1.HDFS的概念和特性 它是一个文件系统,其次是分布式的 重要特性: 1).HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),新版默认128M 2).客户端通过路径来访问文件,形如:hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data 3).目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担 4).文件的各个block的存储管理由datanode节点承担 5).HDFS是设计成适应一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改 (注:适合…

1:安装 由于是windows环境(linux其实也一样),只要有pip或者setup_install安装起来都是很方便的 >pip install hdfs 2:Client——创建集群连接 > from hdfs import * > client = Client("http://s100:50070") 其他参数说明: classhdfs.client.Client(url, root=None, proxy=None, timeout=None, sessi…

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:过往记忆(http://www.iteblog.com/)     原文地址:<Hadoop历史服务器详解>(http://www.iteblog.com/archives/936) Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默…

HDFS详解大纲 Hadoop HDFS 分布式文件系统DFS简介 HDFS的系统组成介绍 HDFS的组成部分详解 副本存放策略及路由规则 命令行接口 Java接口 客户端与HDFS的数据流讲解 目标: 掌握hdfs的shell操作 掌握hdfs的java api操作 理解hdfs的工作原理 ******HDFS基本概念篇****** 1. HDFS前言 l  设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l  在大数据系统…

hadoop基础-SequenceFile详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.SequenceFile简介 1>.什么是SequenceFile 序列文件我们称为SequenceFile,它是hadoop自身的一个序列化文件. /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ EMAI…

网络通信模块是分布式系统中最底层的模块,他直接支撑了上层分布式环境下复杂的进程间通信逻辑,是所有分布式系统的基础.远程过程调用(RPC)是一种常用的分布式网络通信协议,他允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序,同时将网络的通信细节隐藏起来,使得用户无需额外地为这个交互作用编程,大大的简化了分布式程序开发     作为一个分布式文件系统,Hadoop实现了自己的RPC通信协议,他是上层多个分布式子系统(MapReduce,Yarn,HDFS等)公用的网络通信模块     目录   一.…

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…

前面在hadoop之yarn详解(基础架构篇)这篇文章提到了yarn的重要组件有ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等,以及yarn调度作业的运行过程,Yarn将它的功能分为两层:负责资源管理的平台层,叶称为第一层调度,以及二级调度的框架来协调应用程序的执行.运行在独立节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心且构成这个平台,ApplicationMaster和相应的Container一起组成了ya…

花了好长时间查找资料理解.学习.总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去 1,创建本地文件 在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data,在其中创建一个text文件 mkdir data cd data vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹,方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的根目录下 bin/hdfs dfs -put data/hello / 2,程序打jar包并上传到apps目录 3,…

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 shell命令使用URI路径作为参数.URI路径详解点击这里. 1.cat说明:将路径指定文件的内容输出到stdout.用法:hadoop fs -cat URI [URI …]范例:hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1 hdfs://host2:port2/file2hadoop fs -cat file:///file3/user/hadoop/f…

本篇文章主要从mapreduce运行作业的过程,shuffle,以及mapreduce作业失败的容错几个方面进行详解. 一.mapreduce作业运行过程 1.1.mapreduce介绍 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式…

linux配置ssh无密码登录 配置ssh无密码登录,先要安装openssh,如下: yum install openssh-clients 准备两台linux服务器或虚拟机,设置两台linux的hosts为: 1 [root@hadoop1 ~]# vim /etc/hosts 2 192.168.1.110 hadoop1 3 192.168.1.111 hadoop2 再按照如下步骤: 01 [root@hadoop1 ~]# ssh-keygen -t rsa 02 Generating…

本篇主要对yarn命令进行阐述 一.yarn命令概述 [root@lgh ~]# yarn -help Usage: yarn [--config confdir] COMMAND where COMMAND is one of: resourcemanager -format-state-store deletes the RMStateStore resourcemanager run the ResourceManager Use -format-state-store for delet…

hadoop 简单来说就是用 java写的分布式 ,处理大数据的框架,主要思想是 “分组合并” 思想. 分组:比如 有一个大型数据,那么他就会将这个数据按照算法分成多份,每份存储在 从属主机上,并且在从属主机上进行计算,主节点主要负责Hadoop两个关键功能模块HDFS.Map Reduce的监督.        合并:将每个机器上的计算结果合并起来 再在一台机器上计算,得到最终结果.这就是mapreduce 算法. Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节…

sqoop数据迁移1.简介 sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS.HIVE.HBASE等数据存储系统: 导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库 2.工作机制 将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现 在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制 3.Sqoop的数据导入 “导入工具”导入单个表从RDBM…

Hadoop分布式文件系统即Hadoop Distributed FileSystem.        当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区(Partition)并存储到若干台单独的计算机上,管理网络中跨越多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统(Distributed FileSystem).    该系统架构与网络之上,势必引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂.例如:使文件系统能够容忍节点故障且不丢数据便是一个极大的挑战. …

