问题描述: hadoop在虚拟机中的linux系统下 在本地通过eclipse编写代码把本地文件上传至hadoop平台的指定目录 代码如下: @Test public void upload() throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://lujie01:9000/"); FileSystem fs = FileSyst

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

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  

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

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

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

第一次用jmeter这个工具测试上传接口,以前没做过这一块,导致走了很多弯路.特地把经验谢谢,怕自己以后忘记... 一,jmeter如何上传文件 jmeter 的 http requests postman中有一项是fileupload,文件上传选择用此项,filepath指要上传文件的绝对路径,file是值接口文档中参数值,特别要注意的是它有一个mimetype, 折腾大半天不成功的原因,大部分是因为这个鬼东西, mimetype是什么呢? MIME(Multipurpose Internet

数据的导入导出,在很多系统里面都比较常见,这个导入导出的操作,在Winform里面比较容易实现,但在Web上我们应该如何实现呢?本文主要介绍利用MVC4+EasyUI的特点,并结合文件上传控件,实现文件不需要上传到服务器上就可以马上进行处理并显示,然后确认后把数据写入数据库的过程. 我们知道,Web上对Excel的处理和Winform的有所差异,如果是在Web上处理,我们需要把Excel文档上传到服务器上,然后读取文件进行显示.但在SNF上确实实现了与Winform一样的不需要上传到服务器,而是

问题 上传文件到Hadoop异常,报错信息如下: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /home/input/qn_log.txt._COPYING_ could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1). There are 0 datanode(s) running and no node(s) are excluded

使用hadoop上传文件 hdfs dfs -put  XXX 17/12/08 17:00:39 WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /user/sanglp/hadoop-2.7.4.tar.gz._COPYING_ could only be replicated to 0 nodes instead of m

用命令-put上传文件 报错0 datanode(s) running 原因是进行了多次格式化 解决办法: 停止集群 删除在hdfs中配置的data目录(即在core-site.xml中配置的hadoop.tmp.dir对应文件件)下面的所有数据; 重新格式化namenode(切换到hadoop目录下的bin目录下) 重新启动hadoop集群(切换到hadoop目录下的sbin目录下)

19/06/06 16:09:26 INFO hdfs.DFSClient: Exception in createBlockOutputStream java.io.IOException: Bad connect ack with firstBadLink as 192.168.56.120:50010 at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.createBlockOutputStream(DFSOutputStream.