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  • HDFS入门简介

    万次阅读 多人点赞 2019-06-01 02:33:36
    HDFS是什么? 易于扩展的分布式文件系统 运行在大量普通廉价机器上提供容错机制 为大量用户提供性能不错的存取服务 设计目标: 自动快速检测应对硬件错误 流式访问数据,以流的方式访问数据,设计用于数据的批量...

    HDFS是什么?

    1. 易于扩展的分布式文件系统
    2. 运行在大量普通廉价机器上提供容错机制
    3. 为大量用户提供性能不错的存取服务

    设计目标:

    1. 自动快速检测应对硬件错误
    2. 流式访问数据,以流的方式访问数据,设计用于数据的批量处理
      缺点:不适合存储大量小文件;不适合低延迟的数据访问;不支持多用户写入及任意修改文件
    3. 移动计算不移动数据(大数据基本原则,空间换时间)
    4. 简单一致性模型
    5. 异构平台可移植性

    安装配置

    追加连接

    hdfs://(协议头)host(主机名):port(端口号)/
    

    查看${HADOOP_HOME}/bin${HADOOP_HOME}/sbin
    在这里插入图片描述

    #学会help(很多地方都可以查看帮助文档)
    hdfs dfsadmin -help
    

    HDFS的基本组件

    1. namenode:管理整个文件系统的元数据
      namenode工作职责:管理元数据、维护目录结构、响应客户端请求
    2. datanode:复制管理用户的文件数据块
      datanode的工作职责:管理用户提交的数据 心跳机制 块报告
    3. secondarynamenode:namenode的助理,帮助加载元数据,紧急情况下(例如namenode宕机),可以帮助恢复数据
      在这里插入图片描述

    HDFS读写流程图解

    一、 写数据流程
    在这里插入图片描述
    节点服务器传输数据方式:网络传输,以package包的形式(第8步,上传数据的时候会把package先放到缓存队列,如果此时package出错的话,会默认重传 4次)
    这里的话,追加一下一些问题(分布式系统之间可能故障,而且网络的不可靠性都是设计人员需要考虑的问题):socket(长连接),http(短连接),还有其他的方式,比如管道、FIFO、消息队列(kafka。。。)
    为什么使用长链接?
    最简单分布式系统是一直存在的,很少是短时间的访问,维持心跳机制
    什么是心跳机制?
    namenode启动的时候,会有一个加载元数据(数据的数据,类似于表的索引)和块报告(datanode会定时(可以再配置文件中设置,所以一定要时间同步)对块信息进行统计)的过程,namenode通过心跳机制维护整个集群的可用性。如果块报告上传失败,namenode不会更新元数据,在块报告的时候就会将其删除掉。
    安全模式
    什么时候进入安全模式?
    刚刚启动(namenode加载元数据的时候(先加载元数据镜像到内存中,在将edits日志的操作在内存中执行一遍,namenode进入安全模式,进行块报告,阈值安全的话30秒退出安全模式))
    阈值低于0.999f(默认)
    datanode存活数量小于0

    怎么解除安全模式?
    1. 格式化集群(需要删除namenode.dir的配置路径)
    基本不会采用这种方式
    2. 强制离开安全模式
    hdfs dfsadmin -safemode leave
    3 .
    # 检测集群文件、节点、块是否出现问题
    hdfs fsck /
    #删除损坏块的block
    hdfs fsck / -delete
    4. 调低阈值(在配置文件 safemode)
    二、 读数据流程
    在这里插入图片描述
    磁盘故障
    多个副本策略
    namenode故障宕机
    简单方案:secondarynamenode取出fsimage文件copy到namenode的元数据存储目录下
    完美解决:在namenode上挂多块磁盘,配置fs.namenode.name.dir(用,分割磁盘 )

    CheckPoint

    触发条件:

    1. 事务达到1000000条(默认)
    2. 1小时(默认)
    <property>
      <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
      <value>/hadoop/data/name</value>
    </property>
    <!--日志文件edits的检测目录-->
    <property>
      <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
      <value>/hadoop/data/edits</value>
    </property>
    <!--时间一小时-->
    <property>
      <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
      <value>3600</value>
    </property>
    <!--事物达到1000000-->
    <property>
      <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
      <value>1000000</value>
    </property>
    

    在这里插入图片描述
    注:namenode存储元数据,secondarynamenode执行checkpoint的时候去namenode下载edits和fsimage
    注意的问题
    客户端和服务器端解释

    1. 客户端的配置文件决定副本数量,而不是服务器
    2. 文件存储以块的形式存储在服务器上(客户端决定文件切分,块大小)
    展开全文
  • HDFS常用Shell命令

    2021-01-07 09:35:42
    本篇文章只是简单阐述一下HDFS中常用命令, 在实际开发中可使用 bin/hadoop fs查看命令详情 使用HDFS基本语法: bin/hadoop fs OR bin/hdfs dfs 注:为帮助快速理解并使用本文中使用T表示target 基本命令 1.启动...
  • windows平台下的HDFS文件浏览器,就像windows管理器一样管理你的hdfs文件系统。现在官网已经停止更新这款软件。具体配置如下: HDFS配置页面及端口http://master:50070 配置HDFS服务器 配置WebHDFS HDFS Explorer...
  • 【Hadoop】--HDFS介绍

    千次阅读 2018-10-23 10:48:53
    一、什么是HDFS 二、HDFS的特点 三、HDFS的读写过程 四、HDFS的常用指令 一、什么是HDFS HDFS是基于Java的分布式文件系统,允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。它专门存储超大数据文件,为整个...

     

    目录

    一、什么是HDFS

    二、HDFS的特点

    三、HDFS的读写过程

    四、HDFS的常用指令


    一、什么是HDFS

    HDFS是基于Java的分布式文件系统,允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。它专门存储超大数据文件,为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务

    HDFS是一个主/从(Master/Slave)体系架构,由于分布式存储的性质,集群拥有两类节点NameNode和DataNode。NameNode(名字节点):系统中通常只有一个,中心服务器的角色,管理存储和检索多个DataNode的实际数据所需的所有元数据。

    DataNode(数据节点):系统中通常有多个,是文件系统中真正存储数据的地方,在NameNode统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

                                                                  HDFS官方框架图

    二、HDFS的特点

    优点

    • 高容错性:数据自动保存多个副本,副本丢失后,自动恢复
    • 适合批处理:移动计算而飞数据。数据位置暴露给计算框架
    • 适合大数据处理:GB,TB,设置PB级数据。百万规模以上文件数量。10K+节点规模。
    • 流式文件访问:一次性写入,多次读取。保证数据一致性。
    • 可构建在廉价机器上:通过多副本提高可靠性。提供容错和恢复机制。

    缺点

    • 不适合低延迟数据访问场景:比如毫秒级,低延迟与高吞吐率
    • 不适合小文件存取场景:占用NameNode大量内存。寻道时间超过读取时间。
    • 不适合并发写入,文件随机修改场景:一个文件只能有一个写者。仅支持append

    三、HDFS的读写过程

    hdfs的读过程:

    1、客户端发送请求,调用DistributedFileSystem API的open方法发送请求到Namenode,获得block的位置信息,因为真正的block是存在Datanode节点上的,而namenode里存放了block位置信息的元数据。

    2、Namenode返回所有block的位置信息,并将这些信息返回给客户端。

    3、客户端拿到block的位置信息后调用FSDataInputStream API的read方法并行的读取block信息,图中4和5流程是并发的,block默认有3个副本,所以每一个block只需要从一个副本读取就可以。

    4、datanode返回给客户端。

    HDFS的写过程:

    1、客户端发送请求,调用DistributedFileSystem API的create方法去请求namenode,并告诉namenode上传文件的文件名、文件大小、文件拥有者。

    2、namenode根据以上信息算出文件需要切成多少块block,以及block要存放在哪个datanode上,并将这些信息返回给客户端。

    3、客户端调用FSDataInputStream API的write方法首先将其中一个block写在datanode上,每一个block默认都有3个副本,并不是由客户端分别往3个datanode上写3份,而是由

         已经上传了block的datanode产生新的线程,由这个namenode按照放置副本规则往其它datanode写副本,这样的优势就是快。

    4、写完后返回给客户端一个信息,然后客户端在将信息反馈给namenode。

    5、需要注意的是上传文件的拥有者就是客户端上传文件的用户名

    四、HDFS的常用指令

     hadoop fs -mkdir /tmp/input              在HDFS上新建文件夹
     hadoop fs -put input1.txt /tmp/input  把本地文件input1.txt传到HDFS的/tmp/input目录下
     hadoop fs -get  input1.txt /tmp/input/input1.txt  把HDFS文件拉到本地
     hadoop fs -ls /tmp/output                  列出HDFS的某目录
     hadoop fs -cat /tmp/ouput/output1.txt  查看HDFS上的文件
     hadoop fs -rmr /home/less/hadoop/tmp/output  删除HDFS上的目录
     hadoop dfsadmin -report 查看HDFS状态,比如有哪些datanode,每个datanode的情况
     hadoop dfsadmin -safemode leave  离开安全模式
     hadoop dfsadmin -safemode enter  进入安全模式

     

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  • HDFS是什么?

