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Python 创建HDFS文件

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hdfs创建删除文件文件

在 hadoop 中,基于 Linux 命令可以给 hdfs 创建文件文件夹,或者删除文件文件创建文件的命令为: hadoop fs -touch /file.txt 创建文件夹的命令为: hadoop fs -mkdir /filename 删除文件的命令为: hadoop fs -rm -r /file.txt 删除文件夹的命令为: hadoop fs -rm -r /filename

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    HDFS系列(4) | HDFS文件读写流程

    本片博文,博主为大家带来的是HDFS文件读写流程 1. HDFS文件写入过程 ? 详细步骤解析: 1、 client发起文件上传请求,通过RPC与NameNode建立通讯,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在,返回是否可以上传; 2、 client请求第一个block ,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为本地一份,同机架内其它某一节点上一份,不同机架的某一节点上一份。 HDFS文件读取过程 ? NameNode 只是返回Client请 求包含块的DataNode地址,并不是返回请求块的数据; 本篇博文到这里就结束了,小伙伴们有什么疑惑或好的建议可以积极在评论区留言,博主会在后续继续推出HDFS

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    HDFS——如何从HDFS上读取文件内容

    用这个命令bin/Hadoop fs -cat 可以将HDFS上的文件内容读取到控制台。 也可以采用HDFS的API来读取。 FileCat <target>");   System.exit(1);   }   Configuration conf = new Configuration();   FileSystem hdfs = FileSystem.get(URI.create(args[0]),conf);   InputStream in = null;   try{   in = hdfs.open(new Path

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    HDFS】分布式文件系统HDFS

    分布式文件系统HDFS HDFS简介 什么是HDFSHDFS全称Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统。 设计目标 HDFS的设计目标有: 可以运行在大量廉价商用机器上;因此硬件错误是常态,所以HDFS提供容错机制,来保证集群的安全性与数据的可靠性。 因为HDFS在数据存储时,会使用多副本机制保证数据的安全性;如果开放修改功能,首先会导致随机修改的出现,这在海量数据的分布式场景下无异是灾难,其次因为多副本的原因,数据修改后,其它副本的数据也一定要进行修改 流式数据访问:批量读而非随机读,关注吞吐量而非时间;HDFS在设计时就是为了海量数据的存储而生,并且用于支持海量数据的离线批处理,而在离线批处理场景中

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    HDFS文件读取流程

    1、客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。 2、 Client向NameNode发起RPC请求,来确定请求文件block所在的位置; 3、 NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表,对于每个block,NameNode 都会返回含有该 FSDataInputStream),重复的调用父类 DataInputStream 的 read 方法,直到这个块上的数据读取完毕; 6、并行读取,若失败重新读取 7、 当读完列表的 block 后,若文件读取还没有结束 ,客户端会继续向NameNode 获取下一批的 block 列表; 8、返回后续block列表 9、 最终关闭读流,并将读取来所有的 block 会合并成一个完整的最终文件

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    HDFS文件处理

    背景 HDFS文件过多会对hadoop 扩展性以及稳定性造成影响, 因为要在namenode 上存储维护大量元信息. 小文件解决思路 通常能想到的方案就是通过Spark API 对文件目录下的小文件进行读取,然后通过Spark的算子repartition操作进行合并小文件,repartition 分区数通过输入文件的总大小和期望输出文件的大小通过预计算而得 Hudi小文件处理 Hudi会自管理文件大小,避免向查询引擎暴露小文件,其中自动处理文件大小起很大作用 在进行insert/upsert操作时,Hudi可以将文件大小维护在一个指定文件大小 hudi 小文件处理流程 insertRecordsPerBucket = config.getParquetMaxFileSize() / averageRecordSize; } //计算要创建的 :小于该大小的文件均被视为小文件; hoodie.copyonwrite.insert.split.size:单文件中插入记录条数,此值应与单个文件中的记录数匹配(可以根据最大文件大小和每个记录大小来确定

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    HDFS文件限额配置

    什么是HDFS文件限额配置 hdfs文件的限额配置允许我们以文件大小或者文件个数来限制某个目录上传文件数量或者文件内容总量,以便达到我们类似百度网盘等限制每个用户允许上传的最大的文件的量。 准备一个文件hdfs dfs -mkdir -p /user/root/lisi #创建hdfs文件夹 先来个数量限额 hdfs dfsadmin -setQuota 2 lisi #给该文件夹下面设置最多上传两个文件 ,上传文件,发现只能上传一个文件 hdfs dfsadmin -clrQuota /user/root/lisi #清除文件数量限制 再来个空间大小限额 hdfs dfsadmin -setSpaceQuota 4k /user/root/lisi #限制空间大小 4 kb hdfs dfs -put /export/softwares/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0.tar.gz /user /root/lisi #上传超过4 kb的文件,提示文件超过限额 hdfs dfsadmin -clrSpaceQuota/user/root/lisi #清除空间限额 hdfs dfs -put

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    HDFS文件追加append

    HDFS文件可以追加写,步骤如下: 1、配置集群(hdfs-site.xml),必须配置才可以   <property>         <name>dfs.support.append</name>         <value>true</value>   </property> 2、API实现 String hdfs_path= "hdfs://ip:xx/file/fileuploadFileName ";//文件路径 Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(hdfs_path ), conf); InputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));//要追加的文件流,file为文件 OutputStream out = fs.append(new Path(hdfs_path)); IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, true);

