Hadoop之旅(2)—伪集群 HDFS 文件读取与上传案例、权限与安全模式

hdfs dfs 命令 [-appendToFile … ] [-cat [-ignoreCrc] …] [-checksum …] [-chgrp [-R] GROUP PATH…] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]… | OCTALMODE> PATH…] [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH…] -chown -R修改这个文件夹和子文件的权限 [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] … ] [-copyToLocal [-p] [- 阅读详情

1、准备工作

环境:centsOS7.0、jdk1.8、maven3.3.9

工具:idea(eclipse)、HADOOP  SHELL

发行版 :Hadoop2.5.0

环境上一节已经搭建好了、不明白的可以看  Hadoop之旅(1) 或者 Apache Hadoop 官网


2、添加maven依赖

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <hadoop.version>2.5.0</hadoop.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.10</version>
        </dependency>

        <!-- Hadoop Client -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

3、配置文件


这几个文件都是我们安装Hadoop的配置文件、日志文件也是(不加老是报警)


4、代码实现


4.1、获取系统配置文件信息

public static FileSystem getFileSystem() throws Exception {
        // 获取配置文件:core-site.xml,core-defautl.xml,hdfs-site.xml,hdfs-default.xml
        Configuration conf = new Configuration();

        //解决:解决方法很简单,配置环境变量,不想重启电脑可以在程序里加上
        System.setProperty("hadoop.home.dir", "F:\\ApplicationToolkit\\hadoopWinutils\\hadoop-common-2.2.0-bin-master");

        // get filesystem
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);

        System.out.println(fileSystem);
        return fileSystem;
    }

主要注意的问题:在win上开发会报这个错误:Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries、其实这个错误是Hadoop的源码是需要读取 HADOOP_HOME 这个path,我们win上没有配置,所以报错。

解决:下载这个 hadoopWinutils 、可以在GitHub上下载、是别人开源的bin。然后配置环境变量名为 HADOOP_HOME 。


4.2、读取 HDFS 上的文件

public static void read(String fileName) throws Exception {

        // get filesystem
        FileSystem fileSystem = getFileSystem();

        // read file
        Path path = new Path(fileName);

        // open file
        FSDataInputStream fsDataInputStream = fileSystem.open(path);

        try {
            // read
            IOUtils.copyBytes(fsDataInputStream, System.out, 4096, false);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // close Stream
            IOUtils.closeStream(fsDataInputStream);
        }
    }


main 方法:

        // filename
        String filename = "/chenzhengyou/mapreduce/wordcount/input/putwc.input";
        read(filename);


运行结果:



HADOOP SHELL 语句是这样的:bin/hdfs dfs -text /chenzhengyou/mapreduce/wordcount/input/word.input

-text(是hdfs的参数、读取的意思)、后面跟着文件路径(是在hdfs文件上的路径、不是本地的)



4.3、上传文件

public static void write(String putFileName, String filename) throws Exception {
        // get filesystem
        FileSystem fileSystem = getFileSystem();

        // write path
        Path writePath = new Path(putFileName);

        // Output Stream
        FSDataOutputStream outStream = fileSystem.create(writePath);

        // file input Stream
        FileInputStream inStream = new FileInputStream(new File(filename));

        // stream read/write
        try {
            // read
            IOUtils.copyBytes(inStream, outStream, 4096, false);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // close Stream
            IOUtils.closeStream(inStream);
            IOUtils.closeStream(outStream);
        }
    }

main 方法:

        // write path "E:"+File.separatorChar+"nword.input";
        String putFileName = "/chenzhengyou/mapreduce/wordcount/input/idea.input";
        // 本地E盘
        String file= "E:"+File.separatorChar+"nword.input";;
        write(putFileName,file);

运行结果:


HADOOP SHELL 语句是这样的:bin/hdfs dfs -put -p wcinput/wc.input /chenzhengyou/mapreduce/wordcount/input

-put(是hdfs的参数、上传)、后面跟着文件目录(将要上传的文件目录)、最后是hdfs上的文件目录(将存放的目录)


特别注意:

问题A:Permission denied: user=administrator, access=WRITE, inode="/":root:supergroup:drwxr-xr-x、可能遇见这样的错误!这是权限问题、HADOOP默认是启开的、可以在hdfs-site.xml文件修改。

    <!--权限-->
    <property>
	<name>dfs.permissions</name>
	<value>false</value>
    </property>

问题B:org.apache.Hadoop.dfs.SafeModeException: Cannot ... Name node is in safe mode 、说明namenode处于安全模式下、其实下图可以看出(官网也有解释:可以谷歌翻译快速!)、 启动hdfs需要一些恢复时间、二是hdfs需要4的数据块才解开安全模式。大概就是这个意思(如果不对、多多评论一起进步)。


解决:bin/hadoop dfsadmin -safemode leave  (手动解决)、这样就可以操作 hdfs 了。










大数据-HDFS 配置与使用 导语   在之前的分享中我们知道HDFS有三种模式:单机模式、伪集群模式和集群模式。 文章目录HDFS 配置和启动启动 HDFSHDFS 使用HDFS ShellHDFS API 单机模式:Hadoop 仅作为库存在,可以在单计算机上执行 MapReduce 任务,仅用于开发者搭建学习和试验环境。 伪集群模式:此模式 Hadoop 将以守护进程的形式在单机运行,一般用于开发者搭建学习和试验环境。 集群模式:此模式是 Hadoop 的生产环境模式,也就是说这才是 Hadoop 真正使用的模式,用于提供生产. 阅读详情

相关推荐

Hadoop 之 HDFS 伪集群模式配置与使用(二)

Java 读写 HDFS

weixin_42176639的博客 952

【小白视角】大数据基础实践(三)HDFS的简单基本操作

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。本文从小白的视角使用shell和Java进行HDFS的基本操作。

面向生活编程 1万+

python中frida的安装+frida-server(雷电模拟器)保姆级安装教程

frida的安装,安卓逆向,adb

2301_80224944的博客 4589

大数据组件相关命令总结

文章目录一、hadoop fs命令二、yarn相关命令 一、hadoop fs命令 查看文件内容,配合more:hadoop fs -cat /in/hadoop-hadoop-namenode-h71.log | more 统计hdfs中文件的行数:hadoop fs -cat /in/hadoop-hadoop-namenode-h71.log | wc -l 输出:16509 查看hdfs中文件的前n行:hadoop fs -text file | head -n 100 查看hdfs中文件的后n行

小强签名设计 的博客 5573

MatLab Desired port was :31515解决方案

前言:使用的MatLabR2022b今天突然出现了错误,在程序中打不开文件。后尝试了下面的方法,可以解决。后面还有另一种方法,上面方法如果行不通,大家可以尝试一下。搜索栏输入:firewall.cpl。找到相关项,右键属性,设置为允许。

qq_42212501的博客 1344

应急响应-windows入侵检测分析、检测以及病毒查杀的权威性工具

2.1 病毒分析 从windows系统信息、软件、进程、内核、注册表、网络、文件、服务等各类系统信息展示并给出分析,提供给专家或安全人员分析使用工具。 1)PCHunter:http://www.xuetr.com PC Hunter是一个Windows系统信息查看软件,同时也是一个手工杀毒辅助软件。 常用进程、内核驱动、端口、内核、磁盘、卷、键盘、网络层等过滤驱动检测、注册表编辑、进程iat、eat、inline hook、patches检测和恢复、文件系统、SPI、启动项、服务、Host文件、映像

xianjie0318的博客 3893

Hadoop学习(一)搭建

一,VMware,Centos 7下载以及安装 官网下载即可,然后虚拟机安装也是傻瓜式下一步下一步安装。 二,JDK,hadoop安装 1.JDK官网下载到虚拟机,解压到/opt/modules/目录(没有就创建一个)。 2.配置JDK环境变量。 进去解压后的目录,我的是 得到该路径。 写入这几行 export JAVA_HOME=&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;/opt/modules/jdk1.8.0_191&amp;amp;a

qq_39276825的博客 170

2026年MathorCup数学应用挑战赛大数据竞赛赛道A论文分享

本文基于250款啤酒的化学与感官数据,构建以化合物-感官关系为核心的风味解析框架。通过多输出偏最小二乘与稀疏多任务建模,实现化合物组成到感官强度的稳健映射,并分离连续预测与等级校准;结合Spearman相关网络与重复抽样稳定性分析,筛选各感官属性的关键候选化合物;在低维潜在空间中保留真实风格统计结构,生成Tripel、Kriek等风格的合理化合物谱,并实现Pils/Lager向Tripel的受约束迁移,确保缺陷指标不恶化。三问共享统一数据尺度与模型逻辑,形成可检验的“预测—解释—生成”闭环,强调化学合理性与

184

Hadoop常用笔记shell命令

esc :wq 保存退出  a 修改  ZZ退出  :q!不保存退出 pwd 查看路径 more 文件名 查看文件 cd xxx/ 进入当前目录的xxx下 shutdown -h now 关机 ifconfig 查看IP等相关信息 Ctrl+Alt+F2 切换图像/命令行 exit 切换用户  su 切换root clear 清屏 chown -R hadoop:hadoop /

余音丶未散的博客 1028

(全网最详细教程)康耐视读码器(以DM260S为例子)详细实用步骤

(全网最详细教程)康耐视读码器(以DM260S为例子)详细实用步骤

视觉人机器视觉的博客 7471

LVGL hal disp(porting display)

