kettle在本地执行向远程hdfs执行转换时,会出现以下错误: ToHDFS.0 - ERROR (version 7.1.0.0-12, build 1 from 2017-05-16 17.18.02 by buildguy) : Couldn't open file hdfs://hadoop:***@192.168. 解决过程: 从服务器端拷贝core-site.xml,mapred-site.xml和yarn-site.xml到data-integration/plugins/pen

Kettle是一个开园ETL工具,做数据仓库用Spoon. 工具:下载Spoon,解压即可用   1.认识常用组件:     表输入     插入\更新     数据同步     文本文件输出     更新     自动文档输出     表输出       列转行     增加常量     增加序列     排序记录     行转列     过滤记录     数据库连接       合并记录     排序合并     记录关联(笛卡尔输出)     记录集连接       分组     在内存中

摘要:HDFS也许不是最好的大数据存储技术,但依然是最重要的大数据存储技术. 本文分享自华为云社区<HDFS为何在大数据领域经久不衰?>,作者: JavaEdge. 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS 源自于Google的GFS论文,发表于2003年,HDFS是GFS的克隆版 大数据中最宝贵.最难以代替的就是数据,一切都围绕数据. HDFS是最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,各种新

Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性.如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅.这些年来,各种计算框架.各种算法.各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDFS. 为什么HDFS的地位如此稳固呢?在整个大数据体系里面,最宝贵.最难以代替的资产就是数据,大数据所有的一切都要围绕数据展开.HDFS作为最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,

事实上这篇博客写的有些晚了.之前做过一些总结后来学校的事给忘了,这几天想又一次拿来玩玩发现有的东西记不住了.翻博客发现居然没有.好吧,所以赶紧写一份留着自己用吧.这东西网上有非常多,只是也不是全然适用.所以还是自己留一份吧,废话完成. 由于之前留的资料室写在记事本上的.所以没有图片= = Full name: MyHadoop User name: uit Password: 000 系统:ubuntu13.04 Hadoop版本号:0.20.2 虚拟机: 这个我感觉是最主要的了.应该不用多说什

1 引言: 项目最近要引入大数据技术,使用其处理加工日上网话单数据,需要kettle把源系统的文本数据load到hadoop环境中 2 准备工作: 1 首先 要了解支持hadoop的Kettle版本情况,由于kettle资料网上较少,所以最好去官网找,官网的url: http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Configuring+Pentaho+for+your+Hadoop+Distro+and+Version 打开这个url 到页面最下面的底端,如下图: ar

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

1 引言: 项目最近要引入大数据技术,使用其处理加工日上网话单数据,需要kettle把源系统的文本数据load到hadoop环境中 2 准备工作: 1 首先 要了解支持hadoop的Kettle版本情况,由于kettle资料网上较少,所以最好去官网找,官网的url: http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Configuring+Pentaho+for+your+Hadoop+Distro+and+Version 打开这个url 到页面最下面的底端,如下图: ar

目录 前言 基础操作 hdfs操作 总结 一.前言        作为一个全栈工程师,必须要熟练掌握各种语言...HelloWorld.最近就被"逼着"走向了python开发之路,大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中,所以基本上python的相关知识都涉及到了,这里对一些基础操作以及hdfs操作做一总结,以备查阅. 二.基础操作 2.1 字符串操作        字符串操作应该是所有语言的基础.python基本上也提供了其他语言常用的一些字

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

前面对 HDFS NameNode 和 DataNode 的架构设计实现要点做了介绍,本文对 HDFS 最后一个主要构成组件 Client 做进一步解析. 流式读取 HDFS Client 为客户端应用提供一种流式读取模型,就像访问本机文件系统一样来访问 HDFS.将复杂的分布式文件系统读取细节隐藏,简化了上层应用的使用难度.写过读取本机文件的程序员想必都很熟悉流式读取的编程模型,就不多说了. 错误处理 相比读取本机文件系统,从分布式文件系统读取出错概率会更高.因此 HDFS Client 提供

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统(HDFS)为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点. 架构目标 任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的.还记得我们在 <分布式存储 - 概述>一文中描述的几个关注方面么?分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型,它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题. 所以 HDFS 的架构设计目标就呼之欲出了: 面向超大文件或大量的文件数据集 自动检测局部的硬件错误并快速恢复 基于此目标,考虑应用场景出于简化设计和实现的目

第一次写博客,心里有点小激动,肯定有很多需要改进的地方,望海涵. kettle算是我相对较为深入研究过的开源软件了,也是我最喜欢的开源软件之一,它可以完成工作中很多体力劳动,在ETL数据抽取方面得到了广泛的使用.我本身对kettle的各个控件使用也不是很熟悉,只会使用最常见的部分控件,就是这样简单的使用也被它的美深深的吸引住了. 好了,进入正题,这里假设你熟悉java开发.git一般使用.kettle一般使用.kettle源码之前托管在kettle官方的svn上,后来迁移到了github上,在g

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

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 抽空用kettle配置了一个Mapreduce的Word count,发现还是很方便快捷的,废话不多说,进入正题.一.创建Mapper转换 如下图,mapper读取hdfs输入,进行word的切分,输出每个word和整数常量值 1>MapReduce Input:Mapper输入,读取HDFS上的输入文件内容以键值对存储; 2>Spit filed to rows:读取value值以分隔符 &qu

参考自<Hadoop权威指南> [http://www.cnblogs.com/swanspouse/p/5137308.html] HDFS读文件过程: 客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例. DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与c

Kettle是Pentaho的一个组件,主要用于数据库间的数据迁移,到我用过的4.2版,还不支持noSQL,不知道4.4是不是支持了. Kettle自己有三个主要组件:Spoon,Kitchen,Pan.其中Spoon是一个图形化的界面,用于windows的时候,先设置环境变量:pentaho_java_home,例如:C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_25,其实就是你的java安装目录,1.6以上即可.windows下双击Spoon.bat就可以了,界面如下: 这里

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi