hdfs专题
BD错误集锦9——查询hive表格时出错：Wrong FS: hdfs://s233/user/../warehouse expected: hdfs://mycluster
集群环境描述：HDFS集群处于HA模式下，同时启动了YARN\JN\KAFKA\ZK。 现象： FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://s233/user/hive/warehouse/mydb.db/ext_calllogs_in_hbase is encrypted: java.lang.IllegalArgument
hdfs java客户端使用，文件上传下载，预览的实现
1. 环境部署 1.1 Linux hadoop集群搭建 Hadoop大数据集群搭建（超详细）_hadoop集群搭建-CSDN博客 1.2 windows hadoop util 安装 Hadoop——Windows系统下Hadoop单机环境搭建_hadoop windows开发环境搭建-CSDN博客 1.3 温馨提示，如果要使用ja
如何配置Hadoop2.0HDFS的HA以及联邦使用QJM
配置过程详述 大家从官网下载的apache hadoop2.2.0的代码是32位操作系统下编译的，不能使用64位的jdk。我下面部署的hadoop代码是自己的64位机器上重新编译过的。服务器都是64位的，本配置尽量模拟真实环境。大家可以以32位的操作系统做练习，这是没关系的。关于基本环境的详细配置，大家可以观看我的视频，或者浏览吴超沉思录的相关文章。 在这里我们选
HDFS Federation客户端(viewfs)配置攻略
http://dongxicheng.org/hadoop-hdfs/hdfs-federation-viewfs/ 主要讲解的就是当使用HDFS的Federation的时候，有多个NameNode，我们想访问DataNode的时候，需要具体指定具体在哪一个节点上的NameNode。所以，下面主要讲解使用viewfs文件系统通过表的查找，具体定位到哪一个具体的NameNode。 1. H
Hadoop2.0的HDFS的改进
http://dongxicheng.org/mapreduce/hdfs-federation-introduction/ HDFS Federation是Hadoop最新发布版本Hadoop-0.23.0中为解决HDFS单点故障而提出的namenode水平扩展方案。该方案允许HDFS创建多个namespace以提高集群的扩展性和隔离性。本篇文章主要介绍了HDFS Federation的设计
hdfs文件系统增删查原理
目录 1、hdfs读取文件原理 1.1、读取流程图解 1.2、架构层面读取流程详解 1.3、源码层面读取流程详解 2、hdfs写入文件原理 2.1、写入流程图解 2.2、架构层面写入流程 2.3、源码层面写入流程 3、hdfs删除文件原理 3.1、删除文件图解 3.2、架构层面删除流程 3.3、源码层面删除流程 1、hdfs读取文件原理 1.1、读取流程图解
Hadoop（四）—— HDFS读写流程
文章目录 1. HDFS介绍1.1 概念1.2 组成1.3 HDFS 文件块大小 2. HDFS读写流程2.1 HDFS写数据流程2.2 HDFS读数据流程2.3 一致性模型2.4 网络拓扑及机架感知2.4.1 网略拓扑概念2.4.2 机架感知（副本节点选择） 1. HDFS介绍 1.1 概念 HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一
High Performance Design for HDFS with Byte-Addressability of NVM and RDMA——论文泛读
ICS 2016 Paper 分布式元数据论文阅读笔记整理 问题 非易失性存储器（NVM）提供字节寻址能力，具有类似DRAM的性能和持久性，提供了为数据密集型应用构建高通量存储系统的机会。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是MapReduce、Spark和HBase的主要存储引擎。尽管HDFS最初是为商品硬件设计的，但它越来越多地被用于HPC（高性能计算）集群。HPC系统的性能要求使HDF
Hadoop中HDFS、MapReduce的运行原理
HDFS的运行过程 概念： namenode：负责记录 数据块 的分布情况– 数据元数据信息 datanode:负责实际存储 数据块 block：是Hadoop最小存储数据单位 默认 128M secondarynamenode: 辅助namenode完成fsimage管理或者优化 当用户将文件上传到HDFS中时，首先会将文件信息放入namenode进行处理，hadoop的储存文件以块
Hadoop的基本使用（2）——通过代码操作HDFS
1、导入相关jar包 hadoop-common 相关jar包 hadoop-hdfs 相关jar包 2、指定hadoop入口获得fileSystem对象 public void before() throws IOException{Configuration conf=new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.16
Hadoop的基本使用（1）——环境搭建、HDFS的简单使用
Hadoop HDFS 简介 概念： namenode：负责记录 数据块 的分布情况– 数据元数据信息 datanode:负责实际存储 数据块 block：是Hadoop最小存储数据单位 默认 128M secondarynamenode: 辅助namenode完成fsimage管理或者优化 hadoop搭建步骤 环境： CentOS6.5 32位 JDK 1.7 （在/root
【Hadoop】Hadoop官方文档翻译——HDFS Architecture 2.7.3
HDFS Architecture HDFS Architecture（HDFS 架构） Introduction（简介）Assumptions and Goals（假设和目标） Hardware Failure（硬件失效是常态）Streaming Data Access（支持流式访问）Large Data Sets（大数据集）Simple Coherency Model（简单一致性模型）
【Linux】使用 iptables 验证访问HDFS 所使用到的端口
目录 编辑 一、实操背景 二、iptables 简介 三、模拟操作 一、实操背景 背景： 在客户有外网的服务器需要访问内网大数据集群HDFS，使用iptable模拟测试需要开放的端口。 二、iptables 简介 具体介绍看文章： 【Linux】Iptables 详解与实战案例_linux iptable-CSDN博客 表（tables）提供特定的功能
Deeplearning4j模型保存至HDFS
Deeplearning4j模型保存至HDFS Deeplearning4j支持训练出来的网络模型存储在HDFS上： 上面示例图中的代码不是很全，这里进行简易补全 需要引入的HDFS的包如下: import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;im
一脸懵逼学习hadoop之HDFS的java客户端编写
一脸懵逼学习hadoop之HDFS的java客户端编写 1：eclipse创建一个项目，然后导入对应的jar包： 鼠标右击项目，点击properties或者alt+enter快捷键--->java build path--->libraries--->add library--->user library--->next--->user libraries--->new--->hdfs
Hadoop Shell命令（基于linux操作系统上传下载文件到hdfs文件系统基本命令学习）...
