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hadoop|hdfs 基本操作-增删查
hdfs 增删查等基本操作查看hadoop fs -lsuserhadoopdw_realtimeconfig删除文件hadoop fs -rmuserhadoopdw_realtimeconfigid.properties删除目录及文件hadoop fs -rmruserhadoopdw_realtimeconfig# orhadoop fs -rm -ruserhadoopdw_realtimeconfig创建目录hadoop fs -mkdiruserhadoopdw_realtimeconfig上传文件hadoop ...
hadoop|计算框架从MapReduce1.0到Yarn
01—hdfs前面介绍了hadoop的分布式存储框架（hdfs），这个框架解决了大数据存储的问题，这是第一步。 知道海量数据如何存储后，脚步不能停留，下一步要设计一个框架，用来玩（计算）这些数据时，资源（计算机集群）该如何调度，比如已知1pb的数据存储在了集群（1000台电脑组成）中的10台计算机（datanode）中...
Hadoop 最佳实践
hadoop 部分包含了分布式文件系统 hdfs、资源调度框架 yarn 以及迭代式计算框架 mr，腾讯的 hadoop 版本集成了腾讯云对象存储，让您以 hadoop fs 命令行的方式使用对象存储从而实现计算存储分离，这里的最佳实践包含如下内容。 hdfs无论您是 ha 集群还是非 ha 集群，请务必记住不能格式化 namenode，否则会造成数据...
Hadoop 工具
功能说明hadoop-cos 基于腾讯云对象存储cos 实现了标准的 hadoop 文件系统，可以为 hadoop、spark 以及 tez 等大数据计算框架集成 cos 提供支持，使其能够跟访问 hdfs 文件系统时相同，读写存储在 cos 上的数据。 hadoop-cos 使用 cosn 作为 uri 的 scheme，因此也称为 hadoop-cos 为 cosn 文件系统。 使用环境系统...
Hadoop 安装与测试
hadoop 工具依赖 hadoop-2. 7. 2 及以上版本，实现了以腾讯云 cos 作为底层存储文件系统运行上层计算任务的功能。 启动 hadoop 集群主要有单机、伪分布式和完全分布式等三种模式，本文主要以 hadoop-2. 7. 4 版本为例进行 hadoop 完全分布式环境搭建及 wordcount 简单测试介绍。 准备环境准备若干台机器。 安装配置...
Hadoop 接入 kerberos 示例
注意：本文简单介绍 hadoop 如何修改配置接入 kerberos，如果是通过腾讯云 emr 购买的安全集群，系统会自动配置好，无需自行配置。 前提条件kdc 服务已经搭建好。 hadoop 相关的 principals 已经创建好。 keytab 文件分发到了各台服务器上（假设 keytab 文件路径为 varkrb5kdcemr.keytab）。 hadoop 接入 kerberos...
访问安全集群的 Hadoop
hadoop 命令未获取 ticket当启用了 kerberos 时，执行 hadoop 的命令时都需要提前获取 ticket。 如果没有获取 ticket，则会出现如下错误信息：hadoop fs -ls 190419 19:59:03 warn ipc.client: exception encountered while connecting to the server :javax.security.sasl.saslexception: gss initiate failed ls...
YARN 任务队列管理
其中 application queues栏包含了集群的任务队列信息（以 root.hadoop 队列为例）： 使用的资源：内存30720m（30g），虚拟核15个。 正在执行的应用7个。 等待的应用9个。 占用最小资源：0m，0核。 占用最大资源：36860m，20核。 队列资源的稳定的公共共享。 队列的瞬时公平共享资源。 该队列占用资源的比例为83.3%...
提交 MapReduce 任务
本次提交的任务为 wordcount 任务即统计单词个数，提前需要在集群中上传需要统计的文件。 hadoop 等相关软件路径在 usrlocalservice 下。 相关日志路径在 dataemr 下。 1. 开发准备由于任务中需要访问腾讯云对象存储 cos， 所以需要在 cos 中先 创建一个存储桶（bucket）。 确认您已经开通了腾讯云，并且创建了一个 ...