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    HDFS查看文件内容

    返回最后几行的样本数据 hadoop fs -cat /path/txt | tail -5 查看文本行数 hadoop fs -cat /path/txt | wc -l 查看文件大小 (单位byte) hadoop fs -du hdfs://path/txt hadoop fs -count hdfs://path/txt 合并HDFS文件到本地 hadoop fs -getmerge

    6.4K50

    hdfs读写文件过程

    文件参考:https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5788634.html 以写入100M文件为例: Client将FileA按64M分块。 如图黄色粗实线 发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示 说明: 当客户端向 HDFS 文件写入数据的时候,一开始是写到本地临时文件中。 假设该文件的副 本系数设置为 3 ,当本地临时文件累积到一个数据块的大小时,客户端会从 Namenode 获取一个 Datanode 列表用于存放副本。 读取时,要读其他节点去 挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份 hdfs文件: 读到文件示意图如下: 客户端通过调用FileSystem 对象的open()方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象时分布文件系统的一个实例; DistributedFileSystem通过使用RPC来调用NameNode以确定文件起始块的位置,同一

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    HDFS文件读写流程

    DateNode在其文件创建后周期验证checksum ? HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。 需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval的单位为秒。 通常只有HDFS增加新特性时才会更新这个版本号 一次写入,多次读出 HDFS是设计成适应一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改。 正因为如此,HDFS适合用来做大数据分析的底层存储服务,并不适合用来做网盘等应用,因为修改不方便,延迟大,网络开销大,成本太高。

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    cefsharp文档在哪_hdfs创建目录

    参考:https://github.com/cefsharp/CefSharp/issues/601 https://gist.github.com/Blac...

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    HDFS——如何将文件HDFS上删除

    用命令行bin/Hadoop fs -rm(r) 可以删除hdfs上的文件(夹) 用HDFS的API也是可以的。 filedelete <target>");   System.exit(1);   }   Configuration conf = new Configuration();   FileSystem hdfs = FileSystem.get(URI.create(args[0]),conf);   hdfs.delete(new Path(args[0]),false);  } }

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    HDFS——如何将文件复制到HDFS

    实际上,Hadoop的文件API是通用的,可用于HDFS以外的文件系统。 Hadoop文件API的起点是FileSystem类,这是一个与文件系统交互的抽象类,存在不同的具体实现子类来处理HDFS和本地文件系统,可以通过调用factory方法FileSystem.get(Configuration 它的默认实例化方法是以HDFS系统的资源配置为基础的。 如下,可以得到与HDFS接口的FileSystem对象: Configuration conf = new Configuration(); FileSystem hdfs = FileSystem.get 可以用命令行bin/hadoop fs -put 把本地文件复制到HDFS,也可以自己实现。

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    HDFS Java Client对hdfs文件增删查改

    /exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs </artifactId> <version>2.2.0</version> </dependency>      ... step2: 拷贝配置文件hdfs-site.xml’和‘core-site.xml } System.out.println("param size=" + conf.size()); } /** * 扫描测试文件是否存在 catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 按行读取文本文件 java.io.Exception: No FileSystem for scheme: hdfs 2)测试写文件或者创建目录方法接口时,可能会出现权限问题 Pemission denied for test

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    Python 删除HDFS过期文件

    一、清理本地文件 import datetime from utils import confUtils, hadoop import os import shutil import time import duration: print dirname shutil.rmtree(os.path.join(root, dirname)) 二、清除HDFS 文件 def clean_hdfs(hdfs_path, duration): log_time = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta( days=duration)).strftime('%Y%m%d') hadoop.hdfs_rm('%s/%s' % (hdfs_path, log_time), recursive=True

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    HDFS如何读取文件以及写入文件

    HDFS文件读取原理,主要包括以下几个步骤: 首先调用FileSystem对象的open方法,其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。 HDFS文件写入原理,主要包括以下几个步骤: 客户端通过调用 DistributedFileSystem 的create方法,创建一个新的文件。 DistributedFileSystem 通过 RPC(远程过程调用)调用 NameNode,去创建一个没有blocks关联的新文件创建前,NameNode 会做各种校验,比如文件是否存在,客户端有无权限去创建等。如果校验通过,NameNode 就会记录下新文件,否则就会抛出IO异常。 DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里,然后等待 ack 信息,收到最后一个 ack 后,通知 DataNode 把文件标示为已完成。

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    修改HDFS文件块大小

    1 通过Hadoop自带的WEB监控管理界面我们可以看到文件块的大小现在为64MB。 2 关闭集群 3 设置每个namenode节点和datanode节点的hdfs-site.xml文件,将文件中 的dfs.block.size属性值改为33554432(32M),重启集群 4 再次添加一个文件 会看到文件块的大小变化了 Hadoop如何修改HDFS文件存储块大小  http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90100.htm

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    HDFS系列(1) | HDFS文件系统的简单介绍

    HDFS分块存储 HDFS将所有的文件全部抽象成为block块来进行存储,不管文件大小,全部一视同仁都是以block块的统一大小和形式进行存储,方便我们的分布式文件系统对文件的管理。 HDFS副本机制 HDFS视硬件错误为常态,硬件服务器随时有可能发生故障。为了容错,文件的所有 block 都会有副本。每个文件的 block 大小和副本系数都是可配置的。 应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定,也可以在之后改变。 数据副本默认保存三个副本,我们可以更改副本数以提高数据的安全性,怎样修改副本数呢? 名字空间(NameSpace) HDFS 支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录,然后将文件保存在这些目录里。 文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似:用户可以创建、删除、移动或重命名文件

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