    千次阅读 热门讨论 2021-05-25 23:45:45
    写在前面 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请...在开源大数据技术领域中,HDFS 是事实上的存储标准,绝大多数的大数据框架都利用 HDFS 进行数据存储

    写在前面

    本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

    本专栏目录结构和文献引用请见1000个问题搞定大数据技术体系

    解答

    HDFS 即 Hadoop Distributed File System,Hadoop 分布式文件系统。
    HDFS 是 Hadoop 大数据体系的核心组成部分,主要解决海量大数据文件存储的问题。
    在开源大数据技术领域中,HDFS 是事实上的存储标准,绝大多数的大数据框架都利用 HDFS 进行数据存储。
    

    在这里插入图片描述

    补充

    HDFS 的优点

    1. 高容错性

    上传的数据自动保存多个副本(默认三个),如果某一个 Datanode上的副本丢失,HDFS会自动复制其他Data Node上的副本。

    HDFS进行文件读写时,会进行校验如果出错,有重新读写机制。

    HDFS定期(可配置)对节点上的文件块进行校验,避免数据损坏。

    在 Hadoop3.x 版本中已经使用占用存储空间更少的文件纠删码技术来提高容错性。

    1. 适合大数据的处理

    Hadoop集群中的节点可以有上千个,HDFS可以在上面构建超大容量的分布式文件系统。HDFS不仅支持存储TB级别甚至PB级别的单个文件,还能够处理百万规模的数据。

    1. 高并发访问能力

    HDFS采用了多副本机制,当多节点并发访问时,可以根据就近原则为其提供副本数据,提高集群的吞吐量。

    1. 流式文件写入

    HDFS的设计是建立在“一次写入、多次读写”的基础上,这意味着一个文件旦写入就很少被更改。

    大数据的分析任务是建立在全部数据之上,对HDFS来说,读取整个文件要比读取具体某条数据更加高效

    1. 可构建在廉价机器上

    Hadoop可以运行在廉价的商用计算机上,这就意味着集群中出现节点故障的概率非常高。

    为了避免数据的丢失和任务的中断,HDFS通过其容错机制和恢复机制保障整个集群的正常运行,不影响用户使用。

    HDFS的缺点

    1. 不适合低延迟数据访问

    HDFS针对大数据吞吐量做了优化,牺牲了数据获取的延迟,所以对于低延迟来说,不适合用HDFS来做。

    它适合高吞吐率的场景,即在某一时间内写入大量的数据。

    但是它在低延时的情况下是不行的,比如毫秒级以内读取数据。

    1. 无法高效存储大量的小文件

    因为HDFS把文件系统的元数据(存储文件、目录、块信息等)放置在内存中, 文件系统所能容纳的文件数目是由HDFS中 Name Node节点的内存大小来决定,而Name Node的内存是有限的。

    小文件存储的寻道时间会超过文件的读取时间,这违背了HDFS的设计初衷。

    还有一个问题就是,因为 MapReduce中Map任务启动的数量是由输入分片来决定的,所以用 Mapreduce处理大量的小文件时,就会产生过多的进程,增加程序开销时间。

    1. 不支持多用户写入文件、修改文件

    在HDFS中一个文件只有一个写入者,而且写操作只能在文件末尾完成,即只能执行追加操作。

    目前HDFS还不支持多个用户对同一文件的写操作,以及在文件任意位置进行修改读写。

    展开全文
  • HDFS浏览器

    2017-11-08 20:15:55
    原创HDFS浏览器windows版,基于java,需要JDK1.7以上,另外hadoop在windows上的依赖资源一并献上。功能:连接,断开,浏览文件,上传,下载(包括文件夹),删除(递归)删除。
  • hdfs读取文件

    2018-08-25 15:10:20
    hdfs读取文件详细流程,绝对真实!
  • HDFS客户端工具.rar

    2019-11-06 11:45:04
    HDFS客户端工具,可以通过操作客户端实现将windows本地资源上传到HDFS,也可以方便的下载、删除等操作。
  • hdfs不擅长存储大量的小文件

    千次阅读 2019-02-26 13:52:21
    hdfs不擅长存储大量的小文件 hdfs的优点和缺点优点:1、可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性,提供了容错和恢复机制 服务器节点的宕机是常态 必须理性对象2、高容错性数据自动保存多个副本,副本丢失后,...

