1. 全景图   2. 用ExecuteScript生成动态日期参数   为了只生成一个flowfile:       Groovy 代码: import org.apache.commons.io.IOUtilsimport java.nio.charset.*import java.text.SimpleDateFormat;import java.lang.StringBuilder;import java.util.Calendar; def flowFile = session.cre

全景图:     1. ListHDFS & FetchHDFS: ListHDFS:   FetchHDFS:   2. EvaluateJsonPath: {"status": {"code":500,"message":"FAILED","detail":"DTU ID not exists"}} 如果json里有数组,需要先用SplitJson分隔:     3. Rou

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 范舟琦 范舟琦 2 757 2018-03-12T08:16:00Z 2018-03-12T08:16:00Z 1 1515 8638 71 20 10133 16.00 Clean Clean false fals

Hadoop源码解析 1 --- Hadoop工程包架构解析 1 Hadoop中各工程包依赖简述    Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施.     GoogleCluster: http://research.google.com/archive/googlecluster.html     Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html     GFS:http://labs.

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g

Hadoop源代码分析(一) Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable:http://labs.go

一.课程概述 本次培训课程主要面向大数据系统管理人员和开发设计人员,基于开源社区大数据应用最活跃的Hadoop和HBase技术框架.围绕分布式文件存储(HDFS).分布式并行计算(Map/Recue)和非关系型数据库(NoSql)三个大数据核心应用展开,旨在帮助培训对象建立起完整的大数据理论基础框架和实践操作能力.主要课程内容包括:1.大数据应用发展史:2.分布式文件系统HDFS原理与架构.HDFS系统管理.HDFS开发与设计:3.分布式并行计算框架Map/Reduce工作原理与架构.Map/R

一.课程概述 本次培训课程主要面向大数据系统管理人员和开发设计人员,基于开源社区大数据应用最活跃的Hadoop和HBase技术框架,围绕分布式文件存储(HDFS).分布式并行计算(Map/Recue)和非关系型数据库(NoSql)三个大数据核心应用展开,旨在帮助培训对象建立起完整的大数据理论基础框架和实践操作能力.主要课程内容包括:1.大数据应用发展史:2.分布式文件系统HDFS原理与架构.HDFS系统管理.HDFS开发与设计:3.分布式并行计算框架Map/Reduce工作原理与架构.Map/R

1 Hadoop中各工程包依赖简述     Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施.     GoogleCluster: http://research.google.com/archive/googlecluster.html     Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html     GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html   

hadoop 源代码分析(一) Google 的核心竞争技术是它的计算平台.HadoopGoogle的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable:http:/

Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable:ht

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).

1.3 Hive的安装(前提是:mysql和hadoop必须已经成功启动了) 在之前博客中我有记录安装JDK和Hadoop和Mysql的过程,如果还没有安装,请先进行安装配置好,对应的随笔我也提供了百度云下载连接. 安装JDK: https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12014368.html 安装Hadoop https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12043948.html 安装Mysql https://www.cnblog

HDFS设计的主要目的是对海量数据进行存储,也就是说在其上能够存储很大量文件(可以存储TB级的文件).HDFS将这些文件分割之后,存储在不同的DataNode上, HDFS 提供了两种访问接口:Shell接口和Java API 接口,对HDFS里面的文件进行操作,具体每个Block放在哪台DataNode上面,对于开发者来说是透明的. 通过Java API接口对HDFS进行操作,我将其整理成工具类,地址见底部 1.获取文件系统 /** * 获取文件系统 * * @return FileSyste

HDFS 文件的系统访问的接口 1.Hadoop的shell命令脚本 hadoop fs -ls   列出某一个目录下的文件 hadoop fs -lsr 递归的方式列出所有文件 hadoop fs -mkdir 创建目录 hadoop fs -rm   删除文件或者目录 hadoop fs -rmr  删除目录及目录下的所有目录或者文件 hadoop fs -put src /  向hdfs上传文件 hadoop fs -copyFromLocal /src /  hadoop fs -get

数据源类型:数组列表 [{field:value}, {field:value}, {field:value}, {field:value}] 1. 定义http数据源链接 package com.etl.datalink; import java.util.Map; public class LinkHttp { private String url; private Map<String,Object> params; public String getUrl() { return url

通过HTTP来访问HDFS有两种方法:直接访问,HDFS后台进程直接服务于来自客户端的请求:通过代理(一对多)访问,客户端通常使用DistributedFileSystemAPI访问HDFS.第一种情况,由namenode内嵌的web服务器(运行在50070端口上)提供目录服务,目录列表以XML或者JSON格式存储,并且文件数据由datanode的web服务器(运行在50075端口上)以数据流的形式传输.原来那个HTTP接口(HFTP和HDFTP)是只读的,但是新的WebHDFS实现支持所有的文

HDFS设计的主要目的是对海量数据进行存储,也就是说在其上能够存储很大量文件(可以存储TB级的文件).HDFS将这些文件分割之后,存储在不同的DataNode上, HDFS 提供了两种访问接口:Shell接口和Java API 接口,对HDFS里面的文件进行操作,具体每个Block放在哪台DataNode上面,对于开发者来说是透明的. 1.获取文件系统 1 /** 2 * 获取文件系统 3 * 4 * @return FileSystem 5 */ 6 public static FileSys

  Hadoop是用java语言实现的,因此HDFS有很好的java接口用以编程,重点就是Hadoop的FileSystem类,它是所有文件系统的抽象类,HDFS实例(DistributedFileSystem)也是基于它实现的.本部分主要介绍如何通过使用HDFS的java接口来编写程序. 1.如何运行一个Hadoop程序   当我们要写一个Hadoop的应用程序时,因为要用到hadoop的第三方依赖包,所以最好的方法是使用maven项目管理工具来构建,可以方便的管理所有第三方jar包.   完

一.概述 近年来,大数据技术如火如荼,怎样存储海量数据也成了当今的热点和难点问题,而HDFS分布式文件系统作为Hadoop项目的分布式存储基础,也为HBASE提供数据持久化功能,它在大数据项目中有很广泛的应用. Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System.HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.HDFS是Hadoop项目的核心子项目,是一种具有高容错性.高可靠性.高可扩展性.高吞吐量等特征的分布