我的var/log/hadoop-hdfs/hdfs-audit.log位于namenode上的本地位置,并由head /var/log/hadoop-hdfs/hdfs-audit.log访问。我的数据文件是由hdfs dfs -ls /访问的,而审计文件可以通过cd写入。现在我可以在java中访问我的hdfs文件,但是每次我尝试fs.getLocal(conf)的时候,我都会得到我电脑上的本地文件,而不是namenode上的本地文件。 下面的代码用于获取data下的所有文件和目录。 public class HdfsAuditLogParser {
private final S
我正在尝试使用local将一些日志文件从HDFS复制到flume-ng。source是/home/cloudera/flume/weblogs/,sink是hdfs://localhost:8020/flume/dump/。cron作业将把日志从tomcat服务器复制到/home/cloudera/flume/weblogs/,并且我希望记录要复制到HDFS的文件,因为这些文件可以在/home/cloudera/flume/weblogs/中使用flume-ng。下面是我创建的conf文件:
agent1.sources= local
agent1.channels= MemChannel
a
我在hdfs目录中有一些输入文件。我需要读取特定代码的每个文件,并为hdfs路径本身中的每个输入文件生成输出文件。我尝试使用一个'for循环‘,但是它只占用整个目录一次,然后为所有源文件生成一个输出文件。这是我试过的密码:-
#!/bin/ksh
hdfs_input='inputfilepath/'
for i in "${hdfs_input}"*
do
hdfs dfs -cp ${hdfs_input}* ${hdfs_path}/new_dir/
#extracts generation code
done
运行代码后,hdfs
您好,我正在尝试使用pyarrow文件系统接口中的upload方法将csv文件上载到我的HDFS群集:
import pyarrow as pa
fs = pa.hdfs.connect(host, port, user)
with open('test.csv') as f:
pa.hdfs.HadoopFileSystem.upload(fs, '/data/test.csv', f)
由于某种原因,这总是将带有0B的空文件上载到pyarrow版本0.15.1中的HDFS。但是,当降级到pyarrow版本0.10.0时,文件可以正确上载。
我使用的是
我在学hadoop。我现在遇到了一个问题。我运行mapreduce作业,输出存储在多个文件中,但不是单个文件。我想将它们全部添加到hdfs中的单个文件中。我知道appendToFile和getmerge命令。但它们只适用于local file system to hdfs或hdfs to local system,而不是HDFS to HDFS。有没有办法在不接触本地文件系统的情况下将HDFS中的输出文件附加到HDFS中的单个文件中?
我想使用hdfs.read()来获取一个xxx.h5文件,但我只是得到了一些随机代码,python如何读取HDFS中的h5文件?这是我的代码:
from hdfs import *
import pandas as pd
import h5py
c = Client("http://192.168.1.81:50070")
with c.read('/stocks/test/pred/20140103/000001.h5') as reader:
for line in reader:
print(line)
如何在hdfs中读取xxx
我已经用HDFS设置了一个Spark集群配置,并且我知道在HDFS示例中,Spark将读取默认的文件路径:
/ad-cpc/2014-11-28/ Spark will read in : hdfs://hmaster155:9000/ad-cpc/2014-11-28/
有时,我想知道如何在没有reConfig我的集群(不使用hdfs)的情况下,强制Spark在本地读取文件。
请帮帮我!
我提交了一个mapreduce,这是我的输出。
文件和HDFS之间有什么区别,如下所示?
16/01/07 21:49:58 INFO mapreduce.Job: Counters: 38
File System Counters
FILE: Number of bytes read=4011012
FILE: Number of bytes written=8400605
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
我正在尝试从HDFS文件(Csv)创建dask数据帧。存储在HDFS中的csv文件包含许多零件文件。
在read_csv应用编程接口调用时:
dd.read_csv("hdfs:<some path>/data.csv")
出现以下错误:
OSError: Could not open file: <some path>/data.csv, mode: rb Path is not a file: <some path>/data.csv
事实上,/data.csv是包含许多零件文件的目录。我不确定是否有一些不同的API来读取这样的hdfs
我有一个经过训练的tf模型,我想将它应用于hdfs中的大数据集,大约有数十亿个样本。重点是我需要将tf模型的预测写入hdfs文件中。但是我在tensorflow中找不到关于如何将数据保存到hdfs文件中的相关API,只能找到关于读取hdfs文件的api
到目前为止,我的方法是将训练好的tf模型保存到本地的pb文件中,然后在spark或Mapreduce代码中使用Java api加载pb文件。spark和mapreduce的问题都是运行速度很慢,失败时会出现内存过大的错误。下面是我的演示:
public class TF_model implements Serializable{
publi