或目录 package Hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; /** * 删除HDFS上的文件或目录实例 * @author SimonsZhao * */ public

前言 这段时间在用hdfs,由于要处理的文件比较多,要及时产出旧文件,但是发现hdfs的blocks数一直在上涨,经分析是hdfs写入的速度较快,而block回收较慢,所以分心了一下hadoop删文件的流程,并做了调优,希望对遇到此类问题的程序猿们有帮助. 正文 经分析与查看源码发现,hdfs删除文件的流程是这样的: (1)java程序中的DFSClient调用delete函数,删除文件 (2)NameNode将文件从他的namespace中删除 (3)NameNode通过心跳的方式,发命令给D

HDFS中文件的压缩与解压 文件的压缩有两大好处:1.可以减少存储文件所需要的磁盘空间:2.可以加速数据在网络和磁盘上的传输.尤其是在处理大数据时,这两大好处是相当重要的. 下面是一个使用gzip工具压缩文件的例子.将文件/user/hadoop/aa.txt进行压缩,压缩后为/user/hadoop/text.gz 1 package com.hdfs; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.io.InputStream; 5 import

body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}

需求描述 为了能方便快速的获取HDFS中的文件,简单的搭建一个web服务提供下载很方便快速,而且在web服务器端不留临时文件,只做stream中转,效率相当高! 使用的框架是SpringMVC+HDFS API 关键代码 @Controller @RequestMapping("/file") public class FileDownloadController { private static final String BASE_DIR = "/user/app/dump

功能:通过spark sql 将hdfs 中文件导入到mongdo 所需jar包有:mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar.mongo-java-driver-3.8.0.jar scala代码如下: ) { System.) } ) ) ) ) ) ) ).getOrCreate() import spark.implicits._ val df = spark.read.json(hdfsServer + logPath + "/" + fileN

Mysql 利用拷贝data目录文件的方式迁移mysql数据库 步骤如下: 1.首先要确定data目录 这个问题困扰了我很久,因为网上的帖子大部分只是说拷贝mysql数据库目录下的data文件夹中的数据,但是data目录到底在哪里,并未说明,我开始是拷贝的MySQL安装目录中的data文件夹,但是显然这是错误的,拷贝后并未出现需要的数据库. 其实是拷贝mysql的数据存放路径,具体如下 C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.6\data(注意:ProgramDa

 一.swap交换分区 Swap分区在系统的物理内存不够用的时候,把硬盘空间中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用.那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap分区中,等到那些程序要运行时,再从Swap分区中恢复保存的数据到内存中. 用于当物理内存不足时,调用硬盘的一部分来充当内存使用,这个就是所谓的虚拟内存.其类似Windows的pagesfile.sys.   二.swap分区大小 分区时一般设定:swap分区的大小=1.5*物理内存容