    2019/2/25 星期一

    hdfs为啥不擅长存储大量的小文件

    hdfs的优点和缺点
    优点:
    1、可构建在廉价机器上
        通过多副本提高可靠性,提供了容错和恢复机制
        服务器节点的宕机是常态 必须理性对象
    2、高容错性
    数据自动保存多个副本,副本丢失后,自动恢复
        HDFS的核心设计思想: 分散均匀存储 + 备份冗余存储
    3、适合批处理
    移动计算而非数据,数据位置暴露给计算框架
        海量数据的计算 任务 最终是一定要被切分成很多的小任务进行
    4、适合大数据处理
        GB、TB、甚至 PB 级数据,百万规模以上的文件数量,10K+节点规模
    5、流式文件访问
         一次性写入,多次读取,保证数据一致性
    hdfs缺点
    1、低延迟数据访问
        比如毫秒级 低延迟与高吞吐率
    2、小文件存取
        占用 NameNode 大量内存 150b* 1000W = 15E,1.5G 寻道时间超过读取时间
    3、并发写入、文件随机修改
        一个文件只能有一个写者 仅支持 append

    FastDFS与hadoop的区别
    主要是定位和应用场合不一样。
    hadoop的文件系统HDFS主要解决并行计算中分布式存储数据的问题。其单个数据文件通常很大,采用了分块(切分)存储的方式;
    FastDFS主要用于大中网站,为文件上传和下载提供在线服务。所以在负载均衡、动态扩容等方面都支持得比较好,FastDFS不会对文件进行分快(切分)存储。

    hdfs为什么不适合大量小文件的存储
    namenode在内存中存储metadata。每个小文件都占150bytes.所以很多小文件的话, 内存就吃紧了。
    不是不适合存小文件,而是不适合纯海量小文件。。。。 文件数不能太多。。。
    管理每个文件需要占用master机器一定内存,管理文件过多,内存占用过多,会使集群运行变慢。
    文件数过多 ,占用的内存也相应的多了,这样就会影响系统的处理速度,如果是少量的大容量文件,占用内存相应较低,处理速度就会更快
    HDFS无法高效存储大量小文件,如何处理好小文件? https://blog.csdn.net/zyd94857/article/details/79946773
    hadoop SequenceFile详解:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/78111289

    (1)HDFS不适合大量小文件的存储,因namenode将文件系统的元数据存放在内存中,因此存储的文件数目受限于 namenode的内存大小。HDFS中每个文件、目录、数据块占用150Bytes。如果存放的文件数目过多的话会占用很大的内存
    (2)HDFS适用于高吞吐量,而不适合低时间延迟的访问。如果同时存入大量的小文件会花费很长的时间
    (3) 流式读取的方式,不适合多用户写入,以及任意位置写入。如果访问小文件,则必须从一个datanode跳转到另外一个datanode,这样大大降低了读取性能。

    主要是定位和应用场合不一样。
    hadoop的文件系统HDFS主要解决并行计算中分布式存储数据的问题。其单个数据文件通常很大,采用了分块(切分)存储的方式;
    FastDFS主要用于大中网站,为文件上传和下载提供在线服务。所以在负载均衡、动态扩容等方面都支持得比较好,FastDFS不会对文件进行分快(切分)存储。

    参考链接为:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8535995.html
    这是和HDFS系统底层设计实现有关系的,HDFS本身的设计就是用来解决海量大文件数据的存储.,他天生喜欢大数据的处理,大文件存储在HDFS中,会被切分成很多的小数据块,任何一个文件不管有多小,都是一个独立的数据块,而这些数据块的信息则是保存在元数据中的,在之前的博客HDFS基础里面介绍过在HDFS集群的namenode中会存储元数据的信息,这里再说一下,元数据的信息主要包括以下3部分:
      1)抽象目录树
      2)文件和数据块的映射关系,一个数据块的元数据大小大约是150byte
      3)数据块的多个副本存储地

    而元数据的存储在磁盘(1和2)和内存中(1、2和3),而服务器中的内存是有上限的,举个例子:

    有100个1M的文件存储进入HDFS系统,那么数据块的个数就是100个,元数据的大小就是100*150byte,消耗了15000byte的内存,但是只存储了100M的数据。

