1.前言 hdfs , Hadoop Distributed File System.Hadoop的分布式文件系统,安全行和扩展性没得说. 访问HDFS的方式有以下几种: 命令行方式:FS Shell 编程方式:FileSystem Java API,libhdfs(c语言) REST API : WebHDFS, HttpFs 把HDFS mount成本地文件目录 使用python访问HDFS比较容易: python 封装FS Shell, 这种方式本地必须部署了Hadoop 的 FS She

1.需求:支持视频上传并切片,支持通过m3u8文件播放 2.视频切片的上一节已经谈过,这一节主要是视频上传的处理 第一步:upload-module模块安装 -----------首先下载upload-module -----------然后使用源码编译安装nginx: .configure --add-module=/path/nginx-upload-module/ 第二步:确认是否已经安装了upload-module,使用指令:/usr/local/nginx/sbin/nginx -V

今天手里其中一个集群几个机器突然宕机,启动hdfs一直超时. clouder-scm-agent主要报了这个错RROR: Unexpected error 'getpwuid(): uid not found: 1001' 看了挺久发现这个机器可能权限可能有问题,修改了cloudera-scm和其他正常机器一样,还是启动不起来,中间也测试修改了host等动作都不行 于是改变思路,把这个机器解除授权从集群中删除又添加进来(还好是测试机器,就采用这个动作,按理hdfs也不受影响才对) 重新添加后,不

在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s

Python的包管理工具 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. 一.为什么使用包管理 Python的模块或者源文件直接可以复制到目标项目目录中,就可以导入使用了. 但是为了更多项目调用使用,或者共享给别人,就需要打包,或发布到网络,以便供人使用. 目的也是为了复用. Pypi(Python Package Index),公共的模块存储中心,https://pypi.python.org/pypi 二.包管理的常见工具 1>.distutils  官方库distutil

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

1. 在本地文件系统生成一个文本文件,,读入文件,将其第101-120字节的内容写入HDFS成为一个新文件2. 在HDFS中生成文本文件,读入这个文件,将其第101-120字节的内容写入本地文件系统成为一个新文件 环境部署:http://www.cnblogs.com/dopeter/p/4630791.html FileBuilder.java 生成文件的工具类,包含在本地生成文件,在Hadoop生成文件,读取Hadoop指定目录的文件 package story; import java.i

Reference:http://python.jobbole.com/82000/ 一.gzip/deflate支持 现在的网页普遍支持gzip压缩,这往往可以解决大量传输时间,以VeryCD的主页为例,未压缩版本247K,压缩了以后45K,为原来的1/5.这就意味着抓取速度会快5倍. 然而python的urllib/urllib2默认都不支持压缩,要返回压缩格式,必须在request的header里面写明’accept-encoding’,然后读取response后更要检查header查看是

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

使用HDFS来进行线上应用的文件存储 分类: 云计算2011-07-06 17:57 721人阅读 评论(0) 收藏 举报 hadoop任务集群存储数据分析服务器 这段时间公司使用的hadoop组件hdfs存储图片经常出现上传超时的问题,经过分析后发现了原因: 先说下情况吧, 目前公司有一个Namenode,1个secondarynamenode和4个datanode.  应用端通过一个hadoopservice去上传图片,上传是应用直接连hdfs的.service里已经对上传加了锁,这个上传不

1.最基本的抓站 import urllib2 content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 2.使用代理服务器 这在某些情况下比较有用,比如IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等. 1 2 3 4 5 import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}) opener = urllib2.build_opener(p

flask 使用的一些整理 资源 Flask 文档|英文| expore flask| 快速教材| flask-admin| Flask-DebugToolbar| Flask-Login| Flask-Cache|flask-sqlalchemy| flask-security| Flask-mako| Flask-Genshi| WTForms Flask Extensions 最简单的hello world Python #!/usr/bin/env python # encoding:

Python包模块化调用方式详解 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. 一般来说,编程语言中,库.包.模块是同一种概念,是代码组织方式. Python中只有一种模块对象类型,但是为了模块化组织模块的便利,提供了"包"的概念. 模块module,指的是Python的源代码文件. 包package,指的是模块组织在一起的和包名同名的目录及其相关文件. 一.导入语句 #!/usr/bin/env python #_*_conding:utf-8_*_ #@auth

pip install的东西从哪里来的? 从PyPI (Python Package Index)来的,官网是:  https://pypi.python.org/pypi/执行pip install terminaltranslator命令的时候,它就会去从官方网站搜terminaltranslator,搜到了就下载压缩包并解压安装,如果没有搜索到就会报错. 众所周知的原因,国内访问国外网站总是不那么顺畅,于是就有了PyPI镜像,国内有很多,我用过阿里云的,中科大的,豆瓣的.阿里云的同步的好像

"作为一名爬虫工程师,你最需要关注的,是数据的来源" 原文:https://www.jb51.net/article/90114.htm 霍夫曼编码压缩算法 1.最基本的抓站   import urllib2   content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 2.使用代理服务器 这在某些情况下比较有用,比如IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等. 1 2 3 4 5 import urllib2 proxy_support = 

项目中用到python操作hdfs的问题,一般都是使用python的hdfs包,然而这个包初始化起来太麻烦,需要: from pyspark impport SparkConf, SparkContextfrom hdfs import * client = Client("http://127.0.0.1:50070") 可以看到python需要指定master的地址,平时Scala使用的时候不用这样,如下: import org.apache.hadoop.fs.{FileSyst

hadoop是什么? hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,hdfs分布式文件存储.MapReduce并行计算.主要是用来解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题,这是狭义上的hadoop.广义上来讲,hadoop通常指的是一个更广泛的概念--hadoop生态圈 hadoop三大发行版本 hadoop三大发型版本:Apache.Cloudera.Hortonworks Apache版本,也成为社区版,是最原始的版本,对入门学习较好 Cloudera版本在大型互联网企

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记录下git的基本使用方法,这里是以ubuntu14.04为例. 1,使用前的初始设置 git config –global user.name “FirstName LastName” git config –global user.email “your email address” 可以使用 cat ~/.gitconfig 查看git的初始配置,如果想修改配置信息,可以直接修改这个文件,在github上公开仓库时,这个文件中的name和email会随着提交日志一起被公开,所以不要把不便公

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah