文章目录 1. 概述 2. 客户端核心类 3. IDEA创建工程项目 4. 添加maven依赖和编译打包插件 5. 创建Junit单元测试 6. 创建文件夹 7. 执行报错:客户端没有权限 8. 创建文件夹完整代码 9. 上传文件 10. 下载文件 1. 概述 HDFS在生产应用中主要是Java客户端的开发，其核心步骤是从HDFS提供的API中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件。 2. 客户端核心类 Configuration 配置对象类，用于加载或设置参
离线数据分析平台实战——040HDFS&JAVA API（熟悉基础概念跳过） HDFS结构介绍 HDFS是Hadoop提供的基于分布式的文件存储系统。 全称为Hadoop Distributed File System。 主要由NameNode、DataNode两类节点构成。 其中NameNode节点的主要功能是管理系统的元数据，负责管理文件系统的命令空间，记录文件数据块在DataNode节点上的位置和副本信息，协调客户端对文件系统的访问，以及记录命名空间的改动和本身属性的变动。 DataNode节
1.帮助命令 可以通过此命令了解更多命令 hdfs dfs -help 2.根目录详情 hdfs dfs -ls / 3.文件上传到hdfs的根目录下 hdfs dfs -put a.txt /a.txt 4.剪切文件到hdfs的根目录下 hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt 5.从hdfs根目录下载文件到指定位置 hdfs dfs -get /a.txt /root/aa.txt 6.在hdfs下创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /hq 7.在hdfs下强制
注意：3.0之后的版本是修改 workers，2.0的版本是修改salves
离线数据分析平台实战——030Hadoop Shell命令02 hdfs命令 hdfs命令是hadoop提供的操作HDFS分布式文件系统的shell命令客户端， 我们可以通过该命令对分布式文件系统进行文件的增删查操作， 也可以通过该命令获取到一些hadoop的相关配置信息， 而且我们启动hdfs相关服务进程都是通过该命令进行的。 hdfs命令主要分为两类， 一类是用户命令：dfs, fsck等， 一类是管理员命令：dfsadmin，namenode，datanode等。 http://archi
一、Hadoop基础 1、分布式概念 通过爬虫-->爬到网页存储-->查找关键字 一台机器存储是有限的 Google采用多台机器，使用分布式的概念去存储处理 【关于计算】10TB数据，一台机器无法处理，可以用10台机器处理 每台机器可以处理1TB Mapreduce额核心思想：分而治之 分为Map和Reduce 每个Map处理的数据是独立 Reduce就是合 10TB的数据“分”1TB，之后将结果“合”在一起存储 【
bin/hdfs dfs：固定写法
首先我们搭建一个简单的演示工程（演示工程使用的gradle，Maven项目也同样添加以下依赖），本次使用的是Hadoop最新的3.2.1。
在之前的博客《HDFS的shell常用命令大全》中,小菌为大家分享的是在linux系统的命令行上通过shell命令操作HDFS。而本篇博客，小菌为大家带来的则是在java的环境下,用JavaAPI操作HDFS!学过Java的小伙伴们是不是感觉很nice(｀・ω・´)~
身为一个python程序员，每天操作hdfs都是在程序中写各种cmd调用的命令，一方面不好看，另一方面身为一个Pythoner这是一个耻辱，于是乎就挑了一个hdfs3的模块进行hdfs的操作，瞬间就感觉优雅多了：
eclipse工具下hadoop环境搭建: window10操作系统中搭建eclipse64开发系统，配置hadoop的eclipse插件，让eclipse可以查看Hdfs中的文件内容。
在 hadoop 中，基于 Linux 命令可以给 hdfs 创建文件和文件夹，或者删除文件和文件夹
mvn 配置 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</gr
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
新建项目 File->New->Module->Maven，选择quickstart 新建项目1.jpg 设置文件名和文件地址 新建项目2.jpg 点击完成 新建项目3.jpg 项目目录 新建项目4.jpg 配置pom.xml 添加hadoop依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>${
1 ）Hadoop 集群启停脚本（包含 HDFS ，Yarn ，Historyserver ）：
一、HDFS分布式文件系统的shell操作 HDFS的shell操作基本和Linux的shell命令差不多，我这边重点介绍几个常用的文件操作的命令，其它更多的操作命令很少用到，当然你也可以通过“fs -help”查看所有命令。 重点在第二部分，介绍HDFS的基本工作机制。 1）–ls显示当前目录结构 -ls:该命令选项表示查看指定路径的当前目录结构，参数：-R递归显示目录结构，后面跟hdfs路径。 hadoop fs -ls / hadoop fs -ls hdfs://Hadoop1:9000/ha
maven仓库 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.7.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <ar
在学习hadoop hdfs的过程中，有很多人在编程实践这块不知道该其实现的原理是什么，为什么通过几十行小小的代码就可以实现对hdfs的数据的读写。
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，专门
首先将Hadoop软件包上传至/root中，并解压在/usr/local/src/下
1、配置 配置文件(一): vi etc/hadoop/core-site.xml
一开始我使用的是在Mac系统下 Docker 中建立了三个环境来搭建的，但是由于HDFS操作的时候是客户端直接联系DataNode来进行数据操作的原理，Mac下不能直接访问到Docker中的容器服务，也不能通过桥接连接，所以我后来改为在VirtualBox中安装了三个Linux虚拟机，才配置通了。
安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。
GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案，主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景，提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
tar -zxvf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C ~/app
HDFS 环境搭建 HDFS 伪分布式环境搭建 CentOS 环境安装步骤 MacOS安装环境 安装jdk jdk安装路径 /usr/libexec/java_home -V:列出所有版本的JAVA_HOME 设置 JAVA_HOME 添加java_home到.bash_profile文件中 export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home) export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASS_PATH=$
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符串处理函数，常用的如下： 1、startswith 以某个字
HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）.
在Ubuntu14.04下安装Hadoop2.4.0 （单机模式）基础上配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/112370.htm
点击下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1s2SdzrD11kB7AePxWcCxYQ 提取码：lw20
l DataNode异步地将内存中数据刷新到磁盘，从而减少代价较高的磁盘IO操作，这种写入称之为懒持久写入
官方参考 配置 地址 ：http://hadoop.apache.org/docs/r2.5.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html
MapReduce作业(job)是客户端执行的单位：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce，称之为输入分片。Hadoop为每个分片创建一个map任务，由它来运行用户自定义的map函数来分析每个分片中的记录。
在之前我们已经介绍了如何在Linux上进行HDFS伪分布式环境的搭建，也介绍了hdfs中一些常用的命令。但是要如何在代码层面进行操作呢？这是本节将要介绍的内容：
因为HDFS是Hadoop的核心组件，所以安装了Hadoop就相当于把HDFS安装了，具体的安装方式可以参考之前写的博客《Mac下安装Hadoop》，因为本人使用的是mac系统，所以这里只有mac版的安装教程了，其实原理都差不多的。
13、等同于copyToLocal，从HDFS下载文件到本地
2.先使用hadoop-senior.zuoyan.com 上的 伪分布式Hadoop进行配置 Hive （将需要的文件上传到服务器上）
银行有非常多的用户，四大银行拥有数10亿的用户。要保存的数据量可想而知。如果说有的数据，都同等对待，为了保证使用数据的性能，采用的是高性能存储，这将是一笔不小的资源浪费。实际上，超过一定时间的数据，数据访问的频率要低得多。例如：用户查询5年前的转账记录、要比查询1年类的转账记录频率要低得多。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
英文全称是The Hadoop Distributed File System官方地址http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 非常巨大的分布式文件系统 运行在普通廉价的硬件上commodity hardware 高容错的 易扩展，为用户提供性能不错的文件存储服务
1、Hadoop的主要应用场景： a、数据分析平台。 b、推荐系统。 c、业务系统的底层存储系统。 d、业务监控系统。 2、开发环境：Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统)。 使用技术：hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等。Hdfs为海量的数据提供存储，MapReduce为海量的数据提供计算。 此
利用hdfs的api，可以实现向hdfs的文件、目录读写，利用这一套API可以设计一个简易的山寨版云盘，见下图：
hadoop集群搭建好之后，通过HDFS命令操作HDFS分布式文件系统，HDFS命令与linux命令类似
Oozie英文翻译为：驯象人。一个基于工作流引擎的开源框架，由Cloudera公司贡献给Apache，提供对Hadoop MapReduce、Pig Jobs的任务调度与协调。Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行。主要用于定时调度任务，多任务可以按照执行的逻辑顺序调度。
需求 比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到 hdfs
将hadoop在Linux中的安装文件解压缩一份。并将此bin目录中的文件覆盖掉解压缩文件中的bin目录。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
