1.问题的描述 由于某种原因,需要在原来已经部署了Cloudera CDH集群上重新部署,重新部署之后,启动集群,由于Cloudera Manager 会默认设置dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns分别是1个小时和1000000.只要达到这两个条件之一,secondarynamenode会执行checkpoint操作,此时会出现如下的问题: ERROR:The health test result for NAME

软件下载 Oracle Big Data Connectors:ODCH 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/bdc/big-data-connectors/downloads/index.html Jave SE 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6u38-downloads-1877406.html Oracle11g下载地址: Oracle Enter

link :http://blog.csdn.net/sptoor/article/details/11523469 distcp从ftp到hdfs拷贝文件: hadoop distcp ftp://fptuser:ftppassword@host/ftp/path/ hdfs://node:port1/hdfs/path/

默认是从hdfs读取文件,也可以指定sc.textFile("路径").在路径前面加上hdfs://表示从hdfs文件系统上读 本地文件读取 sc.textFile("路径").在路径前面加上file:// 表示从本地文件系统读,如file:///home/user/spark/README.md ‍ 网上很多例子,包括官网的例子,都是用textFile来加载一个文件创建RDD,类似sc.textFile("hdfs://n1:8020/user/hdfs

1.HDFS删除文件或目录 package Hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; /** * 删除HDFS上的文件或目录实例 * @author SimonsZhao * */ public

  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

前言 这段时间在用hdfs,由于要处理的文件比较多,要及时产出旧文件,但是发现hdfs的blocks数一直在上涨,经分析是hdfs写入的速度较快,而block回收较慢,所以分心了一下hadoop删文件的流程,并做了调优,希望对遇到此类问题的程序猿们有帮助. 正文 经分析与查看源码发现,hdfs删除文件的流程是这样的: (1)java程序中的DFSClient调用delete函数,删除文件 (2)NameNode将文件从他的namespace中删除 (3)NameNode通过心跳的方式,发命令给D

HDFS中文件的压缩与解压 文件的压缩有两大好处:1.可以减少存储文件所需要的磁盘空间:2.可以加速数据在网络和磁盘上的传输.尤其是在处理大数据时,这两大好处是相当重要的. 下面是一个使用gzip工具压缩文件的例子.将文件/user/hadoop/aa.txt进行压缩,压缩后为/user/hadoop/text.gz 1 package com.hdfs; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.io.InputStream; 5 import

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;}

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

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中

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

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

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

转自http://shiyanjun.cn/archives/942.html HDFS是一个分布式文件系统,在HDFS上写文件的过程与我们平时使用的单机文件系统非常不同,从宏观上来看,在HDFS文件系统上创建并写一个文件,流程如下图(来自<Hadoop:The Definitive Guide>一书)所示:具体过程描述如下: Client调用DistributedFileSystem对象的create方法,创建一个文件输出流(FSDataOutputStream)对象 通过Distribut

问题 好像跟平时的理解不一样,外边是0,进去就是有大小了? 答:hdfs具体文件是针对具体文件的,不是文件目录.    文件夹大小为0,不是里面所有内容为0.

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

实验目的 复习安装jdk 学习免密码登录 掌握安装配置hdfs集群的方法 掌握hdfs集群的简单使用和检查其工作状态 实验原理 1.hdfs是什么 hadoop安装的第一部分是安装hdfs,hdfs是一个磁盘文件系统,提供的功能类似于本地文件系统一样,可以通过命令进行增删改查文件,不同的是,hdfs通过将很多机器放在一起组成一个节点,大大提高了存储文件和处理文件的能力,也简化了对文件的操作. 2.hdfs的组成 hdfs的文件系统主要包括两个部分:namenode(管理节点)和datanode(