HADOOP 是什么? 分布式计算开源框架,其核心组件为:HDFS.MAPREDUCE.YARN Hadoop各个功能模块的理解 1. HDFS模块 HDFS负责大数据的存储,通过将大文件分块后进行分布式存储方式,突破了服务器硬盘大小的限制,解决了单台机器无法存储大文件的问题,HDFS是个相对独立的模块,可以为YARN提供服务,也可以为HBase等其他模块提供服务. 2. YARN模块 YARN是一个通用的资源协同和任务调度框架,是为了解决Hadoop1.x中MapReduce里NameNode

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/8944025.html HDFS总体架构 在介绍文件存储方案之前,我觉得有必要先介绍下关于HDFS存储架构方面的一些知识,在对架构有初步了解后,才会明白为什么要单独针对小文件展开介绍,小文件存储和其它文件存储区别在什么地方. 这里我只是就Hadoop生态中的存储层展开介绍,对于其它部分本文暂未描述.众所周知,HDFS是目前非常流行的分布式文件存储系统,其逻辑架构如下图所示: HDFS也是典型的Master/Slave

标签:配置慢查询 概述 本章主要写当慢查询文件很大的时候怎样在线生成一个新的慢查询文件. 测试环境:mysql 5.6.21 步骤 配置慢查询 默认的my.cnf文件在/etc/目录下 vim /etc/my.cnf #slow_query slow_query_log=1#开启慢查询 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/mysql-slow.log #设置慢查询路径 long_query_time=0.01#设置慢查询时间 配置完要重启mysql服务才生效 查

//查询文件扩展名 function extension($str){ $str = implode("",explode("\\",$str)); $str = explode(".",$str); $str = strtolower(end($str)); return $str; } $file = 'D://a\b\name-Of_somefile.File.txt'; echo extension($file);

Hadoop HDFS文件常用操作及注意事项 1.Copy a file from the local file system to HDFS The srcFile variable needs to contain the full name (path + file name) of the file in the local file system. The dstFile variable needs to contain the desired full name of the fi

以下主要讲解了Hadoop的文件读写操作流程: 读文件 读文件时内部工作机制参看下图: 客户端通过调用FileSystem对象(对应于HDFS文件系统,调用DistributedFileSystem对象)的open()方法来打开文件(也即图中的第一步),DistributedFileSystem通过RPC(Remote Procedure Call)调用询问NameNode来得到此文件最开始几个block的文件位置(第二步).对每一个block来说,namenode返回拥有此block备份的所有

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

1.FileOutputSream文件字节输出流:  输入--写出--使用:  输出--写入--存储: 写出写入是对硬盘而言: 其中,OutputStream为所有类型的字节输出流的超类: FileOutputStream文件字节输出流是其中的一个子类,extends:作用是把内存中临时存储的数据写入到硬盘的文件中: 使用一个类,第一步先了解它的构造方法: FileOutputStream类重载了有两个有参构造方法,一个是入参为String类型的一个文件路径:另一个重载的有参构造方法入参是一个F

使用find查询文件批量处理文件: Find . -mtime +2 -name “*.log.*” -exec rm -f {} \; Find参数: Find : 查找 . : 当前目录 -mtime +2: 按文件更改时间来查找文件,-n指n天以内,+n指n天以前 -name   : 不解释 -exec  command  {} \;  :将查到的文件执行command操作,{} 和 \;之间有空格 更多详情参考:http://www.cnblogs.com/hechunhua/p/486

概述 本章主要写当慢查询文件很大的时候怎样在线生成一个新的慢查询文件. 测试环境:mysql 5.6.21 步骤 配置慢查询 默认的my.cnf文件在/etc/目录下 vim /etc/my.cnf #slow_query slow_query_log=1#开启慢查询 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/mysql-slow.log #设置慢查询路径 long_query_time=0.01#设置慢查询时间 配置完要重启mysql服务才生效 查询慢查询配置是否成

流的原理 1) 在 Java 程序中,对于数据的输入/输出操作以“流”(stream) 方式进行:2) J2SDK 提供了各种各样的“流”类,用以获取不同种类的数据:程序中通过标准的方法输入或输出数据.3) Java 的流类型一般位于 java.io 包中 IO流基本概念:----->https://www.cnblogs.com/oubo/archive/2012/01/06/2394638.html 文件字节流 FileInputStream/FileOutputStream 使用 File

Origin 我们首先理解一下SequenceFile试图解决什么问题,然后看SeqFile怎么解决这些问题. In HDFS 序列文件是解决Hadoop小文件问题的一个方法: 小文件是显著小于HDFS块(128M)的文件: 在HDFS中,每个文件.目录.块都被表示成一个对象,占用150bytes: 10million文件,会占用NameNode 3gb内存: In MapReduce map task通常一次处理一个input block(使用default FileInputFormat):

查询文件中某几行: sudo cat /etc/tinyproxy.conf | head -n | tail -n + [一]从第3000行开始,显示1000行.即显示3000~3999行 cat filename | tail -n +3000 | head -n 1000 [二]显示1000行到3000行 cat filename| head -n 3000 | tail -n +1000 *注意两种方法的顺序 分解: tail -n 1000:显示最后1000行 tail -n +100

一图看懂hadoop分布式文件存储系统HDFS工作原理

最近又退回到java EE的学习,这篇博客就来讲解一下字节流中最重要的两个类FileInputStream和FileOutputStream的用法: FileInputStream:全称是文件字节输入流,属于字节流,作用是按字节读取的方式读取文件,继承InputStream类: FileOutputStream:全称是文件字节输出流,属于字节流,作用是以字节的方式向文件写入内容,继承OutputStream类: 一.FileInputStream用法: 创建FileInputStream类对象用

//字节大小,K,M,G public static final long KB = 1024; public static final long MB = KB * 1024; public static final long GB = MB * 1024; /** * 文件字节大小显示成M,G和K * @param size * @return */ public static String displayFileSize(long size) { if (size >= GB) { ret

fuser可用于查询文件.目录.socket端口和文件系统的使用进程 1.查询文件和目录使用者 fuser最基本的用法是查询某个文件或目录被哪个进程使用: # fuser -v ./                      USER        PID ACCESS COMMAND ./:                  dailidong  17108 ..c.. bash                      root      25559 ..c.. sudo          

原文:UWP入门(九)-- 枚举和查询文件和文件夹 核心 API 所在的命名空间: Windows.Storage Windows.Storage.Streams Windows.Storage.Pickers 用它们三可以实现在文件中读取和写入文本和其他数据格式并管理文件和文件夹 本文例子都是官方文档中的示例,只是里面代码对菜鸟不友好,我重新整理下.本文 github代码 1. GetFoldersAsync 首先使用 StorageFolder.GetFilesAsync 方法获取 Pict

一:文件字节输入输出流复制 首先明确数据源和目的文件,然后就是"中转站",最后就是关闭 package com.bjsxt.ioproject; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; public class TestCopyFile { public static void main(String

[学习笔记] 5)hadoop基本文件配置:hadoop配置文件位于:/etc/hadoop下(etc即:“etcetera”(附加物))core-site.xml:<configuration>     <property>         <name>fs.defaultFS</name>         <value>hdfs://localhost:9000</value>       </property>  &

/// <summary> /// 根据通配符和搜索条件计算给定目录中的文件字节长度 /// </summary> /// <param name="path"> 要搜索的目录的相对或绝对路径. 此字符串不区分大小写.</param> /// <param name="searchPatter">要与 path 中的文件名匹配的搜索字符串. 此参数可以包含有效的文本路径和通配符(* 和 ?) 字符(参见“备