5、HDFS文件系统API
1、将文件复制到HDFS package com.kevin.hadoop; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
使用Java API操作HDFS文件系统
使用Java API操作HDFS文件系统 关键点: 1)创建Configuration2)获取FileSystem3)…就是你的HDFS API的操作 首先创建FileSystem 构造一个访问指定HDFS系统的客户端对象 第一个参数:HDFS的URI 第二个参数:客户端指定的配置参
hadoop的HDFS文件系统 java接口——读写文件
java抽象类import org.apache.hadoop.fs.FileSystem 定义了hadoop中的一个文件系统接口。 一、读取数据 1、从Hadoop URL读取数据 这个方法是通过FsURLStreamHandlerFactory实例调用java.net.URL对象的setURLStreamHandlerFactory方法。每个java虚拟机只能调用一次这个方法,因此通常在静态方法中调用。如果已经声明一个FsURLStreamHandlerFactory实例,你将无法使用这个方法从hadoop读取数据。
java api 读取hadoop中hdfs文件系统内的文件
hadoop与hdfs需要自己安装,确保文件存在于hdfs 只有一个main方法 //HdfsTest.java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.IOException; public class HdfsTest { //列出文件目录 public static void ls(FileSystem fs, String path){ FileStatus
使用HADOOP API 操作HDFS文件系统踩坑及解决
采坑及解决思路 版本介绍代码展示
史上最详细从零搭建分布式Hadoop集群环境
史上最详细从零搭建分布式Hadoop集群环境 Hadoop集群搭建一,简单介绍
三台云服务器搭建hadoop集群
hadoop-2.10.1百度云资源链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1agl2Cg8MrBSYyFM2vq_4GA 提取码:lbsm 上传hadoop压缩包至云服务器并解压 通过Xftp7将hadoop压缩包放到云服务器上 输入命令: [root
HDFS完全分布式搭建及Hadoop HA集群搭建
HDFS 完全分布式搭建 分布式规划: node1 node2 node3 node4 NameNode SecondaryNameNode DataN
css3父元素模糊不影响子元素
说一下css3父元素模糊不影响子元素的效果。在使用css3的filter属性设置背景模糊的时候,我们通常想到的做法是写如下的代码: <!DOCTYPE html> <html>
css3实现tab切换效果
程序员用代码交流: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>css3 tab切换</title> <!--角标--> <link rel="shortcut icon" href="https://www.kaisir.cn/icon/favicon.ico" target="_blank"
hadoop HDFS文件系统的特征
hadoop HDFS文件系统的特征 存储极大数目的信息(terabytes or petabytes),将数据保存到大量的节点当中。支持很大单个文件。 提供数据的高可靠性,单个或者多个节点不工作,对系统不会造成任何影响,数据仍然可用。 提供对这些信息的快速访问,并提供可扩展的方式。能够通过简单加入更多服务器的方式就能够服务更多的客户端。 HDFS是针对MapReduce设计的,使得数据尽可能根据其本地局部性进行访问与计算。
CSS3
1.圆角border-radius border-radius的四个值分别代表:左上 右上 右下 左下border-top-left-radius:左上角的圆角border-top-rigth-radius:右上角的圆角border-radius:1 2 3 4(左上X 右上X 右下X 右上X)/1 2 3 4(左上Y 右上Y 右下Y 右上Y) 2.盒子阴影box-shadow(降低性
CSS3学习笔记-03-CSS3伪元素
CSS3学习笔记-03-CSS3伪元素 前言 伪元素:顾名思义,就是一个假的元素,是由css所写的一个元素 内容 :before 在前面添加一个元素 ofter 在后面添加一个元素 注意:添加的伪元素默认是一个行内元素,不能设置宽度和高度,且伪元素是不可以被用户选中复制的,但是开发者调试的里面可以哈哈, 伪元素里面的content必须加 伪元素最好的运用就是消除浮动,后面会详细讲解消除浮动是什么
CSS3 伪类和伪元素
总结伪类和伪元素 伪类:伪装class来选择元素,所以叫伪类
浅谈CSS3中的弹性布局
浅谈CSS3中的弹性布局 现在的努力,只是为了实现小时候吹过的牛逼
CSS3
文章目录 一、初始CSS1.CSS
HDFS快照
快照使用场景: 防止用户的错误操作: 管理员可以通过以滚动的方式周期性设置一个只读的快照,这样就可以在文件系统上有若干份只读快照。如果用户意外地删除了一个文件,就可以使用包含该文件的最新只读快照来进行回复。 备份: 管理员可以根据需求来备份整个文件系统,一个目录或者单一一个文件。管理员设置一个只读快照,并使用这个快照作为整个全量备份的开始点。增量备
Hadoop进阶——HDFS副本放置策略
副本放置 直接查看Hadoop的源码,这里以hadoop-2.9.2版本为例。 文件位置: hadoop-2.9.2-src\hadoop-hdfs-project\hadoop-hdfs\src\main\java\org\apache\hadoop\hdfs\server\blockmanagement 实现类: BlockPlacementPolicyDefault.java 在这个实现类里面,关于HDFS副本放置策略作了详细的说明。具体如下:
嵌入式开发笔记(2)---ROS机器人SLAM学习:Gazebo定位与导航仿真
[toc]首先云盘资源包在这里 密码: g6vc 0.准备工作: 编译:catkin_make 添加环境变量:(我这里添加了就不再添加)gedit ~/.bashrc 1
Flink 读取HDFS 报错: Caused by: org.apache.flink.runtime.JobException: Recovery is suppressed by NoResta
问题描述 Flink API 读取HDFS上的文件时,报错 Caused by: org.apache.flink.runtime.JobException: Recovery is suppressed by NoRestartBackoffTimeStrategy Caused by: org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block: BP-887458683-192.168.0.211-16
解除HDFS的安全限制
报错的内容 Caused by: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot create directory /tmp/hi hdfs dfsadmin -safemode leave
HDFS 常用命令
HDFS (Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 分布式文件系统,以下是一些 HDFS 常用命令: 以下命令中的 hadoop fs 在高版本的 Hadoop 中 可以使用 hdfs dfs 替换 其它参数不变 hadoop fs -ls:列出 HDFS 中的文件和目录。hadoop fs -mkdir:创建一个新目录。hadoop fs -r
HDFS文件管理
目录 启动Hadoop集群
HDFS中的sequence file
sequence file序列化文件 介绍优缺点
嵌入式软件开发笔试(试卷二)
1、填写运行结果 char str[] = "helloWorld"; char *p = str; int n = 10;
Hadoop之HDFS架构设计
Hadoop之HDFS架构设计 简介优点
云计算与大数据实验三 HDFS的基本操作
一、实验目的 理解HDFS架构和工作原理 掌握HDFS部署环境和步骤 掌握HDFS(集群的启动start-dfs.sh)启动 使用Hadoop
HDFS- 副本存放策略
副本放置策略 也叫做副本选择策略,这源于此策略的名称( BlockPlacementPolicy).所以这个策略类重在block placement.这切实关系到 HDFS 的可依赖性与表现,并且经过优化的副本放置策略也使得 HDFS 相比其他分布式文件系统具有优势。 先来看下这个策略类的功能说明: This interface is used for choosing the desired number of target
基于hadoop的电商销售预测分析系统HDFS+MapReduce+springboot或springcloud+Echarts
基于hadoop的电商销售预测分析系统 使用分布式文件存储系统HDFS+mapreduce+springboot和springcloud+Echarts实现的简单的电商销售数据预测分析系统。 主要通过hadoop的mapreduce将数据中的每月的对应的销量以及销售额计算统计之后将数据处理存储到mysql中,然后从数据库中获取这些数据,首先是通过前端的Echarts可视化页面向后端发起axios请求获取数据,后端的GoodsContorller前端控制层调用GoodsService业务层,业务层调用GoodsDao持久层从
初识Hadoop两大核心:HDFS和MapReduce
一、Hadoop是什么 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程序分割成许多的小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”。此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写。
RDBMS和HDFS的区别
RDBMS和HDFS的区别 数据类型 RDBMS存储结构化的数据,数据的类型都是已知的。例如mysql支持所有SQL数值类型任何类型的数据都可以存放到HDFS中 应用 RDBMS用于数据的存储,目的是尽可能快速、可靠的存储、检索数据。用于OLTP(联机事务处理)系统HDFS运行在硬件上,主要应用于批量数据查询,允许我们以并行的方式处理分布在集群中的数据,不适用低延
HDFS中的Trash垃圾桶回收机制
Trash垃圾桶回收机制 文件系统垃圾桶背景功能概述
sqoop导入数据到hdfs权限不足
导入数据权限不足,导入hive失败 背景:使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive #导入MySQL数据到hive sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --pa
HDFS 分布式存储 spark storm HBase
HDFS 分布式存储 spark storm HBase 分布式结构 master slave name node client 负责文件的拆分 128MB 3份 data node MapReduce 分布式计算 离线计算 2.X之前 速度比较慢 对比spark 编程思想 Map 分 Reduce 合 hadoop streaming Mrjob Yarn 资源管理 cpu 内存 MapReduce spark 分布式计算 RM NM AM 社区版 CDH
Python 使用Hadoop 3 之HDFS 总结
Hadoop 概述 Hadoop 是一个由Apache 软件基金会开发的分布式基础架构。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 实现一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System, HDFS)。HDFS具有高容错性的特点,并设计它用来部署在廉价的硬件上,而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop 框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储,而MapR