HDFS 常见操作
腾讯云 emr 的 hadoop 集成了腾讯云对象存储，如果您在购买的时候勾选了支持 cos，那么您也可以通过常见的 hadoop 命令操作 cos 上的数据，您可以通过如下命令操作集群里的数据。 #cat 数据hadoop fs -catusrhivewarehousehivewithhdfs.dbrecorddata.txt#修改目录或者文件权限hadoop fs-chmod -r 777 usr#改变文件...
弹性 MapReduce
弹性 mapreduce （emr）结合云技术和 hadoop、hive、spark、hbase、storm等社区开源技术，提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 hadoop 服务。 您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 hadoop 集群，以分析位于集群内数据节点或 cos 上的 pb 级海量数据。 产品简介 弹性 产品文档 弹性 简介 弹性 结合云技术...
大数据型 D1 实例
同时，结合以 hadoop 为代表的分布式计算业务的高可用架构设计，大数据型 d1 实例采用本地存储的设计，在保证海量存储空间、高存储性能的前提下，实现与线下 idc 自建 hadoop 集群相近的总拥有成本。 大数据型 d1 实例的产品特点单实例高达2.3gbs吞吐能力。 吞吐密集型 hdd 本地盘是吞吐密集型最优选，专为 hadoop ...
大数据
tbds、弹性mapreduce等大数据基础设施是在腾讯多年海量数据处理经验之上，结合开源hadoop生态和自研组件服务，对外提供可靠、安全、易用服务的平台。 大数据应用服务，是基于腾讯海量数据资产，多年的技术积累及自身业务运用所开发的一系列应用服务，包含了企业画像、智能选址、公众趋势分析等，基于这些强大易用的...
云 HDFS
云 hdfs（cloud hdfs，chdfs）为您提供标准 hdfs 访问协议，您无需更改现有代码，即可使用高可用、高可靠、多维度安全、分层命名空间的分布式文件系统。 只需几分钟，您就可以在云端创建和挂载 chdfs，来实现您大数据存储需求。 随着业务需求的变化，您可以实时扩展或缩减存储资源，chdfs 存储空间无上限，满足您海量...
初识Hadoop
其两大核心如下：hdfs（hadoop distributed file system，分布式文件系统）：是hadoop中的核心组件之一，除了可以保存海量数据，还具有高可靠性、高扩展性和高吞吐率的特点。 mapreduce：属于分布式计算框架，一般用于对海量数据的计算，它的特点是易于编程、高容错和高扩展性等优点。 另外，mapreduce可以独立于hdfs...
Hadoop实战
一、hadoop简介a.什么是hadoop1.hadoop是一个开源分布式计算平台，以hdfs（hadoop distributed filesystem，hadoop分布式文件系统）和mapreduce为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构2. 使用hdfs分布式存储方式，提高了读写速度，扩大了存储容量，采用mapreduce来整合分布式文件系统上的数据，可以...
Hadoop概述
概述官方地址：http:hadoop.apache.org the apache hadoop project develops open-source software forreliable, scalable,distributed computing.(可靠的，可拓展的 分布式系统) 狭义hadoop:是一个适合大数据分布式存储(hdfs),分布式计算(mapreduce)和资源调度(yarn)的平台。 广义的hadoop:指的hadoop的生态系统...
hadoop介绍
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...
Hadoop简介
摘 要当今大数据最火爆的一个名词就是hadoop，那么hadoop是什么呢？ hadoop是什么hadoop是一个由apache基金会的发布的开源的，可靠的，可扩展的，分布式的运算存储系统。 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可以解决什么问题海量数据的存储...
hadoop概述
hadoop计算框架最核心的设计是hdfs(hadoop distributed file system)和mapreduce，hdfs单看全称就知道，实现了一个分布式的文件系统，mapreduce则是提供一个计算模型，基于分治策略。 二、hadoop特性第一，它是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布...