(本文引用了microheart,ggjucheng的一些资料,在此感谢.charles觉得知识无价,开源共享无价) 这一次我们接着分析文件IO校验的相关代码,看看最底层是如何实现这种大数据集的文件校验的,不得不说设计这个系统的程序员是世界上最具有智慧的一群人,面对复杂难解的问题总是可以找到很好的解决方法. 其实对于文件校验这件事情,hadoop为什么重要上一篇文章讲过几个方面,提到的bit rot衰减其实很多人没有直观感受.我就举一个直观的例子以便于普通人感受一下bit rot的影响.一个磁盘…

一.概述 优化前我们需要知道hadoop适合干什么活,适合什么场景,在工作中,我们要知道业务是怎样的,能才结合平台资源达到最有优化.除了这些我们当然还要知道mapreduce的执行过程,比如从文件的读取,map处理,shuffle过程,reduce处理,文件的输出或者存储.在工作中,往往平台的参数都是固定的,不可能为了某一个作业去修改整个平台的参数,所以在作业的执行过程中,需要对作业进行单独的设定,这样既不会对其他作业产生影响,也能很好的提高作业的性能,提高优化的灵活性. 现在回顾下hadoop…

(本文引用了microheart,ggjucheng的一些资料,在此感谢.charles觉得知识无价,开源共享无价) 这一次我们接着分析文件IO校验的相关代码,看看最底层是如何实现这种大数据集的文件校验的,不得不说设计这个系统的程序员是世界上最具有智慧的一群人,面对复杂难解的问题总是可以找到很好的解决方法. 其实对于文件校验这件事情,hadoop为什么重要上一篇文章讲过几个方面,提到的bit rot衰减其实很多人没有直观感受.我就举一个直观的例子以便于普通人感受一下bit rot的影响.一个磁盘…

Hadoop文件系统 基本的文件系统命令操作, 通过hadoop fs -help可以获取所有的命令的详细帮助文件. Java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem定义了hadoop的一个文件系统接口.该类是一个抽象类,通过以下两种静态工厂方法可以过去FileSystem实例: public static FileSystem.get(Configuration conf) throws IOException public static FileSystem.ge…

本文非原创,转载自http://www.superwu.cn/2013/07/31/312 另外参考:http://www.blogjava.net/changedi/archive/2013/08/12/402696.html Hadoop框架之HDFS的shell操作 既然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.…

RCFile   RCFile全称Record Columnar File,列式记录文件,是一种类似于SequenceFile的键值对(Key/Value Pairs)数据文件.   关键词:Record.Columnar.Key.Value.   RCFile的优势在哪里?适用于什么场景?为了让大家有一个感性的认识,我们来看一个例子.   假设我们有这样一张9行3列的Hive数据表table,以普通的TextFile进行存储,     现在我们需要统计这张数据表的第二列(col2)值为“row…

1. 环境:hadoop-2.6.0 2. 参数说明: hadoop fs [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH...] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...] [-chown [-R] [OWNER…

1. HDFS 介绍  • 什么是HDFS 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间--目录树来定位文件. 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: • 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析:  • 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,--)提供数据存储服务.  • Hdfs整体架构如下 2. HDFS的特性 (…

core-site.xml <configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/local/data/hadoop/tmp</value> <!-- 其他临时目录的父目录 --> </property> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value…

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用…

一.概述 1.HDFS中的角色 Block数据: HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,之前的版本中是64M 基本存储单位,一般大小为64M(配置大的块主要是因为:1)减少搜寻时间,一般硬盘传输速率比寻道时间要快,大的块可以减少寻道时间:2)减少管理块的数据开销,每个块都需要在NameNode上有对应的记录:3)对数据块进行读写,减少建立网络的连接成本) 一个大文件会被拆分成…

Hadoop运行模式分为安全模式和非安全模式,在这里,我将讲述非安全模式下,主要配置文件的重要参数功能及作用,本文所使用的Hadoop版本为2.6.4. etc/hadoop/core-site.xml 参数 属性值 解释 fs.defaultFS NameNode URI hdfs://host:port/ io.file.buffer.size 131072 SequenceFiles文件中.读写缓存size设定 范例: <configuration> <property> &…

一. Meta Store 使用mysql客户端登录hadoop100的mysql,可以看到库中多了一个metastore 现在尤其要关注这三个表 DBS表,存储的是Hive的数据库 TBLS表,存储的是Hive中的表,使用DB_ID和DBS表关联 COLUMNS_V2存储的是每个表中的字段信息 Meta Store并不存储真实的数据,只是存储数据库的元数据信息,数据是存储在HDFS上的 二. HDFS 浏览器打开 http://hadoop100:50070/explorer.html#/ …

HDFS 概述 基于2.7.3 HDFS 优点: 1.高容错性 数据自动保存多个副本,默认是三个副本 副本丢失后,会自动恢复 2.适合批处理 移动计算而非移动数据,批处理的时候,数据量很大,移动数据是不合适的,好的方式是分布式的移动计算 数据位置暴露给计算框架,数据被切分为 block list,block list 存放在哪些node list 上,在 namenode 上,是有这两个维度的记录的 3.适合大数据处理 GB.TB.甚至 PB 级数据,当然小数据也是可以的,有相应方法 百万规模以…