关键字:hdfs fsck.block.locations 在HDFS中,提供了fsck命令,用于检查HDFS上文件和目录的健康状态.获取文件的block信息和位置信息等. fsck命令必须由HDFS超级用户来执行,普通用户无权限. [hadoop@dev ~]$ hdfs fsck Usage: DFSck [-list-corruptfileblocks | [-move | -delete | -openforwrite] [-files [-blocks [-locations | -r

因为对控制文件的分片数目,进而控制文件的map个数非常感兴趣,因此有查找如下资料的需求.下面来看看我总结的吧:) 当向HDFS上写文件时,可以通过设置dfs.blocksize配置项来设置文件的block size,这导致HDFS上不同文件的block size是不同的.有时候我们需要知道HDFS上某个文件的block size,比如想知道该该文件作为job的输入会创建几个map等.Hadoop FS Shell提供了一个-stat选项可以达到目的.官方文档描述这个选项时遗漏了可选参数.-sta

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

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

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

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

HDFS 文件块大小 HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,老版本中是64M HDFS的块比磁盘的块大,其目的是为了最小化寻址开销.如果块设置得足够大,从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间.因而,传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率. 如果寻址时间约为10ms,而传输速率为100MB/s,为了使寻址时间仅占传输时间的1%,我们要将块大小设置

一.依赖包maven路径 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-client --> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.7.3</version> <

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

HDFS文件操作的基本格式是: bin/hadoop dfs -cmd <args> 1. cat $ hadoop dfs -cat URI [URI …] #将参数所指示的文件的内容输出到stdout #example: $ hadoop dfs -cat file:///file2 /user/hadoop/file4 2.cp $ hadoop dfs -cp URI [URI …] <dest> #将文件拷贝到目标路径中.如果 <dest>为目录的话,可以将多

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

SimHash 事实上,传统比较两个文本相似性的方法,大多是将文本分词之后,转化为特征向量距离的度量,比如常见的欧氏距离.海明距离或者余弦角度等等.两两比较固然能很好地适应,但这种方法的一个最大的缺点就是,无法将其扩展到海量数据.例如,试想像Google那种收录了数以几十亿互联网信息的大型搜索引擎,每天都会通过爬虫的方式为自己的索引库新增的数百万网页,如果待收录每一条数据都去和网页库里面的每条记录算一下余弦角度,其计算量是相当恐怖的. 我们考虑采用为每一个web文档通过hash的方式生成一个指纹

一. 临时修改可以在执行上传文件命令时,显示地指定存储的块大小.1. 查看当前 HDFS文件块大小我这里查看HDFS上的TEST目录下的jdk-7u25-linux-x64.gz  文件存储块大小.1.1 终端命令方式查看[xiaoyu@hadoop02 hadoop-1.1.2]$ ./bin/hadoop fs -stat "%o" TEST/jdk-7u25-linux-x64.gz51200单位为B(字节)1.2  或页面方式查看打开haddop datanode节点的hdfs

HDFS是英文Hadoop Distributed File System的缩写,中文翻译为Hadoop分布式文件系统,它是实现分布式存储的一个系统,所以分布式存储有的特点,HDFS都会有,HDFS的架构图: 上图中HDFS的NameNode其实就是对应着分布式存储的Storage master,主要是用来存储元数据的,根据这些元数据就可以管理所有的机器节点和数据块 HDFS的DataNodes其实就是对应着分布式存储的Storage slaves,主要就是真正存储数据的 在HDFS中,一个大文

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

Spark也有数据本地化的概念(Data Locality),这和MapReduce的Local Task差不多,如果读取HDFS文件,Spark则会根据数据的存储位置,分配离数据存储最近的Executor去执行任务. 这么理解没错,我搭建的Spark集群情况是这样: 15台DataNode节点的HDFS集群,我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker,并且,启动Spark Application的时候,每个Worker都有一个Executor,这样理论上来说,只要读取HDF

HDFS文件的基本操作: package wjn; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; im

本文原创,转载注明作者和原文链接! 一:总结注意点: 到现在为止学习到的角色:三个NameNode.SecondaryNameNode.DataNode 1.存储的是每一个文件分割存储之后的元数据信息.具体的信息有: 2.而且NameNode的存储是内存存储的,不会有和磁盘的数据交换的过程,这样的话提高了整体的集群的效率,但是这个数据都是需要持久化的,因为不持久化的话,数据是不安全的,加假如哪一天hadoop集群中的NameNode那台服务器挂了的话,里面的元数据如果只是存储在内存中的就全部的丢

HDFS是大数据领域比较知名的分布式存储系统,作为大数据相关从业人员,每天处理HDFS上的文件数据是常规操作.这就容易带来一个问题,实际操作中对重要数据文件的误删,那么如何恢复这些文件,就显得尤为重要. 本文针对误删HDFS文件的问题,通过利用HDFS的内部机制,提供了以下几种方法: 1. 回收站机制恢复 HDFS提供了回收站功能,当我们执行hdfs dfs -rm -r some_file命令后,文件不会被立即删除.而是先将要删除的数据移动到当前用户的.Trash目录下,待超过一定时间(可通过