前言 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取.转化.加载,这是一种可以存储.查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制.hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行,下面来介绍如何将结构化文档数据导入hive. 一.安装Hive 1.1 官网下载或到本章最后地址下载hive 安装包 /opt/software 下新建hive 目录 并将安装包解压至此 tar -xzvf /opt/

这篇文章主要介绍了使用hadoop的API对HDFS上的文件访问,其中包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,需要的朋友可以参考下hdfs文件操作操作示例,包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,大家参考使用吧 复制代码 代码如下:import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.File;import ja

至HDFS上传文件.假定从datanode开始上传文件,上传的数据将导致目前的当务之急是全datanode圆盘.这是一个分布式程序的执行是非常不利. 解决方案: 1.从其他非datanode节点上传 可以hadoop文件夹复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也能够,可是这样不太好.会添加namenode的负担.而且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动不论什么hadoop进程,可是能够当作client使用. 上传文件到

向HDFS上传文件,如果是从某个datanode开始上传文件,会导致上传的数据优先写满当前datanode的磁盘,这对于运行分布式程序是非常不利的. 解决的办法: 1.从其他非datanode节点上传 可以将hadoop的安装目录复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也可以,但是这样不太好,会增加namenode的负担,并且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动任何hadoop进程,但是可以当作客户端使用.上传文件到集群

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中

前言 近期在公司接到一个任务.是关于数据採集方面的. 需求主要有3个: 通过web端上传文件到HDFS; 通过日志採集的方式导入到HDFS; 将数据库DB的表数据导入到HDFS. 正好近期都有在这方面做知识储备.正所谓养兵千日,用兵一时啊. 学习到的东西仅仅有应用到真实的环境中才有意义不是么. 环境 这里仅仅做模拟环境.而不是真实的线上环境,所以也非常easy.假设要使用的话还须要优化优化. OS Debian 8.7 Hadoop 2.6.5 SpringBoot 1.5.1.RELEASE

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 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 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

一.HDFS基本命令行操作: 1.HDFS集群修改SecondaryNameNode位置到hd09-2 (1)修改hdfs-site.xml <configuration> //配置元数据存储位置 <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/root/hd/dfs/name</value> </property> //配置数据存储位置 <property

在做Hadoop数据挖掘项目的时候,我们第一步是源数据的获取,即把相应的数据放置到HDFS中,以便Hadoop进行计算,手动将文件上传到HDFS中,未免太费时费力,所以我们可以采取像Flume一样的框架,或者采用Shell脚本进行文件的上传.下面主要提供Shell脚本的大致写法,仅供参考,可以根据不同业务进行相应的修改. 版本1: #!/bin/bash #set java env export JAVA_HOME=/export/servers/jdk export JRE_HOME=${JA

hadoop fs -put上传文件失败 报错信息:(test文件夹是已经成功建好的) [root@master ~]# hadoop fs -put test1.txt /test // :: WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /test/test1.txt._COPYING_ could only be rep

1.client端向namenode请求上传文件,查看文件是否存在,是否有权限往hdfs写入 2.如果文件不存在,权限OK就根据副本数N(例如2个),根据网络拓扑选择N个离client端最近的datanode返回client. (把文件切块,一个一个block块的请求namenode,返回最优的datanode,datanode要定期向namenode发送心跳,默认3秒,看是否存活,如果死掉,选择返回的主机时就会排除掉死掉的主机) 3.block1与返回的其中一台主机建立联系(dfs01),这台

一.windows上传文件到 linux的hdfs 1.先在 centos 上开启 hdfs, 用 jps 可以看到下面信息, 说明完成开启 2.在win上配置 hadoop (https://www.cnblogs.com/Jomini/p/11432484.html) 后, 要在 hadoop 的 bin 文件上放以下两个文件(网上找下载), 3.创建 maven 工程, 运行读写程序 pom 文件 <dependency> <groupId>org.apache.loggin

今天上传文件的时候发现传上去的文件为空,错误提示如上述所示,原来是IP地址改掉了对呀应etc/hosts下面的IP地址也要改变,永久改ip命令-ifconfig eth0 xxx·xxx·xxx·xxx up.改完IP即可同时ssh其他节点也可以成功

软件下载 Oracle Big Data Connectors:ODCH 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/bdc/big-data-connectors/downloads/index.html Jave SE 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6u38-downloads-1877406.html Oracle11g下载地址: Oracle Enter

1    运行环境说明... 3 :编译并运行<权威指南>中的例3.2. 3 内容... 3 2.3.1   创建代码目录... 4 2.3.2   建立例子文件上传到hdfs中... 4 2.3.3   配置本地环境... 5 2.3.4   编写代码... 5 2.3.5   编译代码... 6 2.3.6   使用编译代码读取文件... 6 :写入HDFS成为一个新文件... 7 内容... 7 3.3.1   编写代码... 8 3.3.2   编译代码... 9 3.3.3   建立

public class UploadAndDown { public static void main(String[] args) { UploadAndDown uploadAndDown = new UploadAndDown(); try { //将本地文件local.txt上传为HDFS上cloud.txt文件 uploadAndDown.upLoadToCloud("local.txt", "cloud.txt"); //将HDFS上的cloud.tx

如果有很多的小文件,上传到HDFS集群,每个文件都会对应一个block块,一个block块的大小默认是128M,对于很多的小文件来说占用了非常多的block数量,就会影响到内存的消耗, MapReduce处理这些文件的话也是需要很多的Map来处理. 如果存在大量的小数据文件,可以使用SequenceFile. 同时使用SequenceFile还可以用SequenceFile自带的一些压缩算法来减少这些细小文件的占用空间. 1.使用SequenceFile相关代码把本地Windows上的很多小文件

  Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构     Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.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高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些

body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}

Hadoop:2.4.0 Spark:1.4.0 Ubuntu 14.0 1.首先启动Hadoop的HDFS系统.     HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh 2.在Linux中生成一个文件test.txt,保存在/home/testjars/目录下 3.通过hadoop fs -put命令上传     hadoop fs -put /home/testjars/test.txt 4.在文件系统中查看:       记住路径:hdfs://localhost:9000/u

本次实验相关信息如下: 操作系统:Ubuntu 14 Hadoop版本:2.4.0 Spark版本:1.4.0 运行前提是Hadoop与Spark均已正确安装配置 2.在Linux中生成一个文件test.txt,保存在/home/testjars/目录下 3.通过hadoop fs -put命令上传    hadoop fs -put /home/testjars/test.txt 4.在文件系统中查看: (Spark1.4 官方文档中的一段) 记住路径:hdfs://localhost:900