    有1个100M的文件存储进入HDFS系统,那么数据块的个数就是1个,元数据的大小就是150byte,消耗量150byte的内存,存储量100M的数据。


    cdh官方的解释:为什么hdfs不适合存储大量的小文件 //很重要
    文件和块

    在HDFS中,数据和元数据是分离的。数据文件被拆分为块文件,这些块文件在群集中的DataNode上存储和复制。文件系统命名空间树和关联的元数据存储在NameNode上。
    命名空间对象是指向DataNode上的块文件的文件inode和块。这些命名空间对象在NameNode的内存中存储为文件系统映像(fsimage),并且也在本地持久存在。元数据的更新将写入编辑日志。当NameNode启动时,或者采用检查点时,将应用编辑,清除日志,并创建新的fsimage。
    重要说明:NameNode将整个命名空间映像保留在内存中。辅助NameNode在其自己的JVM上,在创建映像检查点时也是如此。

    平均而言,每个文件占用1.5块存储空间。也就是说,平均文件被分成两个块文件 - 一个消耗整个分配的块大小,另一个消耗一半。在NameNode上,这个相同的平均文件需要三个命名空间对象 - 一个文件inode和两个块。
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    磁盘空间与命名空间

    CDH默认块大小(dfs.blocksize)设置为128 MB。 NameNode上的每个名称空间对象消耗大约150个字节。

    在DataNodes上,数据文件是通过消耗的磁盘空间(实际数据长度)来衡量的,而不一定是整个块大小。例如,192 MB的文件占用192 MB的磁盘空间,而不是块大小的整数倍。使用128 MB的默认块大小,192 MB的文件被分成两个块文件,一个128 MB文件和一个64 MB文件。在NameNode上,命名空间对象由文件和块的数量来度量。相同的192 MB文件由三个命名空间对象(1个文件inode + 2个块)表示,并消耗大约450个字节的内存。

    分割成较少块的大文件通常比生成许多块的小文件消耗更少的内存。一个128 MB的数据文件由NameNode上的两个名称空间对象(1个文件inode + 1个块)表示,并消耗大约300个字节的内存。相比之下,每个1 MB的128个文件由256个命名空间对象(128个文件inode + 128个块)表示,并消耗大约38,400个字节。然后,最佳分割大小是块大小的一些整数倍,用于存储器管理以及数据局部性优化。

    默认情况下,Cloudera Manager为每百万个块(但不小于1 GB)分配1 GB的最大堆空间。实际需要多少内存取决于您的工作负载,尤其是每个命名空间中生成的文件,目录和块的数量。如果所有文件都以块大小分割,则可以为每百万个文件分配1 GB。但考虑到每个文件的历史平均值为1.5个块(2个块对象),对于每百万个块,更保守的估计是1 GB的内存。
    重要说明:Cloudera建议每百万个块使用1 GB的NameNode堆空间来计算命名空间对象,必要的簿记数据结构和远程过程调用(RPC)工作负载。实际上,您的堆需求可能会低于此保守估计值。
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    复制
    默认块复制因子(dfs.replication)为3。复制影响磁盘空间但不影响内存消耗。复制会更改每个块所需的存储量,但不会更改块的数量。如果DataNode上的一个块文件(由NameNode上的一个块表示)被复制三次,则块文件的数量将增加三倍,但不会代表它们的块数。

    关闭复制时,一个192 MB的文件占用192 MB的磁盘空间和大约450字节的内存。
    //(计算方式为:128+64 也就是1个文件inode+2个块 大约消耗 450字节的内存)
    如果你有一百万个这样的文件,或192 TB的数据,你需要192 TB的磁盘空间,而不考虑RPC工作负载,450 MB内存:(100万inode + 200万个块) 150个字节。启用默认复制后,您需要576 TB的磁盘空间:(192 TB 3)但内存使用率保持不变,450 MB。当您考虑簿记和RPC,并遵循每百万个块1 GB堆内存的建议时,对此方案更安全的估计是2 GB内存(有或没有复制)。

    提示:
    很多资料上说HDFS文件系统不适用于存储小文件。在我的经验中,我认为hdfs文件系统不是不能存小文件,而是不擅长存储大量的小文件。

    参考链接:https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-13-x/topics/admin_nn_memory_config.html

    转载于:https://blog.51cto.com/12445535/2354951

    展开全文
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    2018-10-11 21:07:18
    本文档是关于hadoop中HDFS的文件读写操作的一份ppt,适用于学习hadoop新手.
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    2016-11-18 15:12:43
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空空如也

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hdfs是啥