1. 任务背景 近日有个项目任务,要求读取压缩在Zip中的百科HTML文件,经分析发现,提供的Zip文件有如下特点(=>指代对应解决方案): (1) 压缩为分卷文件 => 只需将解压缩在同一目录中的一个分卷zip即可解压缩出整个文件 (2) 压缩文件中又包含不同的两个文件夹,且各包含n个小zip文件,小zip文件中包含目录及对应的HTML文本文件 采用第一方案:依次解压缩各小zip文件,存放在一个目录中,然后上传到HDFS中 存在问题:每个小zip都包含上万个小文件,按照第一方案解压缩,耗费的

版权声明:本文由熊训德原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/258 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 本文档从源码角度分析了,hbase作为dfs client写入hdfs的hadoop sequence文件最终刷盘落地的过程.之前在<wal线程模型源码分析>中描述wal的写过程时说过会写入hadoop sequence文件,hbase为了保证数据的安全性,一般都

一. 概述 上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka,这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程,由于storm写入hdfs的可定制东西有些多,我们先不从kafka读取,而先自己定义一个Spout数据充当数据源,下章再进行整合.这里默认你是拥有一定的storm知识的基础,起码知道Spout和bolt是什么. 写入hdfs可以有以下的定制策略: 自定义写入文件的名字 定义写入内容格式 满足给定条件后更改写入的文件 更改写入文件时触发的Action 本篇会先说明如何用sto

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

数据源类型:数组列表 [{field:value}, {field:value}, {field:value}, {field:value}] 1. 定义http数据源链接 package com.etl.datalink; import java.util.Map; public class LinkHttp { private String url; private Map<String,Object> params; public String getUrl() { return url

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

利用Apache Flume 读取JMS 消息队列消息.并将消息写入HDFS,flume agent配置例如以下: flume-agent.conf #name the  components on this agent   agentHdfs.sources  = jms_source   agentHdfs.sinks =  hdfs_sink   agentHdfs.channels  = mem_channel   #  Describe/configure the source  ag

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

1 练习讲解(此处自己没跑通,以后debug) 题目见flink---实时项目---day02 kafka中的数据,见day02的文档 GeoUtils package cn._51doit.flink.day07; import ch.hsr.geohash.GeoHash; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObjec

碰到的问题 (1)线程操作问题,因为单机节点,代码加锁就好了,后续再写 (2) 消费者写hdfs的时候以流的形式写入,但是什么时候关闭流就是一个大问题了,这里引入了   fsDataOutputStream.hsync(); hsync 保证 hdfs在写数据的时候被新的reader读到,保证数据被datanode持久化 生产者 package com.xuliugen.kafka.demo; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProdu

背景知识见链接:elasticsearch备份与恢复3_使用ES-Hadoop将HDFS数据写入Elasticsearch中 项目参考<Elasticsearch集成Hadoop最佳实践>的tweets2HdfsMapper项目 项目源码:https://gitee.com/constfafa/ESToHDFS.git 开发过程: 1. 先在kibana中查看下索引的信息   "hits": [   {   "_index": "xxx-wor

spark 1.5.1是支持直接读取gz格式的压缩包的,和普通文件没有什么区别: 使用spark-shell进入spark shell 交互界面: 输入命令: sc.textFile("\huawei\mr\20161120\880873\*.gz").foreach(println) 回车后是可以看到该目下很多个gz压缩包文件都被打印出来了. 参考文章: http://blog.csdn.net/xuyaoqiaoyaoge/article/details/52943606

#!/bin/bash hadoop_home=/opt/hadoop-2.4.0 tw_nginx_log_file=/home/chiline.com.all/access_com_tw.log cn_nginx_log_file=/home/chiline.com.all/access_com_cn.log current_date=$(date +%Y%m%d) hdfs_url=hdfs://xx.xx.xx.xx:9100 analyse_jar_path=$hadoop_home/

1.首先是一个基于httpclient的java 应用程序,代码在这篇文章的开头:点击打开链接 2.我们首先写一个基于springMVC框架的简单接收请求上传的文件保存本地文件系统的demo,程序代码在这:点击打开链接,不过因为之后与hadoop所以来的jar包同时使用,加上有一些三方jar包可能会冲突,这里我们简化这个demo里面maven所依赖的选项,更新的pom文件如下: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

报错: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=hgm, access=WRITE 其实就是当前window下hgm user没有hdfs的写权限   sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 777 / 或hdfs hdfs dfs -chmod 777 / 这样就给所有的用户加上了写的权限解决问题,当然仅仅限于自己开发学习时的情况   或者     org.apach

前段时间业务系统有个模块数据没有了,在排查问题的时候发现中间处理环节出错了,错误日志为文件格式不正确,将数据导出后发现这个处理逻辑的输入文件中每一行都多了一列,而且是一个空列(列分隔符是\t).第一次检查代码后没发现代码里多写了一列,第二次排查Reduce代码时,发现在写文件时value为空的Text(): public void reduce(Text key, Iterator<Text> values, OutputCollector<Text, Text> output,

HDFS 文件读写过程 HDFS 文件读取剖析 客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例. DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与client的距离来排序(根据网络集群的拓扑).如果该client本身就是一个datanode,便从本地data

Flume介绍Flume是Apache基金会组织的一个提供的高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 当前Flume有两个版本,Flume 0.9x版本之前的统称为Flume-og,Flume1.X版本被统称为Flume-ng. 参考文档:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.5

概述开始之前先看看其基本属性,HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现. 特点如下: 能够运行在廉价机器上,硬件出错常态,需要具备高容错性流式数据访问,而不是随机读写面向大规模数据集,能够进行批处理.能够横向扩展简单一致性模型,假定文件是一次写入.多次读取缺点: 不支持低延迟数据访问不适合大量小文件存储(因为每条元数据占用空间是一定的)不支持并发写入,一个文件只能有一个写入者不支持文件随机修改,仅支持追加写入HDFS中的block.packet.