import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Scanner; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apa

本文结合HDFS的副本和分块从宏观上描述HDFS存入文件的整个流程.HDFS体系中包含Client.NameNode.DataNode.SeconderyNameode四个角色,其中Client是客户端,NN负责管理,DN负责存储.SN协助管理. 先来看一个官网上的图 # 图 0 -HDFS的体系结构 HDFS的副本存储有如下规则: 1.client将第一副本放到最靠近的一台DN 2.第二副本优先放到另一个机架 3.以此类推,尽量保证副本放在不同的机架 由于副本和分块机制的存在,当从本地文件系统

Impala/hive删除表,drop后,hdfs上文件却还在处理方法: 问题原因分析,如下如可以看出一个属组是hive,一个是impala,keberas账号登录hive用户无法删除impala用户文件,则会出现异常 GSS initiate failed [Caused by GSSException: No valid credentials provided (………… cause:javax.security.sasl.SaslException: GSS initiate faile

一.使用 setrep 命令来设置 # 设置 /javafx-src.zip 的文件块只存三份 hadoop fs -setrep /javafx-src.zip 二.文件块在磁盘上的路径 # 设置的 hdfs 目录为/opt/hadoop-tmp/ # hdfs 文件块的路径为 /opt/hadoop-tmp/dfs/data/current/BP-362764591-192.168.8.136-1554970906073/current/finalized/subdir0/subdir0 三

在使用flume中发现由于网络.HDFS等其它原因,使得经过Flume收集到HDFS上得日志有一些异常,表现为: 1.有未关闭的文件:以tmp(默认)结尾的文件.加入存到HDFS上得文件应该是gz压缩文件,以tmp为结尾的文件就无法使用: 2.有大小为0的文件,比如gz压缩文件大小为0,我们单独拿下这个文件解压发现是无限循环压缩的...这个也不能直接用来跑mapreduce 目前发现上述两种情况,其它还暂未发现.至于出现上述情况还没明确原因,且这两种情况都会影响hive.MapReduce的正常

Hdfs上的数据文件为T0,T1,T2(无后缀): T0: What has come into being in him was life, and the life was the light of all people. The light shines in the darkness, and the darkness did not overcome it. Enter through the narrow gate; for the gate is wide and the road

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

1.当客户端输入一条指令:hdfs dfs -put text.txt /text时,这条命令会给到DistributeFileSystem. 2.通过DistributeFileSystem简称DFS会创建DFSClient. 3.DFSClient会与hdfs服务器建立RPC通讯,此时客户端就可以访问NameNode,并向其发送请求,并且NameNode接到请求命令 后会返回一个NameNode代理对象(NameNodeProxies). 4.客户端通过代理对象NameNodeProxies

最近用spark在集群上验证一个算法的问题,数据量大概是一天P级的,使用hiveContext查询之后再调用算法进行读取效果很慢,大概需要二十多个小时,一个查询将近半个小时,代码大概如下: try: sql = """ select ltescrsrq, mr_ltencrsrq1, mr_ltencrsrq2, mr_ltencrsrq3, ltescrsrp, mr_ltencrsrp1, mr_ltencrsrp2, mr_ltencrsrp3, mr_ltesctad

hive>show databases;hive>use databasename;hive>show create table tablename; --查看table的存储路径hive>desc tablename; --查看table的表结构hive>show functions; --查看所有的hive函数 desc formatted dev.dev_jypt_jiadian_cate3_pred_res_20181116_8000  路径在location那

如果只想append操作: . echo "<Text to append>" | hdfs dfs -appendToFile - yourHdfsPath/test.txt 如果想modify操作: hdfs dfs -get yourHdfsPath/test.txt vi test.txt #or use any other tool and modify it hdfs dfs -put -f test.txt yourHdfsPath/test.txt

import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import

配置:hdfs-site.xml <property> <name>dfs.support.append</name> <value>true</value> </property> 追加一个文件 package com.wyp; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.

转自http://shiyanjun.cn/archives/962.html 我们可以从java.io.InputStream类中看到,抽象出一个read方法,用来读取已经打开的InputStream实例中的字节,每次调用read方法,会读取一个字节数据,该方法抽象定义,如下所示:public abstract int read() throws IOException;Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑,如果我们清楚了如何从HDFS中读取一个文件

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;}

对HDFS 上的文件,采用绝对路径,来读取获得 RDD: In [102]: mydata=sc.textFile("file:/home/training/test.txt")17/09/24 06:31:04 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_30 stored as values in memory (estimated size 230.5 KB, free 2.4 MB)17/09/24 06:31:04 INFO stora

本篇讲解如何通过Eclipse 编写代码去操作分析hdfs 上的文件. 1.在eclipse 下新建Map/Reduce Project项目.如图:  项目建好后,会默认加载一系列相应的jar包. 下面还有很多包. 2.我们新建Java 类就可以了.代码如下: package org.hadoop.examples; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOExcep

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

一.HDFS读取文件流程: 详解读取流程: Client调用FileSystem.open()方法: 1 FileSystem通过RPC与NN通信,NN返回该文件的部分或全部block列表(含有block拷贝的DN地址). 2 选取举栗客户端最近的DN建立连接,读取block,返回FSDataInputStream. Client调用输入流的read()方法: 1 当读到block结尾时,FSDataInputStream关闭与当前DN的连接,并未读取下一个block寻找最近DN. 2 读取完一

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载.安金龙 的博客. https://blog.csdn.net/smile0198/article/details/37573081 1.从HDFS中读取数据 Configuration conf = getConf(); Path path = new Path(pathstr); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); FSDataInputStream fsin= fs.open(path ); Buff

在eclipse中配置自己的maven仓库 1.安装maven(用于管理仓库,jar包的管理) -1.解压maven安装包 -2.把maven添加到环境变量/etc/profile -3.添加maven目录下的conf/setting.xml文件到-/.m2文件夹下 2.安装eclipse -1.解压eclipse安装文件 -2.执行eclipse.inst文件 -3.按步骤操作 3.在eclipse中配置自己的maven仓库 1.window>>perfoemence>>mave