linux和hdfs的用户权限列表777,分别代表什么
不管linux目录还是hdfs上的目录权限控制,目录都有权限列表,用户拥有者,拥有者所在组。 操作文件的用户,有三种,分别是文件所有者,群组用户,其他用户,分别对应777中每一个7的权限,即777代表着文件所有者、同一群组用户、其他用户的权限都是7,都可以读写执行该文件目录。 drwxrwxrwx就是对应的777权限
嵌入式Linux设备驱动开发笔记(四)
一、Linux内核锁保护 (1)为什么要保护 如果模块中的某个全局变量可以被多个进程/中断同时访问,那么就必须要提供加锁机制进行保护。同时写是不允许的。 (2)和加锁保护相关的名词 A、临界区(critical region) 访问要保护的变量的代码段,称为临界区。临界区中同一时间只能一个人进入。临界区的代码可能分散在不同的函数中。如果要对临界区加锁,则必须保证在临界区的所有部分都加锁。如果有遗漏,则加锁是不可靠的。 B、同步(synchronization) 其实就是加锁。同步是保证临界
详细介绍HDFS的API实操与读写流程
第 1 章 HDFS 概述 定义 是一个文件系统,是分布式的 使用场景 适合一次写入,多次读出的场景 优点 高容错性、适合处理大数据、可构建在廉价机器上 缺点 不适合低延时数据访问、无法高效的对大量小文件进行存储、不支持并发写入和文件随机修改 组成架构 1)
datagrip 连接hive 数据库hdfs报错:‘client_protocol‘ is unset
报错信息: [ 08S01] Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://192.168.88.80:10000: Could not establish connection to jdbc:hive2://192.168.88.80:10000: Required field 'client_protocol' is unset! Struct:TOpenSessionReq(client_protocol:null, configuration:{set:hiveconf:hive.serv
HDFS基础
文章目录 HDFS基础块
嵌入式开发笔记(二)嵌入式系统启动过程 (S5pv210)
HDFS原理剖析
一、概述 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作,而可以被多个调用者执行读操作。 二、HDFS结构 HDFS包含主、备NameNode和多个DataNode,如下图所示。 HDFS是
HDFS的读写入流程
一.HDFS的读取流程 1. 客户端请求Namenode,读数据 2. Namenode接受到客户端的请求后,会先判断该客户是否有写入的权限,没有则直接报错,有则继续判断该文件是否存在,没有则直接报错,有则返回给客户端,该文件的部分或者所有的block块的地址,这些地址都是活跃的 3.client(客户端)根据Namenode返回Datanode队列,并行的从这些Datanode中读取block块的数据 4. 上述block块内容读取完毕后,会继续访问Namenode剩余部分或者全部的block块的地址,然后并行读取,直至所有
HDFS入门教程
1. HDFS体系结构 HDFS采⽤的是master/slaves这种主从的结构模型来管理数据,这种结构模型主要由 四个部分组成,分别是 Client、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode
嵌入式Linux设备驱动开发笔记(二)
一、内核的时间 (1)Tick(滴答) 内核采用了一个新的时间单位来进行计时。该时间单位称为tick(滴答),一个tick对应硬件定时器两次中断之间的时间间隔。当前内核每秒钟硬件定时器会发生HZ次中断。tick和秒的换算关系为: 1 tick = 1/HZ秒。 HZ是在内核make menuconfig(内核的.config文件)时确定,如果要修改HZ值,需要重新编译内核。 (2)相对时间 内核从开机开始记录一个相对时间。内核利用全局变量jiffies来记录从开机到当前时间所经过的tick的总量。 jiff
嵌入式开发 :串口接收
01 例程 #include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <termios.h> int set_opt(int,int,int,char,int);
hdfs上的副本放置策略
副本数 伪分布式:只有一台机器,副本数据只能为1,相当于一个文件夹不可能创建2个名字一模一样的文件生产上:副本数(dfs.replication )一般是官方默认参数:3 例题:块大小128M,副本数3份 一个文件260m,请问多少块,多少实际存储? 260%128=2…4m 3个块*3个副本=9个块 260m * 3 =780m 副本数考量 生产上,副本数一般是官方默认参数: 3份,但在实际生产过
hdfs.DataStreamer: Exception in createBlockOutputStream blk_1073741891_1096java.io.IOException: Got
目录 一、异常产生过程
HDFS-- 副本放置策略
一、概述 之前提到HDFS有很强的容错机制,它通过增加副本的形式,提高容错性。 某一个副本丢失以后,它可以自动恢复,一个文件块从最初的产生到最后的落盘,会经过存储类型策略的选择,在存储类型选择策略中 HDFS 会帮我们先筛选 批符合存储类型要求的存储位置列表 ,通过这些候选列表,我们还需要做进一步的筛选,HDFS 的副本放置策略主要做的事情在于副本的最终存放,位置放得好了,能提高读写性能,否则反而会起到负面的效果 之前文章提到的三副本备份策略就是其中一个副本放置策略
CSS3滤镜(filter)--CSS3技术
filter 属性定义了元素(通常是<img>)的可视效果,例如图片的模糊、饱和度、灰度等……个人感觉功能很强大 1、filter的语法 filter: none | blur() | brightness() | contrast() | drop-shadow() | grayscale() | hue-rotate() | invert() | opacity() | saturate() | sepia() | url(); 2、各大浏览器当前时间