任务需求 统计HDFS上文件的wordcount,并将统计结果输出到HDFS 功能拆解 读取HDFS文件 业务处理(词频统计) 缓存处理结果 将结果输出到HDFS 数据准备 事先往HDFS上传需要进行词频统计的文件word.txt.word2.txt(可以是多个)... 假设目录是/user/hadoop/input/... 框架搭建 先把具体的功能框架搭建出来,再进行细节方面的编写. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org

重在展示多线程ThreadPoolExecutor的使用,和线程同步器CountDownLatch,以及相关CAS的原子操作和线程安全的Map/队列. ThreadPool主线程 1 import java.io.BufferedWriter; 2 import java.io.File; 3 import java.io.FileWriter; 4 import java.util.*; 5 import java.util.concurrent.*; 6 import java.util.c

刚刚在写文章时360浏览器崩溃了,结果内容还是找回来了,感谢博客园的自动保存功能!!! ------------恢复内容开始------------ 最近在学习Python,自己写了一个小程序,可以从指定的路径中读取文本文档,并统计其中各单词出现的个数并打印 import os #此方法用于创建文件夹及文件 def createFile(fileName,content,filePath=r'd:/PythonExercise/'): # 创建文件夹 os.mkdir(filePath) ful

语料 text = """My fellow citizens: I stand here today humbled by the task before us, grateful for the trust you've bestowed, mindful of the sacrifices borne by our ancestors. I thank President Bush for his service to our nation -- (applause)

hadoop装好后,文件系统中没有任何目录与文件 1. 创建文件夹 hadoop fs -mkdir -p /hkx/learn 参数-p表示递归创建文件夹 2. 浏览文件 hadoop fs -ls / 3. 上传本地文件到HDFS hadoop fs -put word.txt /hkx/learn 4. 查看文件 hadoop fs -cat /hkx/learn/word.txt HDFS Shell命令介绍文章很多,这里就不一一列举了,引用一篇文章来介绍:https://segment

hdfs 文件系统命令操作 [1]hdfs dfs -ls [目录]. 显示所有文件 hdfs dfs -ls -h /user/20170214.txt 显示文件时,文件大小以人易读的形式显示 [2]hdfs dfs -put  20161120.txt  /user/optadmin/ 将服务器当前目录下文件上传到hdfs文件系统: -put [服务器文件] [hdfs文件系统指定目录] [3]hdfs dfs -get /user/optadmin/20161120.txt .      

一.创建RDD 1.创建RDD 进行Spark核心编程时,首先要做的第一件事,就是创建一个初始的RDD.该RDD中,通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据.然后在创建了初始的RDD之后,才可以通过Spark Core提供的transformation算子,对该RDD进行转换,来获取其他的RDD. Spark Core提供了三种创建RDD的方式,包括:使用程序中的集合创建RDD:使用本地文件创建RDD:使用HDFS文件创建RDD. 1.使用程序中的集合创建RDD,主要用于进行测试,可以在

现象: 执行mapreduce任务时失败 通过hadoop fsck -openforwrite命令查看发现有文件没有关闭. [root@com ~]# hadoop fsck -openforwrite /data/rc/click/mpp/15-08-05/DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. Connecting to

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍如何利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件.

Excel中COUNTIFS函数统计词频个数出现次数   在Excel中经常需要实现如下需求:在某一列单元格中有不同的词语,有些词语相同,有的不同(如图1所示).需要统计Excel表格中每个词语出现的个数,即相当于统计词频出现次数. 图1. Excel表格统计个数 解决方法:采用COUNTIFS函数. COUNTIFS 函数语法及格式:COUNTIFS(criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2]…)其中,criteria_ra

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; impor

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apa

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

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

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 file in the Hadoop file s

这篇文章主要介绍了使用hadoop的API对HDFS上的文件访问,其中包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,需要的朋友可以参考下hdfs文件操作操作示例,包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,大家参考使用吧 复制代码 代码如下:import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.File;import ja

客户端与HDFS文件读取 创建HDFS文件系统实例 FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://ns1"), new Configuration(),"root"); 客户端通过调用FileSystem对象fs的Open()方法打开要读取的文件,DistributedFileSystem通过使用RPC来调用NameNode,以确定文件起始块的位置. 对于文件的每一个块,NameNode返回存有该块副本的DataNod

HDFS设计之处并不支持给文件追加内容,这样的设计是有其背景的(如果想了解更多关于HDFS的append的曲折实现,可以参考<File Appends in HDFS>:http://blog.cloudera.com/blog/2009/07/file-appends-in-hdfs/),但从HDFS2.x开始支持给文件追加内容,可以参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-8230.可以再看看http://www.quora.com/HD

1.背景 部门有个需求,在网络互通的情况下,把现有的hadoop集群(未做Kerberos认证,集群名为:bd-stg-hadoop)的一些hdfs文件拷贝到新的hadoop集群(做了Kerberos认证,集群名为zp-tt-hadoop) 如果是两个都没有做安全认证的集群互传文件,使用distcp可以很快实现.在当前情况下,情况可能要复杂一些.通过查阅资料,在cdh的官网上竟然有这么神奇的一个参数可以解决这样的需求.传送门:http://www.cloudera.com/documentati

应用于:对于不同用户创建的表目录,进行文件的下载,程序中执行hadoop cat命令 下载文件到本地,随后通过ftp传至目标服务器,并将hdfs文件目录的修改时间存入mysql中.每次修改前将mysql中记录的数据,与本批次下载的HDFS文件路径修改时间对比,如果改变,则决定是否下载文件: 入口: package edm.spark.download.edm.spark.download; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputSt