前面我们基本学习了HDFS的原理,hadoop环境的搭建,下面开始正式的实践,语言以java为主.这一节来看一下HDFS的java操作. 1 环境准备 上一篇说了windows下搭建hadoop环境,开始之前先启动hadoop.我本地的编译器是idea.搭建maven工程: pom.xml文件: <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</a…

HDFS所有命令: [uploaduser@rickiyang ~]$ hadoop fs Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH...] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... |…

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 配置系统环境变量HADOOP_HOME,指向hadoop安装目录(如果你不想招惹不必要的麻烦,不要在目录中包含空格或者中文字符)把HADOOP_HOME/bin加到PATH环境变量(非…

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转载请标注原链接 http://www.cnblogs.com/xczyd/p/8570437.html 2018年3月从新司重新起航了.之前在某司过了的蛋疼三个月,也算给自己放了个小假了. 第一个小目标,从腾讯云上的hdfs集群拷贝一些文件到本地.唔唔,听上去似乎很简单的样子. 于是新建了一个Java的Maven工程,在pom.xml中添加如下依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artif…

hdfs文件流操作方法一: package it.dawn.HDFSPra; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf…

目的: 学习用java进行的常用hdfs操作 参考: [b0002] Hadoop HDFS cmd常用命令练手 环境: hadoop2.6.4 win7 下的eclipse环境调试已经配置好,参考前面的文章 代码: 1. 创建文件夹 package hdfs; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; impor…

目录 搭建安装 三个核心组件 安装 配置环境变量 配置各上述三组件守护进程的相关属性 启停 监控和性能 Hadoop Rack Awareness yarn的NodeManagers监控 命令 hdfs的命令 appendToFile cat checksum chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal count cp df du find get getfacl getfattr head tail help usage truncate touc…

进入 $HADOOP/bin 一.文件操作 文件操作 类似于正常的linux操作前面加上“hdfs dfs -” 前缀也可以写成hadoop而不用hdfs,但终端中显示 Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. 1.创建目录:(注意 文件夹需一级一级创建) hdfs dfs -mkdir /user hdfs dfs -mkdir /user/com…

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用. 前提和设计目标 硬件错误 硬件错误是常态而不是异常.HDFS可能由成百上千的服务器所构成,每个服务器上存储着文件系统的部分数据.我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的,而且任一组件都有可能失效,这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的.因此错误检…