本文非原创,转载自http://www.superwu.cn/2013/07/31/312 另外参考:http://www.blogjava.net/changedi/archive/2013/08/12/402696.html Hadoop框架之HDFS的shell操作 既然HDFS是存取数据的分布式文件系统,那么对HDFS的操作,就是文件系统的基本操作,比如文件的创建.修改.删除.修改权限等,文件夹的创建.删除.重命名等.对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作,如ls.

hadoop fs -put上传文件失败 报错信息:(test文件夹是已经成功建好的) [root@master ~]# hadoop fs -put test1.txt /test // :: WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /test/test1.txt._COPYING_ could only be rep

hadoop fs 更多用法,请参考官网:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html 以下是我的使用统计文件时使用的记录: [t@dv00938 ~]$ hadoop fs -ls /jc_rc/rc_hive_db/llcfpd_s_join_n_over0innerdoor_lishui // :: INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. Found items -rwxrwx-

Hadoop: https://blog.csdn.net/mulangren1988/article/details/54860924 Hadoop:1. Hadoop fs –fs [local | <file system URI>]: 列出在指定目录下的文件内容,支持pattern匹配.输出格式如filename(full path) <r n> size. 其中n代表replica的个数,size代表大小(单位bytes). 2. hadoop fs –ls <pa

(1)分布式文件系统 随着数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统 .它是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间. 而它最主要的特性就是通透性.让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘一般.即使系统中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失 分布式文件管理系

操作hdfs的基本命令 在hdfs中,路径需要用绝对路径 1. 查看根目录 hadoop fs -ls / 2. 递归查看所有文件和文件夹 -lsr等同于-ls -R hadoop fs -lsr / 3. 创建文件夹 hadoop fs -mkidr /hello 4. 创建多级文件夹 hadoop fs -mkdir -p /good/good 5. 创建文件 hadoop fs -touchz /hello/test.txt 6. 移动文件或重命名,当hello1不存在是为重命名,否则为移

sudo addgroup Hadoop#添加一个hadoop组sudo usermod -a -G hadoop larry#将当前用户加入到hadoop组 修改hadoop目录的权限sudo chown -R larry:hadoop /home/larry/hadoop<所有者:组 文件> sudo chmod -R 755 /home/larry/hadoop 修改hdfs的权限sudo bin/hadoop dfs -chmod -R 755 /sudo bin/hadoop dfs

场景 合并小文件,存放到HDFS上.例如,当需要分析来自许多服务器的Apache日志时,各个日志文件可能比较小,然而Hadoop更合适处理大文件,效率会更高,此时就需要合并分散的文件.如果先将所有文件合并,在复制上传到HDFS上的话,需要占用本地计算机的大量磁盘空间.采取在向HDFS复制上传文件的过程中将小文件进行合并,效果会更好. 开发一个PutMerge程序,用于将合并文件后放入HDFS. 命令getmerge用于将一组HDFS文件在复制到本地计算机一起进行合并. 分析 文件的上传和下载就是

BAE3.0对比2.0做了很大的改动,对于安装应用方面也方便了很多,普通的应用表面上(下文就是讲为什么说表面上)不需要做什么适配.比如wp博客,直接修改wp-config.php,把数据库信息填一下就可以安装成功了.但是用到后续会发现还是有点问题的. 问题背景: 1.用wordpress博客,文章插入的图片保存在/wp-content/uploads/,可是用git或svn软件在本地没有找到这个uploads文件夹.而且BAE在线工具也看不到这个文件夹.  2.一些常用的php cms一般都有模

hadoop fs 更多用法,请参考官网:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html 以下是我的使用hadoop fs -du统计文件时使用的记录: [t@dv00938 ~]$ hadoop fs -ls /jc_rc/rc_hive_db/llcfpd_s_join_n_over0innerdoor_lishui // :: INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. Found i

转载来自:https://blog.csdn.net/knowledgeaaa/article/details/24394287 当向HDFS上写文件时,可以通过设置dfs.block.size配置项来设置文件的block size,这导致HDFS上不同文件的block size是不同的.有时候我们需要知道HDFS上某个文件的block size,比如想知道该该文件作为job的输入会创建几个map等.Hadoop FS Shell提供了一个-stat选项可以达到目的.官方文档描述这个选项时遗漏了

1,hadoop fs –fs [local | <file system URI>]:声明hadoop使用的文件系统,如果不声明的话,使用当前配置文件配置的,按如下顺序查找:hadoop jar里的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-site.xml.使用local代表将本地文件系统作为hadoop的DFS.如果传递uri做参数,那么就是特定的文件系统

5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

常用命令 1. hdfs dfsadmin -report   查看系统的各台机器状态 HDFS的概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 重要特性如下: (1)HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,老版本中是64M (2)HDFS文件系统会给客户

参考:https://segmentfault.com/a/1190000002672666 命令基本格式: hadoop fs -cmd < args > 1.ls hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls -R / 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

1,hadoop fs –fs [local | <file system URI>]:声明hadoop使用的文件系统,如果不声明的话,使用当前配置文件配置的,按如下顺序查找:hadoop jar里的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-site.xml.使用local代表将本地文件系统作为hadoop的DFS.如果传递uri做参数,那么就是特定的文件系统

1,Hadoop fs –fs [local | <file system URI>]:声明hadoop使用的文件系统,如果不声明的话,使用当前配置文件配置的,按如下顺序查找:hadoop jar里的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-default.xml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-site.xml.使用local代表将本地文件系统作为hadoop的DFS.如果传递uri做参数,那么就是特定的文件系统

最近使用hive做一些etl工作,除了日常sql的编写,了解hadoop及hive的一些底层原理性质的东西包括调优非常有必要,一次hive调优就把原来的零散文件做了合并.首先记下hadoop常用的命令:(hadoop fs -help列出全部) 1,hadoop fs –fs [local | <file system URI>]:声明hadoop使用的文件系统,如果不声明的话,使用当前配置文件配置的,按如下顺序查找:hadoop jar里的hadoop-default.xml->$HA

项目背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小文件是128M.然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们要先了解一下 hadoop 处理小文件的各种方案,然后

(二)HDFS数据流   作为一个文件系统,文件的读和写是最基本的需求,这一部分我们来了解客户端是如何与HDFS进行交互的,也就是客户端与HDFS,以及构成HDFS的两类节点(namenode和datanode)之间的数据流是怎样的. 1.剖析文件读取过程   客户端从HDFS读取文件,其内部的读取过程实际是比较复杂的,可以用下图来表示读取文件的基本流程.   对于客户端来说,首先是调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件,然后DFS会返回一个文件输入流FSDataIn