HDFS是存取数据的分布式文件系统,那么对HDFS的操作,就是文件系统的基本操作,比如文件的创建、修改、删除、修改权限等,文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作,如ls、mkdir、rm等。
Dockerfile其实就是根据特定的语法格式撰写出来的一个普通的文本文件 利用docker build命令依次执行在Dockerfile中定义的一系列命令,最终生成一个新的镜像(定制镜像)
hdfs命令: ls 格式:hdfs dfs -ls path 作用:类似于linux的ls命令,显示文件列表 hdfs dfs -ls /
作用 : 以<paths>中的URI作为参数,创建目录。使用-p参数可以递归创建目录
bin/hadoop fs 具体命令 or bin/hdfs dfs 具体命令 都是可以的。
这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中,是否真的会有这么多副本,还得看datanode的数量。因为目前只有3台设备,最多也就3个副本,只有节点数的增加到10台时,副本数才能达到10。
存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:
作者:kevineluo,腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文将从文件传输场景以及零拷贝技术深究 Linux I/O 的发展过程、优化手段以及实际应用。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性: 速度足够快:存储器的存取速度应当快于 CPU 执行一条指令,这样 CPU 的效率才不会受限于存储器; 容量足够大:容量能够存储计算机所需的全部数据; 价格足够便宜:价格低廉,所有类型的计算机都能配备。 但是现实往往是残酷的,我们目前的计算机技术无法同时满足上述的三个
导言 | 本文邀请到腾讯CSIG后台开发工程师kevineluo从文件传输场景以及零拷贝技术深究Linux I/O的发展过程、优化手段以及实际应用。I/O相关的各类优化已经深入到了日常开发者接触到的语言、中间件以及数据库的方方面面。通过了解和学习相关技术和思想,开发者能对日后自己的程序设计以及性能优化上有所启发。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:第一,速度足够快:存储器的存取速度应当快于CPU执行一条指令,这样CPU的效率才不会受限于存储器;第二,
6、-chgrp 、-chmod、-chown:Linux文件系统中的用法一样,修改文件所属权限
hadoop fs ,hadoop dfs 和 hdfs dfs的区别 1、hadoop fs:该命令可以作用于hadoop的所有子系统 2、hadoop dfs:专门针对HDFS分布式文件系统 3、hdfs dfs:专门针对HDFS分布式文件系统,使用hadoop dfs时内部会被转为hdfs dfs命令 常用命令: 1、-help:输出这个命令参数 2、-ls: 显示目录信息 3、-mkdir:在HDFS上创建目录 4、-moveFromLocal:从本地剪切粘贴到HDFS 5、-appendToFil
前一段时间研究了大规模日志流高吞吐并行存储,通过深入研究Kafka的底层存储机制。我们发现Kafka的Zero-Copy零拷贝技术采用的是Java底层FileTransferTo方法,后期我们尝试了对TransferTo性能及其并行性能进行测试。以及后面在Kafka上面实现了并行TransferTo方法,并应有到了Apache Kafka系统中。
Hadoop常用操作 命令 说明 1.执行:hadoop fs -mkdir /park 在hdfs 的根目录下,创建 park目录 2.执行:hadoop fs -ls / 查看hdfs根目录下有哪些目录 3.执行:hadoop fs -put /root/1.txt /park 将linux操作系统root目录下的1.txt放在hdfs的park目录下 4.执行:hadoop fs -get /park/jdk /home 把hdfs文件系统下park目录的文件下载到linux的home目录下 5.执行
本次分享小菌带来的是关于在HDFS中shell的常用命令!
在我们实际工作当中,极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群,或者将生产环境集群的数据拷贝到测试集群,那么就需要我们在多个集群之间进行数据的远程拷贝,hadoop自带也有命令可以帮我们实现这个功能。
1. -help:显示帮助信息 hadoop fs -help rmshel 2. -ls:显示目录信息 hadoop fs -ls / 3. -mkdir:在HDFS上创建目录 hadoop fs -mkdir -p /user/ha 4. -moveFromLocal:从本地剪切粘贴到HDFS hadoop fs -moveFromLocal ~/test.txt /home/ha/ 5. -appendToFile:追加一个文件到已经存在的文件末尾 hadoop fs -appendToFile /
2020年的春节,想必大家都印象深刻,除了新冠肺炎疫情,就是春晚各大APP的红包大战,让不少用户“薅”到了羊毛。
ADD可以将文件<src>拷贝到container的文件系统对应的路径<dest>,所有拷贝到container中的文件和文件夹权限为0755,uid和gid为0。如果文件是可识别的压缩格式,则docker会帮忙解压缩。
两台服务器文件拷贝 文件拷贝 从本地服务器拷贝到另一台服务器 scp 本地文件路径 远程文件链接地址:要放到的远程的路径 scp /home/test.txt root@192.168.0.12:/home(把本地home目录下的test.txt文件拷贝到192.168.0.12服务器的home路径下),会出现弹框,选择yes 然后输入另一台服务器的密码 从远程服务器拷贝到本地 scp root@192.168.0.172:/home/nmon/nmon_linux_x86_64 /home/(把远程
Hadoop作为大数据主流的基础架构选择,至今仍然占据着重要的地位,而基于Hadoop的分布式文件系统HDFS,也在大数据存储环节发挥着重要的支撑作用。今天的大数据入门分享,我们就主要来讲讲HDFS分布式文件管理系统。
/proc –proc文件系统是内核与用户的接口,将内核的一些信息反映到此目录下
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-rsync.html
镜像可以看成是由多个镜像层叠加起来的一个文件系统(通过UnionFS与AUFS文件联合系统实现),镜像层也可以简单理解为一个基本的镜像,而每个镜像层之间通过指针的形式进行叠加。
在高性能网络编程中,数据拷贝是一个常见的性能瓶颈。Netty作为一款强大的网络编程框架,提供了零拷贝技术来优化数据传输的性能。其中,FileRegion是Netty中用于零拷贝优化的重要组件。本文将深入介绍FileRegion的工作原理和应用,结合实际项目场景进行说明。
上篇文章介绍了根文件系统的制作与NFS网络挂载,这篇文章介绍内核如何从本地挂载根文件系统,完成系统启动。本地挂载一般用在产品发布的时候,本地挂载的操作也分为两种。
以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效(mapred-default.xml)
在linux中,对文件的拼接使用的命令是cat 例如,把文件1的内容追加到文件2中:
Dockerfile其实就是根据特定的语法格式撰写出来的一个普通的文本文件,可以使用docker build命令依次执行在Dockerfile中定义的一系列命令,最终生成一个新的镜像
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统,基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件,运行在集群的商品硬件上。它是容错的,可伸缩的,并且非常易于扩展。
Unix发展做出重大贡献的两大主力AT&T的贝尔实验室及BSD(加州大学伯克利分校的伯克利软件发布中心)在进程间通信方面的侧重点有所不同。前者对Unix早期的进程间通信手段进行了系统的改进和扩充,形成了“system V IPC”,通信进程局限在单个计算机内;后者则跳过了该限制,形成了基于套接口(socket)的进程间通信机制。Linux则把两者继承了下来,如图示:
在 Linux 系统中,传统的访问方式是通过 write() 和 read() 两个系统调用实现的,通过 read() 函数读取文件到到缓存区中,然后通过 write() 方法把缓存中的数据输出到网络端口。
每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations)
Hadoop 分布式系统框架中,首要的基础功能就是文件系统,在 Hadoop 中使用 FileSystem 这个抽象类来表示我们的文件系统,这个抽象类下面有很多子实现类,究竟使用哪一种,需要看我们具体的实现类,在我们实际工作中,用到的最多的就是HDFS(分布式文件系统)以及LocalFileSystem(本地文件系统)了。
Zynq的程序分为三部分,上电启动的引导程序(fsbl),FPGA的程序,arm程序。这里以arm程序存储位置为主进行讨论。
装载数据 前面我们一起学习了创建表,那么下一步我们应该学会怎么把数据装载到表中,然后才能去查询吧! *Hive的四种常见的数据导入方式 (1)、从本地文件系统中导入数据到Hive表; (2)、从HDFS上导入数据到Hive表; (3)、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中; (4)、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。 一、从本地文件系统中导入数据到Hive表 --Hive没有行级别的数据插入、数据更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作。 或者通过其他方式将数据写入到正确的目录下 先在Hive里面创建好表,如下: 1. hive> create table employees 2. > (id int, name string, 3. > tel string) 4. > ROW FORMAT DELIMITED 5. > FIELDS TERMINATED BY '\t' 6. > STORED AS TEXTFILE; 7. OK 8. Time taken: 2.832 seconds 本地文件系统里面有个/home/data/employees/employees.txt文件,内容如下: 1. [data@cdh54 ~]$ cat employees.txt 2. 1 zs 13666666666 3. 2 ls 13888888888 4. 3 ww 13777777777 employees.txt文件中的数据列之间是使用\t分割的,可以通过下面的语句将这个文件里面的数据导入到employees表里面,操作如下: 1. hive> load data local inpath ' /home/data/employees.txt' OVERWRITE table employees; 2. OK 3. Time taken: 3.567 seconds 解析:1.如果目标表是非分区表,那么语句中应该省略 PARTITION 子句 2.通常情况下指定的路径应该是一个目录,而不是单个独立的文件。Hive 会将所有文件都拷贝到这个目录中。 3. 如果使用了 LOCAL 这个关键字,那么这个路径应该为本地文件系统路径,数据将会被拷贝到目标位置 如果省略掉 LOCAL 关键字,那么这个路径应该是分布式文件系统中得路径 4.如果指定了 OVERWRITE 关键字,那么目标文件夹中之前存在的数据将会被先删除 如果没有这个关键字,仅仅会把新增的文件增加到目标文件夹中不会删除之前的数据 如果目标文件夹中已经存在和装载的文件同名的文件,那么旧的同名文件将会被覆盖重写 5.如果目标表是分区表那么需要使用 PARTITION 子句,而且我们还必须为每个分区的键指定一个值 6.对于 INPATH 这个路径有一个限制,那就是这个路径下不可以包含任何文件夹 二、HDFS上导入数据到Hive表 从本地文件系统中将数据导入到Hive表的过程中,其实是先将数据临时复制到HDFS的一个目录下(典型的情况是复制到上传用户的HDFS home目录下,比如/home/employees/),然后再将数据从那个临时目录下移动(注意,这里说的是移动,不是复制!)到对应的Hive表的数据目录里面。既然如此,那么Hive肯定支持将数据直接从HDFS上的一个目录移动到相应Hive表的数据目录下,假设有下面这个文件/home/employees/add.txt,具体的操作如下: 1. [data@cdh54 /home/employees/hadoop-2.2.0]$ bin/hadoop fs -cat /home/employees/add.txt 2. 5 yy1 131222222222 3. 6 yy2 134444444444 4. 7 yy3 132111111111 5. 8 yy4 135555555555 上面是需要插入数据的内容,这个文件是存放在HDFS上/home/employees目录(和一中提到的不同,一中提到的文件是存放在本地文件系统上)里面,
使用 scp命令 可以将一个Linux系统中的文件或文件夹复制到另一台Linux服务器上
13、等同于copyToLocal,从HDFS下载文件到本地
我们平时开发、运维操作linux过程中经常需要实现将远程文件拷贝到本地或者本地文件拷贝到远程;执行远程命令等操作;这个时候建立ssh免密登录应该是一个比较好的选择;
零拷贝(Zero-Copy)是一个大家耳熟能详的概念,那么,具体有哪些框架会使用到零拷贝呢?在思考这个问题之前,让我们先一起探寻一下零拷贝机制的底层原理。
在RDD中,通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。 当我们,在创建了初始的RDD之后,才可以通过Spark Core提供的transformation算子,对该RDD进行transformation(转换)操作,来获取其他的RDD。 Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式,包括:
注意:这里要说明一下-cp,我们可以从本地文件拷贝到集群,集群拷贝到本地,集群拷贝到集群。
Rclone可以方便的在两个不同存储之间同步文件,源和目的包括本地存储、Amazon S3、Tencentyun COS、Alibaba OSS、Ceph、Google Drive、Dropbox等。
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