(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

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

************************************一.读取指定text文档中的内容:**************************************** 方法一. tring path = @"F:\ceshi\ceshi.txt";//定义地址 FileStream stream = new FileStream(path,FileMode.Open);// 打开流文件 byte[] bye = new byte[stream.Length]; st

转自:https://www.jianshu.com/p/4462613d3f57

FS Shell 调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs <args> 的形式. 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数.URI格式是scheme://authority/path .对 HDFS文件系统,scheme是hdfs ,对本地文件系统,scheme是file .其中scheme和 authority参数都是可选的,如果未加指定,就会使用配置中指定的默认scheme.一个HDFS文件或目录比如/parent/child 可 以表示成hdfs:

(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

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>

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

Charles所有关于hadoop的文章参考自hadoop权威指南第四版预览版 大家可以去safari免费阅读其英文预览版.本人也上传了PDF版本在我的资源中可以免费下载,不需要C币,点击这里下载. 对于某些应用,需要一个特殊的数据结构来存储数据.针对运行基于MapReduce的进程,将每个二进制数据块放入它自己的文件,这样做不易扩展, 所以Hadoop为此开发了一系列高级容器.我们可以想象一下,mapreduce遇到的文件可能是日志文件,文本文件等等,mapreduce 拆分之后变成一条条数据

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

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

最近项目中遇到了存储在HDFS上的数据格式不对,是由于数据中带有\r\n的字符,程序处理的时候没有考虑到这些情况.历史数据大概有一年的时间,需要把错误的数据或者重复的数据给删除了,保留正确的数据,项目中使用Pig来进行数据处理,所以我写了一个UDF的JAVA类去过滤那些错误的数据,把错误的数据和正确的数据分别存了一份,然后写了以下脚本统计数据的Schema和条数,记录下来,以后项目可以参考. #!/bin/sh curDir=`cd "$(dirname $0)";pwd` summa

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

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-

pandas.read_csv可以读取CSV(逗号分割)文件.文本类型的文件text.log类型到DataFrame 1. pandas.read_csv常用参数整理 也支持文件的部分导入和选择迭代 参数: filepath_or_buffer :可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件.对于多文件正在准备中本地文件读取. sep:如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔.分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器.并且忽略数据中的逗号.正则表达式

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

最近做一个小程序,读取本地指定路径下的text文件,逐行获取text文本然后再进行处理,结果遇到了一个奇葩问题,先插个图片给各位看官 坑:本地text文件中数据为1123/10(数据反复检查无空格,换行之类),经过截取后,str1=1123  str2=10,可是打印结果显示str1.length()=5 问题原因:不详,本人菜鸟没弄懂,欢迎各位看官各显神通 问题原因百度: unicode编码为65279的字符叫“ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE”即没有宽度的空格符,本质上也是

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

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

代码如下, 后备参考: package com.bigdata.hadoop.hdfs; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDa

在数学建模中遇到的数据比较难处理,而且给的是text格式,自己想了好长时间才编出来,现在分享一下,可以交流学习 目标的text文件是 只提取里面的数据 需要自编函数 clc,clear path='D:\matlab文件\zz\'; namelist=dir([path,'*.txt']); nam=length(namelist); file=dir('zz\*.txt'); sign=1; for n=1:nam filename{n}=[path,namelist(n).name]; %