Greeplum 系列(四) 数据的装载与卸裁 装载数据有以下种方法: insert copy 外部表 gpload 下面以 member_delta 表为例分别介绍这四种方法. create table public.member_delta ( member_id varchar(64), phoneno varchar(64), action char(1), dw_ins_date date ) with (appendonly=true, compresslevel=5) distri

一.HDFS前言 1. 设计思想          分而治之:将大文件,大批量文件,分布式的存放于大量服务器上.以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析     2. 在大数据系统架构中的应用         为各类分布式运算框架( MapReduce, Spark, Tez, Flink, …)提供数据存储服务     3. 重点概念: 数据块, 负载均衡, 心跳机制, 副本存放策略, 元数据/元数据管理, 安全 模式,机架感知…二.HDFS相关概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存

package cn.hx.test; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.apache.log4j.BasicConfigurator; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.ne

问题:在没有联网时可以连接,当联网时无法链接hdfs 解决:重启hadoop各种守护进程 解析:因该跟host文件中有映射ip有关,有待继续解决......(先留个底)

貌似天国还没有介绍1.99.4的java操作代码的,自己吃一次螃蟹吧 如果你是MAVEN项目 <dependency> <groupId>org.apache.sqoop</groupId> <artifactId>sqoop-client</artifactId> <version>1.99.4</version> </dependency> 如果你是java项目 导入sqoop1.99.4中shell目录下

Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统: Flume 介绍 Flume是由cloudera软件公司产出的高可用.高可靠.分布式的海量日志收集系统.聚合和传输的系统.于2009年被捐赠了apache软件基金会,为Hadoop相关组件之一.Flume初始发行版本目前统称为Flume OG,2011年10月在完成了里程碑的改动:重构核心组件.核心配置以及代码架构之后.Flume NG 推出,它是Flume1.X版本的统称. Apache Flu

我看过的比较全的文章.赞一下 原文链接:http://www.aboutyun.com/thread-8329-1-1.html 问题导读: 1.hadoop编程需要哪些基础?2.hadoop编程需要注意哪些问题?3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分?4.如何远程连接eclipse,可能会遇到什么问题?5.如何编译hadoop源码? 阅读此篇文章,需要些基础下面两篇文章零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇) http://www.aboutyun.com/thread-6

问题导读: 1.hadoop编程需要哪些基础? 2.hadoop编程需要注意哪些问题? 3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分? 4.如何远程连接eclipse,可能会遇到什么问题? 5.如何编译hadoop源码? 阅读此篇文章,需要些基础下面两篇文章 零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇) 零基础学习hadoop到上手工作线路指导(中级篇) 如果看过的话,看这篇不成问题,此篇讲hadoop编程篇. hadoop编程,hadoop是一个Java框架,同时也是编程的一次革命,

如果既想在Hadoop服务器本地可以通过绝对路径如"/user/hadoop"方式访问hdfs,也想通过"hdfs://local host:9000/user/hadoop的方式访问hdfs,此时做需要配置core-site.xml: <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master.domain.com:9000</value> </prop

http://www.cnblogs.com/linuxprobe/p/5594431.html http://www.daniubiji.cn/archives/596 http://blog.csdn.net/u013160024/article/details/52161198 官方文档 http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html

Poseidon 系统是一个日志搜索平台,可以在百万亿条.100PB 大小的日志数据中快速分析和检索.360 公司是一个安全公司,在追踪 APT(高级持续威胁)事件,经常需要在海量的历史日志数据中检索某些信息,例如某个恶意样本在某个时间段内的活动情况.在 Poseidon 系统出现之前,都是写 Map/Reduce 计算任务在 Hadoop 集群中做计算,一次任务所需的计算时间从数小时到数天不等,大大制约了 APT 事件的追踪效率.Poseidon 系统就是解决这个需求,能在数百万亿条规模的数据

该文来自百度百科,自我收藏. 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.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.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.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来

hadoop官方的二进制发布版本一直是32位平台编译的,对于java来说跨平台不影响使用,但是为了在c/c++程序中操作hdfs就做不到了,因为libhdfs.so是二进制不兼容的. 我使用的是stable版本的hadoop 2.20,直接从官方下载了二进制发布版本,在目录lib/native下有操作hadoop的c/c++库(.a和.so),但由于服务器是64位的原因无法链接. 解决方法就是下载hadoop的src源码,自行编译生成so,这个过程如果没有Yum会比较繁琐,因为依赖很多,在编译过

hdfs的读:      首先客户端通过调用fileSystem对象中的open()函数读取他需要的的数据,fileSystem是DistributedFileSystem的一个实例, DistributedFileSystem会通过rpc协议和nameNode通信,来确定请求文件块所在的位置.对于每个返回的块都包含, 该块所在的dataNode的地址,然后这些返回的dataNode,会按照hadoop定义的集群拓扑结构得出dataNode与客户端的距离,然后进行排序.如果客户端本身就是一个da

存入HDFS的文件会按块(block)划分,默认每块128MB.默认1个block还有2个备份.备份增加了数据的可靠性和提高计算效率(数据本地化). HDFS部署可选择不支持HA,也可选择支持HA. NameNode内存中有metadata,metadata里主要记录的信息包括:file location,ownership,permissions,block's name and location. metadata持久化在fsimage文件中,每次NameNode启动时加载到内存.Block

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<

Hadoop从2.1.0版开始提供了HDFS SnapShot的功能.一个snapshot(快照)是一个全部文件系统.或者某个目录在某一时刻的镜像.快照在下面场景下是非常有用:防止用户的错误操作:管理员可以通过以滚动的方式周期性设置一个只读的快照,这样就可以在文件系统上有若干份只读快照.如果用户意外地删除了一个文件,就可以使用包含该文件的最新只读快照来进行回复.备份:管理员可以根据需求来备份整个文件系统,一个目录或者单一一个文件.管理员设置一个只读快照,并使用这个快照作为整个全量备份的开始点.增

摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍如何利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件.

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当数据集超过一个单独的物理计算机的存储能力时,便有必要将它分不到多个独立的计算机上.管理着跨计算机网络存储的文件系统称为分布式文件系统.Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS,它 是为 以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统. “超大文件”是指几百 TB 大小甚至 PB 级的数据: 流式数据访问:HDFS 建立在这样一个思想上 - 一次写入.多次读取的模式是最高效的.一个数据集通常由数据源生成或者复制,接着在此基础上进行各种各样的分析.HDFS 是为了达到高数据吞吐量而优化的,这有