HDFS shell操作及HDFS Java API编程 1.熟悉Hadoop文件结构. 2.进行HDFS shell操作. 3.掌握通过Hadoop Java API对HDFS操作. 4.了解Hadoop文件操作原理. 1.查看HDFS的NameNode和DataNode目录结构. 2.通过HDFS shell进行文件上传,目录创建等操作. 3.通过Java API进行文件增删查改操作. Hdfs shell 操作: 查看hdfs根目录: Hdfs dfs -ls / 创建文件夹 Hdfs d

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>

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一.HDFS基本命令行操作: 1.HDFS集群修改SecondaryNameNode位置到hd09-2 (1)修改hdfs-site.xml <configuration> //配置元数据存储位置 <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/root/hd/dfs/name</value> </property> //配置数据存储位置 <property

項目 内容 这个作业属于哪个课程() 课程链接 这个作业的要求在哪里 实验要求 学号-姓名 17043133-木腾飞 作业学习目标 学习在Linux系统终端下进行命令行操作: 学习掌握常用命令行操作并通过命令行操作解决简单问题. Linux系统简单文件操作命令 (1)查看当前目录 问:提示符#与$的区别? 答:对于普通用户来讲,在终端下$表示提示符:而#表示注释关键字.在超级用户(root)中,#不仅表示注释关键字,也表示提示符. (2)在用户目录下创建一个以自己学号命名的目录并查看是否创建成功

=========================================================== 目录: DirectX API 编程起步 #02 窗口的诞生 DirectX API 编程起步 #02 创建3D世界 ============================================================= 这里记录了我从零开始学习使用 DirectX API 的过程. 参考教程:rastertek -> DirectX 11 Tutorial

Linux中.a,.la,.o,.so文件的意义和编程实现    Linux下文件的类型是不依赖于其后缀名的,但一般来讲:        .o,是目标文件,相当于windows中的.obj文件        .so 为共享库,是shared object,用于动态连接的,和dll差不多        .a为静态库,是好多个.o合在一起,用于静态连接        .la为libtool自动生成的一些共享库,vi编辑查看,主要记录了一些配置信息.可以用如下命令查看*.la文件的格式   $file

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安 张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false

在网上找了一些MYSQL C API编程的文章,看了后认为还是写的不够充分,依据自己经验写了这篇<The MySQL C API 编程实例>,希望对须要调用到MYSQL的C的API的朋友有所帮助,附例中的环境为RedHat 在这篇文章里,我们将学会怎么使用MySQL 的C APIs(Application Programming Interfaces 编程接口).为了非常好地了解这篇文章,您须要具备下面前提知识: C语言变量 C语言函数 C语言指针 简单介绍 C APIs包括在mysqlcli

  Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构     Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些

原文:Mysql C语言API编程入门讲解 软件开发中我们经常要访问数据库,存取数据,之前已经有网友提出让鸡啄米讲讲数据库编程的知识,本文就详细讲解如何使用Mysql的C语言API进行数据库编程.  API,全称Application Programming Interfaces,即应用程序编程接口,我们可以调用这些接口,执行API函数提供的功能.  Mysql C语言API就是用C语言编写的Mysql编程接口,使用这些接口函数可以实现对Mysql数据库的查询等操作.  Mysql的安装  要进

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路由过程大致分为三个阶段: 1)请求URI匹配已存在路由模板 2)选择控制器 3)选择操作 1匹配已存在的路由模板 路由模板 在WebApiConfig.Register方法中定义路由,例如模板默认生成的路由为: config.Routes.MapHttpRoute( name: "DefaultApi", routeTemplate: "api/{controller}/{id}", defaults: new { id = RouteParameter.Opti

需求描述 为了能方便快速的获取HDFS中的文件,简单的搭建一个web服务提供下载很方便快速,而且在web服务器端不留临时文件,只做stream中转,效率相当高! 使用的框架是SpringMVC+HDFS API 关键代码 @Controller @RequestMapping("/file") public class FileDownloadController { private static final String BASE_DIR = "/user/app/dump

Golang面向API编程-interface(接口) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Golang并不是一种典型的面向对象编程(Object Oriented Programming,OOP,面向对象程序设计)语言.它在语法上不支持类和继承的概念.没有继承是否就无法拥有多态行为了呢?答案是否定的,我们知道 Golang 中没有 class 的概念,而是通过 interface 类型转换支持在动态类型语言中常见的“鸭子类型”达到运行时多态的效果. 一.什么是in

一.环境说明和使用软件的版本说明: hadoop-version:hadoop-2.9.0.tar.gz spark-version:spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz java-version:jdk1.8.0_151 集群环境:单机伪分布式环境. 二.适用背景 在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种(我所知道的):第一种是通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交,官网和大多数参考资料都是已这

HDFS的shell操作和JavaAPI的使用: WEB WEB端口50090查看SecondaryNameNode信息.可以查看Hadoop的版本,NameNode的IP,Checkpoint等信息. WEB端口50070可以查看HDFS的信息和目录结构 SHELL 查看 hdfs dfs -ls [-d][-h][-R] <paths> [-d]:返回path [-h]:按照KMG数据大小单位显示文件大小,默认B [-R]:级联显示paths下文件 创建文件夹 hdfs dfs -mkdi

第二节 Win API编程简介 下面介绍一下WIN API. 我们需要自己编写一个工具时,必然会用到很多操作windows和控制windows的函数,这些函数就是windows API. API是Application Progamming Interface的缩写.就是说API是一系列已经定义的在windows内部的函数,是应用程序和系统之间的 桥梁,应用程序通过调用API来请求系统完成一系列的任务.窗口,菜单,文件操作等都是通过API实现的. WIN32 API就是WINDOWS 32位平台

Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序.HDF

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群