HDFS的上传流程 命令:hdfs dfs -put xxx.wmv /hdfs的文件夹 cd进入到要上传文件的当前目录,再输入hdfs命令上传,注意-put后tab可以自动补全, 最后加上你要上传到hdfs的NN文件路径,/表示根目录. 步骤1: client接受到Linux操作命令,要求上传文件到hdfs的存储空间中,将关于文件的元数据信息发送到NameNode. 步骤2: NN对上传文件进行校验,文件夹是否存在等;计算出需要分为几个block块存储,分别几个副本因子,存储到哪几个服务器.

1.hdfs文件上传机制 文件上传过程:   1.客户端想NameNode申请上传文件, 2.NameNode返回此次上传的分配DataNode情况给客户端 3.客户端开始依向dataName上传对应的block数据块. 4.上传完成之后通知namenode,namenode利用pipe管道机制进行文件的备份,也就是一个集群中文件有好几个副本. 5.如果备份失败会将失败信息返回给namenode然后重新分配备节点,并利用pipe管道备份文件 2.NameNode管理元数据的机制  过程: 1.客

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第二篇:Hive中数据的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552806.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552901.ht

下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 1)首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯. 2)NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息.NameNode收到Client请求后,获取DataNode信息,并将可存储文件的节点信息返回给Client. 3)Client收到NameNode返回的信息,与对应的DataNode节点取得联系,并向该节点写文件,写入文件被切分成128m大小的数据块,最后一块

新建一个Java项目,导入jar,新建一个测试类,编写代码实现文件操作功能: package com.bw.test; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import org.apache.commons.compress.utils.IOUtil

本节并不大算为大家讲接什么是hadoop,或者hadoop的基础知识因为这些知识在网上有很多详细的介绍,在这里想说的是关于hdfs的相关内容.或许大家都知道hdfs是hadoop底层存储模块,专门用于存放数据,那么在进行文件上传的时候hdfs是如何进行的呢?我们按照宏观和微观来进行相关解析工作. 首先需要向大家解释如下几个概念: (1) secondaryNamenode: 其实起初我对SN的理解也和大部分人相同,认为SN是NN(nameNode)的一个实时热备份实现HA,并且在一次笔试的过程中

hdfs上传流程 首先客户端向nn请求上传文件.nn经过检查回应客户端是否可以上传.客户端得到同意后向nn请求上传第一块文件的dn.nn返回给客户端dn的地址.客户端与其中一个dn1建立连接然后dn1再与dn2连接,dn2再与dn3进行连接.dn3,dn2,dn1,客户端逐级回应连接成功.客户端开始向dn1上传第一个block以packet为单位,dn1收到一份packet后自己保存一份还会给dn2,再由dn2向dn3传输一份, 当三台dn都保存了block后则第一块上传完成,可以开始上传第二块

一.Crontab -e 加入输出Log */1 * * * * /qiwen_list/upload_to_hdfs.sh > /qiwen_list/mapred.log 2>&1 二.查看Log发现,找不到Hadoop 三.脚本中指定Hadoop完整路径 #!/bin/sh#upload list to hdfs yesterday=`date --date='1 day ago' +%Y%m%d` echo $yesterday/home/hadoop/bin/hadoop f

把本地文件系统,复制到dfs文件系统时报错的错 [hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -copyFromLocal /home/hadoop/mk.txt /xg_test/ 03:59:35,556 WARN hdfs.DataStreamer: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /xg_test/mk.txt._COPYING_

自己设计的时序图. 来自为知笔记(Wiz)

package linlintest; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSta

HDFS原理 首先说明下,hadoop的各种搭建方式不再介绍,相信各位玩hadoop的同学随便都能搭出来. 楼主的环境: 操作系统:Ubuntu 15.10 hadoop版本:2.7.3 HA:否(随便搭了个伪分布式) 文件上传 下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯. NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息.NameNode收到Client请求后,

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis

1.通过eclipse中的hdfs插件上传文件,上传成功,但是查看是乱码. 查阅文件本身的编码方式,发现是utf-8,同时文件在项目目录下,显示正常,因为我把它的编码格式也设成了utf-8. 2.通过xftp将文件上传到linux中,通过vi命令查看文件,显示正常. 3.通过hadoop fs /opt/friend /root/input/data,再次在eclipse插件中查看文件显示乱码 4.设置workspace的编码为utf-8,全部显示正常. 修改方式: windows->Prefe

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

需求:按照所学知识完成如下: 服务器定期上传nginx日志到hdfs 提示: Hdfs的创建文件夹命令: Hadoop fs -mkdir /文件夹名称 Hdfs的上传命令: Hadoop fs -put 目标文件 /目标目录 #日志文件存放的目录 log_src_dir=/home/hadoop/logs/log/ #待上传的日志存放目录 log_toupload_dir=/home/hadoop/logs/toupload/ #日志文件上传到hdfs上的目录 hdfs_log_dir=/da

这篇文章,我们来看看,Hadoop的HDFS分布式文件系统的文件上传的性能优化. 首先,我们还是通过一张图来回顾一下文件上传的大概的原理. 由上图所示,文件上传的原理,其实说出来也简单. 比如有个TB级的大文件,太大了,HDFS客户端会给拆成很多block,一个block就是128MB. 这个HDFS客户端你可以理解为是云盘系统.日志采集系统之类的东西. 比如有人上传一个1TB的大文件到网盘,或者是上传个1TB的大日志文件. 然后,HDFS客户端把一个一个的block上传到第一个DataNode

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