在安装好hadoop集群并成功的启动了hdfs之后,我们就可以利用hdfs对文件进行操作了,一下是对文件的一些基本操作 hdfs基本操作 1.查询命令 hadoop dfs -ls /   查询/目录下的所有文件和文件夹 hadoop dfs -ls -R 以递归的方式查询/目录下的所有文件 2.创建文件夹 hadoop dfs -mkdir /test    创建test文件夹 3.创建新的空文件 hadoop dfs -touchz /aa.txt   在/目录下创建一个空文件aa.txt

基本文件命令: 格式为:hadoop fs -cmd <args> cmd的命名通常与unix对应的命令名相同.例如,文件列表命令: hadoop fs -ls 1.添加目录和文件 HDFS有一个默认的工作目录 /user/$USER,其中$USER是你的登录用户名.不过目录不会自动建立,我们现在用mkdir建立它,我使用的是chen作为用户名. hadoop fs -mkdir /user/chen (hadoop的mkdir命令会自动创建父目录,类似于带-p的unix命令) 我们现在放本地

转:https://www.cnblogs.com/zdz8207/p/linux-log-tail-cat-tac.html linux查看日志文件内容命令tail.cat.tac.head.echo tail -f test.log你会看到屏幕不断有内容被打印出来. 这时候中断第一个进程Ctrl-C, ---------------------------linux 如何显示一个文件的某几行(中间几行) 从第3000行开始,显示1000行.即显示3000~3999行cat filename

HDFS 中任何一个文件,目录或者数据块在 NameNode 节点内存中均以一个对象形式表示(元数据),而这受到 NameNode 物理内存容量的限制.每个元数据对象约占 150 byte,所以如果有1千万个小文件,每个文件占用一个block,则 NameNode 大约需要2G空间.如果存储1亿个文件,则 NameNode 需要20G空间,这毫无疑问1亿个小文件是不可取的. 处理小文件并非 Hadoop 的设计目标,HDFS 的设计目标是流式访问大数据集(TB级别).因而,在 HDFS 中存储大

目录 1 - 为什么要合并小文件 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS 3 - 合并 HDFS 的小文件,下载到本地 4 - 通过 Java API 实现文件合并和上传 版权声明 1 - 为什么要合并小文件 HDFS 擅长存储大文件: 我们知道,HDFS 中,每个文件都有各自的元数据信息,如果 HDFS 中有大量的小文件,就会导致元数据爆炸,集群管理的元数据的内存压力会非常大. 所以在项目中,把小文件合并成大文件,是一种很有用也很常见的优化方法. 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS

hive优化 一.小文件简述 1.1. HDFS上什么是小文件? HDFS存储文件时的最小单元叫做Block,Hadoop1.x时期Block大小为64MB,Hadoop2.x时期Block大小为128MB.(在hadoop部署下可以通过dfs.block.size进行设置) 小文件就是指,在HDFS上落地的文件大小远远小于一个Block块大小的文件. 1.2. 小文件形成的原因 1.3. 小文件的危害 内存占用 小文件存储在HDFS上,对应的每个文件都会在namenode中存有相应的元数据信息

小文件背景知识 小文件定义 分布式文件系统按块Block存放,文件大小比块大小小的文件(默认块大小为64M),叫做小文件. 如何判断存在小文件数量多的问题 查看文件数量 desc extended + 表名 判断小文件数量多的标准 1.非分区表,表文件数达到1000个,文件平均大小小于64M2.分区表: a) 单个分区文件数达到1000个,文件平均大小小于64M,               b) 整个非分区表分区数达到五万 (系统限制为6万) 产生小文件数量多的主要原因 1.表设计不合理导致:

hadoop小文件存档1.HDFS存档小文件弊端 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在NameNode的内存中,因此HDFS存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需的磁盘容量和数据块的大小无关.例如,一个1M的文件设置为128M的块存储,实际使用的是1M的磁盘你空间.2.解决存储小文件办法之一 HDFS存文档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少NameNode内存使用的同时,允许对文件进行透明的

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件

上例中将HDFS里小文件通过mapper压缩到一个文件中,本例将这些小文件解压出来. mapreduce可以按SequenceFile的key进行分片. 1.mapper public class MultiOutputMapper extends Mapper<Text,BytesWritable,NullWritable,Text> { private MultipleOutputs<NullWritable,Text> multipleOutputs; private lon

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

sudo apt-get install eclipse 安装后打开eclipse,提示出错 An error has occurred. See the log file /home/pengeorge/.eclipse/org.eclipse.platform_3.7.0_155965261/configuration/1342406790169.log. 查看错误日志然后解决 打开log文件,看到以下的错误 !SESSION 2012-07-16 10:46:29.992 --------

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

使用hadoop命令:hadoop fs -ls /hdfsapi/test  我们能够查看HDFS文件系统/hdfsapi/test目录下的所有文件信息 那么使用代码怎么写呢?直接先上代码:(这之后贴上去的代码怎么就全灰色了?....) public class HDFSApp {     public static final String HDFS_PATH = "hdfs://hadoop000:8020";    FileSystem fileSystem = null;  

Linux常用基础命令整理:关机命令.查看目录下文件命令等 整理了一些Linux常用基础命令,欢迎指正. 首先记住四个热键,学会这四个键,收益一辈子. Tab按键---命令补齐功能Ctrl+c按键---停掉正在运行的程序Ctrl+d按键---相当于exit,退出Ctrl+l按键---清屏 1.关机命令:shutdown shutdown 参数说明: [-t] 在改变到其它runlevel之前,告诉init多久以后关机.[-r] 重启计算器.[-k] 并不真正关机,只是送警告信号给每位登录者[lo

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; 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 or

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

du -ah --max-depth=1     这个是我想要的结果  a表示显示目录下所有的文件和文件夹(不含子目录),h表示以人类能看懂的方式,max-depth表示目录的深度. du -sh 目录    #查看目录的大小 du -sh  文件   #查看文件大小 du命令用来查看目录或文件所占用磁盘空间的大小.常用选项组合为:du -sh 一.du的功能:`du` reports the amount of disk space used by the specified files an

不多说,直接上代码.  代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs7; 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

将一个大文件分成若干个小文件方法 例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件,后缀为系数形式,且后缀为4位数字形式 先利用 wc -l BLM.txt       读出 BLM.txt 文件一共有多少行 再利用 split 命令 split -l 2482 ../BLM/BLM.txt -d -a 4 BLM_ 将 文件 BLM.txt 分成若干个小文件,每个文件2482行(-l 2482),文件前缀为BLM_ ,系数不是字母而是数字(-d),后缀系数为四位数(-a 4

处理小文件的时候,可以通过org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer类将所有文件写出到一个seq文件中. 大致流程如下: 实现代码: package study.smallfile.sequence_one; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import