示例一:统计所有单词出现的次数 1.在本地创建文件并上传到hdfs中 #vin data.txt //将文件上传到hadoop的根目录下 #hdfs dfs -put data.txt / 2.在spark中,创建一个RDD并读取文件 %spark var data = sc.textFile("/data.txt") data.collect 3.将读取到的文本使用flatMap方法(数据流映射)组合split方法拆分为单个单词 //注意:split("")引号中

在做测试数据时,往往会有ftp数据上传到hdfs的需求,一般需要手动操作,这样做太费事,于是有了下边代码实现的方式: ftp数据上传到hdfs函数: import java.io.InputStream; import org.apache.commons.net.ftp.FTP; import org.apache.commons.net.ftp.FTPClient; import org.apache.commons.net.ftp.FTPFile; import org.apache.co

1.问题来源及原因 用shell命令上传到HDFS中之后出现中文乱码,在shell命令窗口查看如图: 在eclipse中的文件HDFS查看工具查看如图: 原因:上传至HDFS文件系统的文本文件(这里是A.txt)的编码格式是ISO-8859,与hdfs文件系统和eclipse默认的编码格式UTF-8不符. 2.解决方案 把源文本文件的编码格式改为UTF-8,统一编码格式,问题完美解决. Ubuntu中查看文件编码格式的shell命令(文件名含路径): file 文件名 Ubuntu中改变文件编码

Hadoop生态圈-Azkaban实现文件上传到hdfs并执行MR数据清洗 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. 如果你没有Hadoop集群的话也没有关系,我这里给出当时我部署Hadoop集群的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154265.html.当然想要了解更多还是请参考官网的部署方案,我部署的环境只是测试开发环境.   一.启动Hadoop集群 1>.启动脚本信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ m

案例1:开发shell采集脚本 1.点击流日志每天都10T,在业务应用服务器上,需要准实时上传至数据仓库(Hadoop HDFS)上 2.一般上传文件都是在凌晨24点操作,由于很多种类的业务数据都要在晚上进行传输,为了减轻服务器的压力,避开高峰期. 如果需要伪实时的上传,则采用定时上传的方式 #!/bin/bash #set java env export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre expor

1.通过eclipse中的hdfs插件上传文件,上传成功,但是查看是乱码. 查阅文件本身的编码方式,发现是utf-8,同时文件在项目目录下,显示正常,因为我把它的编码格式也设成了utf-8. 2.通过xftp将文件上传到linux中,通过vi命令查看文件,显示正常. 3.通过hadoop fs /opt/friend /root/input/data,再次在eclipse插件中查看文件显示乱码 4.设置workspace的编码为utf-8,全部显示正常. 修改方式: windows->Prefe

当使用 hadoop fs -put localfile /user/xxx 时提示: put: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user/shijin":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x 表明:权限不够.这里涉及到两个方面的权限.一个是本地文件系统中localfile 文件的权限,一个是HDFS上 /user/xxx目录的权限. 先看看 /user/xxx目录的权限:drwxr-xr-x  

使用hdfs的api接口分别实现从本地上传文件到集群和从集群下载文件到本地. 1)上传文件主要是使用FileSystem类的copyFromLocalFile()方法来实现,另外我们上传文件时可以指定以多大的物理块来存储此文件,使用conf.set("dfs.block.size","8388608")设置物理块大小是8M,此方法第二个参数的单位是字节.另外编译此代码除了需要使用hadoop-core-1.2.1.jar,还需要使用 commons-configur

官方文档参数解释:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 需要注意:文件格式,fileType=DataStream 默认为SequenceFile,是hadoop的文件格式,改为DataStream就可直接读了(SqeuenceFile怎么用还不知道..)配置文件: hdfs.conf a1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1 # Describe/configure the s

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs6; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs5; import java.io.IOException; import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.ha

在本地文件上传至HDFS过程中,很多情况下一个目录包含很多个文件,而我们需要对这些文件进行筛选,选出符合我们要求的文件,上传至HDFS.这时就需要我们用到文件模式. 在项目开始前,我们先掌握文件模式 1.文件模式 在某个单一操作中处理一系列文件是很常见的.例如一个日志处理的MapReduce作业可能要分析一个月的日志量.如果一个文件一个文件或者一个目录一个目录的声明那就太麻烦了,我们可以使用通配符(wild card)来匹配多个文件(这个操作也叫做globbing). Hadoop提供了两种方法

sqoop导入mysql数据表到HDFS中sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table person--target-dir "/root/sqoop" 指定上传到hdfs指定的目录--fields-terminated-by "\t" 指定生成文件的分隔符 HIVE创建外部表,管理数据. CREATE EXTERNAL TAB

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

1.首先是一个基于httpclient的java 应用程序,代码在这篇文章的开头:点击打开链接 2.我们首先写一个基于springMVC框架的简单接收请求上传的文件保存本地文件系统的demo,程序代码在这:点击打开链接,不过因为之后与hadoop所以来的jar包同时使用,加上有一些三方jar包可能会冲突,这里我们简化这个demo里面maven所依赖的选项,更新的pom文件如下: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

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

需求:按照所学知识完成如下: 服务器定期上传nginx日志到hdfs 提示: Hdfs的创建文件夹命令: Hadoop fs -mkdir /文件夹名称 Hdfs的上传命令: Hadoop fs -put 目标文件 /目标目录 #日志文件存放的目录 log_src_dir=/home/hadoop/logs/log/ #待上传的日志存放目录 log_toupload_dir=/home/hadoop/logs/toupload/ #日志文件上传到hdfs上的目录 hdfs_log_dir=/da

在hadoop下创建文件夹 bin/hdfs dfs -mkdir -p /usr/hadoop/spark/ touch wc.input  写一些文本进去. 上传到hdfs上  bin/hdfs dfs -put wc.input /usr/hadoop/spark/ 查看是否上传成功  bin/hdfs dfs -text  /usr/hadoop/spark/wc.input 检测hdfs是否脱离安全模式 [root@hadoop-spark hadoop]# bin/hdfs dfsa

hdfs命令行 ()查看帮助 hdfs dfs -help ()查看当前目录信息 hdfs dfs -ls / ()上传文件 hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径 ()剪切文件 hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt ()下载文件到本地 hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径 ()合并下载 hdfs dfs -getmerge /hdfs路径文件夹 /合并后的文件 ()创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /hello