一.前述 分享一篇hadoop的常用命令的总结,将常用的Hadoop命令总结如下. 二.具体 1.启动hadoop所有进程start-all.sh等价于start-dfs.sh + start-yarn.sh 但是一般不推荐使用start-all.sh(因为开源框架中内部命令启动有很多问题). 2.单进程启动. sbin/start-dfs.sh ---------------     sbin/hadoop-daemons.sh --config .. --hostname .. start

[hadoop@master sbin]$ hdfs dfsadmin -reportConfigured Capacity: 8202977280 (7.64 GB)Present Capacity: 4421812224 (4.12 GB)DFS Remaining: 4046110720 (3.77 GB)DFS Used: 375701504 (358.30 MB)DFS Used%: 8.50%Under replicated blocks: 88Blocks with corrupt

随机返回指定行数的样本数据hadoop fs -cat /test/gonganbu/scene_analysis_suggestion/* | shuf -n 5返回前几行的样本数据hadoop fs -cat /test/gonganbu/scene_analysis_suggestion/* | head -100返回最后几行的样本数据hadoop fs -cat /test/gonganbu/scene_analysis_suggestion/* | tail -5查看文本行数hadoo

1.查看HDFS目录下得文件是否存在 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; public class CheckFileExist { public static void

前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的.那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一.HDFS中数据块概述 1.1.HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的. 找到${HADOOP_

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

FROM : http://www.2cto.com/database/201303/198460.html hadoop hdfs常用命令   hadoop常用命令:  hadoop fs  查看Hadoop HDFS支持的所有命令    hadoop fs –ls  列出目录及文件信息    hadoop fs –lsr  循环列出目录.子目录及文件信息    hadoop fs –put test.txt /user/sunlightcs  将本地文件系统的test.txt复制到HDFS文

1.将目录/root/data/下的item.txt复制到HDFS下的/user/root下: hadoop fs -copyFromLocal /root/data/item.txt itemdata 若使用mahout将文件输出到另一目录下,可用命令: ./bin/mahout recommenditembased -s SIMILARITY_LOGLIKELIHOOD -i /user/root/itemdata -o /path/to/desired/output --numRecomm

本文系转载,原文地址被黑了,故无法贴出原始链接. Hadoop操作HDFS命令如下所示: hadoop fs 查看Hadoop HDFS支持的所有命令 hadoop fs –ls 列出目录及文件信息 hadoop fs –lsr 循环列出目录.子目录及文件信息 hadoop fs –put test.txt /user/sunlightcs 将本地文件系统的test.txt复制到HDFS文件系统的/user/sunlightcs目录下 hadoop fs –get /user/sunlightc

目录 · 概况 · 原理 · HDFS 架构 · 块 · NameNode · SecondaryNameNode · fsimage与edits合并 · DataNode · 数据读写 · 容错机制 · 数据完整性 · NameNode HA · NameNode Federation · HDFS Snapshots · 操作 · API 概况 1. 文件系统抽象类FileSystem a) 源码 public abstract class FileSystem extends Config

hadoop常用命令:hadoop fs查看Hadoop HDFS支持的所有命令 hadoop fs –ls列出目录及文件信息 hadoop fs –lsr循环列出目录.子目录及文件信息 hadoop fs –put test.txt /user/sunlightcs将本地文件系统的test.txt复制到HDFS文件系统的/user/sunlightcs目录下 hadoop fs –get /user/sunlightcs/test.txt .将HDFS中的test.txt复制到本地文件系统中,

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来

1.问题来源及原因 用shell命令上传到HDFS中之后出现中文乱码,在shell命令窗口查看如图: 在eclipse中的文件HDFS查看工具查看如图: 原因:上传至HDFS文件系统的文本文件(这里是A.txt)的编码格式是ISO-8859,与hdfs文件系统和eclipse默认的编码格式UTF-8不符. 2.解决方案 把源文本文件的编码格式改为UTF-8,统一编码格式,问题完美解决. Ubuntu中查看文件编码格式的shell命令(文件名含路径): file 文件名 Ubuntu中改变文件编码

一.HDFS初识 hdfs的概念: HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树定位文件,其次,他是分布式的,由很多服务器联合起来 实现功能,集群中的服务器各有各自的角色 HDFS设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,适合用来做数据分析,并不适合做网盘等应用 HDFS的组成: HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary NameNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件) 所对应的数据块信息 DataNod

如果是把数据放在了hdfs系统,那么我们如何访问他们呢? 1.hdfs查看文件夹 ./hdfs dfs -ls hdfs://mycluster/output/online/ 2.hdfs创建目录dfs创建文件夹 ./hdfs dfs -mkdir hdfs://mycluster/output/online/ ./hdfs dfs -mkdir hdfs://mycluster/output/online/pv 这里有个坑,如果你直接创建多级目录,会得到错误提示,所以要一级一级的去建立目录才行

安装hdfs包 pip install hdfs 查看hdfs目录 [root@hadoop hadoop]# hdfs dfs -ls -R / drwxr-xr-x - root supergroup 0 2017-05-18 23:57 /Demo -rw-r--r-- 1 root supergroup 3494 2017-05-18 23:57 /Demo/hadoop-env.sh drwxr-xr-x - root supergroup 0 2017-05-18 19:01 /lo

Hadoop集群环境搭建(一)   1集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群: 负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager 本集群搭建案例,以3节点为例进行搭建,角色分配如下: hdp-node-01 NameNode SecondaryNameNode

格式化HDFS 查看hdfs-site.xml 将 dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir 目录中文件删除 <configuration> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/data/dfs/name</value> </property> <property> <name&

一.定义agent,并运行 1.配置文件 #计划 ##收集hive的日志,存到hdfs /opt/cdh-5.3.6/hive-0.13.1-cdh5.3.6/logs/hive.log 命令:tail -f source:Exec source 在启动时运行一个给定的Unix命令,并期望该进程在标准输出上不断地生成数据 channel:memory sink:hdfs #/user/root/flume/hive-logs/ ##准备agent配置文件:flume-tail.conf 如下: