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如何从How应用程序检索存储在Hadoop HDFS中的pdf文件

从应用程序检索存储在Hadoop HDFS中的PDF文件,可以通过以下步骤实现:

  1. 连接Hadoop集群:首先,需要使用适当的Hadoop客户端库或API连接到Hadoop集群。这可以通过配置Hadoop集群的连接参数,如Hadoop集群的IP地址、端口号和认证信息来完成。
  2. 访问HDFS:一旦连接到Hadoop集群,可以使用Hadoop客户端库或API访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)。HDFS是Hadoop的核心组件之一,用于存储大规模数据集。通过HDFS,可以读取和写入文件。
  3. 定位PDF文件:在HDFS中,PDF文件通常会被分割成多个块并存储在不同的数据节点上。要检索PDF文件,需要知道文件的路径和名称。可以使用Hadoop命令行工具(如hadoop fs -ls)或编程方式(如Java的FileSystem API)来查找文件的位置。
  4. 下载PDF文件:一旦找到PDF文件的位置,可以使用Hadoop客户端库或API将文件从HDFS下载到本地文件系统。可以使用Hadoop命令行工具(如hadoop fs -get)或编程方式(如Java的FileSystem API)来执行此操作。

总结: 从应用程序检索存储在Hadoop HDFS中的PDF文件,需要连接到Hadoop集群,访问HDFS,定位文件位置,并将文件下载到本地文件系统。具体实现可以使用Hadoop客户端库或API来完成。

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  • 【大数据相关名词】Hadoop

    Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。

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    Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构

    1、硬件错误是常态,而非异常情况,HDFS可能是有成百上千的server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读为主,做批量处理;比之关注数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标,一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节,一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写,关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题,使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架,或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算,离它操作的数据越近就越高效,这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近,比之将数据移动到应用所在显然更好,HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。

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