Hadoop Shell命令（基于linux操作系统上传下载文件到hdfs文件系统基本命令学习） Apache-->hadoop的官网文档命令学习：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html FS Shell 调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs <args>的形式。 所有的的FS s
使用shell脚本定时采集日志数据到hdfs分布式文件系统
使用shell脚本定时采集日志数据到hdfs分布式文件系统 1、首先对linux操作系统的crontab命令进行熟悉和了解： 1、crond是linux下用来周期性的执行某种任务或等待处理某些事件的一个守护进程，与windows下的计划任务类似，当安装完成操作系统后，默认会安装此服务工具，并且会自动启动crond进程，crond进程每分钟会定期检查是否有要执行的任务，如果有要执行的任
配置Hadoop2.x的HDFS、MapReduce来运行WordCount程序
主机HDFSMapReducenode1NameNodeResourceManagernode2SecondaryNameNode & DataNodeNodeManagernode3DataNodeNodeManagernode4DataNodeNodeManager 1.配置hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/csh/link/jdk 2.配置core-sit
分钟级延迟kafka和iceberg+hdfs方案成本对比
基于kafka的实时数仓可以达到秒级别延迟（多层，如果是单层可达到ms级别延迟），但是kafka的成本太高，如果要做到近实时的数仓，可用iceberg+hdfs替代kafka。 以上这段是很多公司用iceberg替换kafka的原因，通过下面两个问题问清楚成本高在哪 Q1:存放同样大小1pb的数据，kafka成本为什么比hdfs高？ A1:kafka是按消息队列设计的，为了满足
CDH远程监控所有HDFS节点磁盘空间和自动清除日志
目录 1. SSH协议的重要性 2. JSch库简介 3. 项目依赖配置 4. 亲测可用的代码实现 5. 实际应用场景 6. 安全性和最佳实践 在大数据运维领域，自动化是一项至关重要的技能。随着集群规模的扩大和业务的复杂化，手动检查和操作各个服务器上的Hadoop分布式文件系统（HDFS）状态、磁盘空间以及清理日志文件等工作变得越来越繁琐且容易出错。因此，开发一种能够远程、自
HDFS实践 | 京东 HDFS EC 应用实践
导读 为了实现降本增效，京东HDFS 团队在 EC 功能的移植、测试与上线过程中，基于自身现状采取的一些措施并最终实现平滑上线。同时自研了一套数据生命周期管理系统，对热温冷数据进行自动化管理。在研发落地过程中还构建了三维一体的数据校验机制，为 EC 数据的正确性提供了强有力的技术保障。 本文详细介绍在研发一个复杂系统时，如何基于实际情况进行取舍，并确立行动准则。在功能上线过程中，要保持对线上
Hadoop生态最牛逼的组件，HDFS排第二，它排第一！
曾有人调侃：HBase 没有资源什么事情也做不了，Spark 占用了资源却没有事情可做？ 那 YARN了解一下？ 01 YARN！ 伴随着Hadoop生态的发展，不断涌现了多种多样的技术组件 Hive、HBase、Spark……它们在丰富了大数据生态体系的同时，也引发了新的问题思考。 熟悉大数据底层平台的朋友，应该都了解这些为大数据场景设计的技术组件不仅个个都是消耗资源的大户，而且它们本有一套自
大数据入门（6）hdfs的客户端java
从hdfs中copy 文件到当前虚拟机1、导入jar E:\lib\hadoop-2.4.1\share\hadoop\hdfsE:\lib\hadoop-2.4.1\share\hadoop\common2、copy 安装的Hadoop下的文件core-site.xmlhdfs-site.xmlpublic static void main(String[] args) throws Ex
大数据入门（4）hdfs的shell语法
1、测试hdfs文件上传和下载（HDFS shell）1.0查看帮助hadoop fs -help <cmd>1.1上传hadoop fs -put <linux上文件> <hdfs上的路径>hadoop fs -put jdk-7u71-linux-x64.tar.gz hdfs://192.168.21.115:9000/1.2查看文件内容hadoop fs -cat <hdfs上的路径
HDFS的写入流程及副本复制策略
步骤补充 1.向namenode发送请求上传文件 然后在namenode里会进行检查是否存在该文件，权限问题 通过则给一个输出流对象 2.建立好pipeline管道后，客户端先把文件写入缓存中，达到一个块的大小时，会与第一个datanode建立连接开始流式的传输数据，这个datanode会一小部分一小部分的（4k）接受数据然后写入本地仓库，同时把这些数据传输到第二个datano
日志数据产生 ——flume采集数据——kafka存储数据——flume消费kafka数据——hdfs
一、说明： 1. 搭建flume 用来监控日志生成目录，将日志数据sink到kafka 2. kafka 存储数据，方便后续flume消费。另外也可以供spark streaming 消费。 3. 消费flume，消费kafka的数据，然后sink到hdfs 二、步骤 1.启动集群 2. 清理log数据，即lg.sh 产生的数据 psall.sh rm -rf /tmp/logs