LVGL本身是没有对接最终的显示框架的,所以到具体的某个平台上,需要自行porting。

Bigan(安)的博客 2098

Hadoop安装(伪集群)

Hadoop安装(伪集群)1、安装准备2、SSH设置和密钥生成3、下载hadoop解压4、配置系统环境变量5、配置hadoop6、验证Hadoop安装7、hdfs基本操作和wordcount程序 1、安装准备 linux(centos64位)系统 java jdk1.8 全文使用root账户 2、SSH设置和密钥生成 下面的命令用于生成使用SSH键值对。复制公钥形成 id_rsa.pub 到aut...

weixin_43145056的博客 1329

ncode控件使用总结

数据格式txt转s3t #HEADER #TITLES Absolute_Time,COG_Ax,COG_Ay,COG_Az,LF_SPINDLE_AZ #UNITS ,g,g,g,g, #DATATYPES Double,Float,Float,Float,Float #DATA 2. 导入s3t数据 3. 输入数据控件 直接拖入数据源或者添加控件数据 4.

技术联盟 2007

2. 教你在VirtualBox下安装Hadoop

2. Hadoop安装 1. Hadoop的安装 下载Hadoop安装包,通过scp(或其他指令方式)发送到虚拟机上,并进行解压安装。修改环境变量 vi /etc/profile export JAVA_HOME="/opt/jdk1.8.0_211" export HADOOP_HOME="/opt/hadoop-2.8.4" # hadoop安装目录 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin source /

AKA毅成的博客 1960

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

4.0 HDFS 配置与使用

Hadoop 仅作为库存在,可以在单计算机上执行 MapReduce 任务,仅用于开发者搭建学习和试验环境。:此模式 Hadoop 将以守护进程的形式在单机运行,一般用于开发者搭建学习和试验环境。:此模式是 Hadoop 的生产环境模式,也就是说这才是 Hadoop 真正使用的模式,用于提供生产级服务。

二当家的 1272

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

初识hadoop及伪集群部署

hadoop:包含分布式文件系统和分布式计算的一个框架。 HDFS,mapreduce HDFS的架构:三种节点:NN,SNN,DN。 不可替代 存放海量的数据。 数据 --》----》文件—》存放HDFS—》数据文件(元数据,内容数据)—》元数据在NN,内容数据形成block在DN。 非常兼容各种分布式计算 HDFS:分布式文件存储系统,提供了 高可靠性、高扩展性和高吞吐率...

arne's Blog 377

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

记录腾讯云上部署Hadoop3.2.3伪集群遇到的问题

Hadoop伪集群部署腾讯云时遇到的问题

weixin_47516125的博客 761

Docker + Hadoop搭建伪集群

目的: 利用docker容器构建3台虚拟主机,一台为管理节点两台为数据节点以此来构建hadoop伪集群,三台虚拟主机之间使用SSH进行连接 因此整体思路为安装Centos镜像,为镜像安装SSH,Hadoop,Java,根据镜像创建三个容器,这样每个容器其实就相当于一台运行着Centos的主机,选择一个为管理节点配置Hadoop 文章很长,请耐心阅读 操作系统Centos7,安装时最好选择安装GNO...

eye_water的博客 889

HDFS 配置与使用

Hadoop 仅作为库存在,可以在单计算机上执行 MapReduce 任务,仅用于开发者搭建学习和试验环境。此模式 Hadoop 将以守护进程的形式在单机运行,一般用于开发者搭建学习和试验环境。此模式是 Hadoop 的生产环境模式,也就是说这才是 Hadoop 真正使用的模式,用于提供生产级服务。

leyang0910的博客 952

Hadoop〖一〗Hadoop3.2.1版本本地安装伪集群实现词频统计案例

Hadoop〖一〗Hadoop3.2.1版本本地安装伪集群实现词频统计案例一. 安装Hadoop在虚拟机上1.1 准备一台虚拟机1.2 安装JDK1.3 安装Hadoop二. 接下来进行配置伪分布式(上面的Hadoop只是单机模式)2.1 创建文件夹2.2 修改hadoop配置文件2.3 启动Hadoop2.4 访问UI界面三. 实现WordCount案例(词频统计)3.1 词频统计实现3.2 将...

kingtok的博客 919

手把手教你在腾讯云上搭建hadoop3.x伪集群

一、环境准备 CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 系统下 安装 创建文件夹 $ cd /home/centos $ mkdir software $ mkdir module 将安装包导入software文件夹 $ cd software # 然后把文件拖进去即可 这里使用的安装包是 /home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz /home/centos/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz

axy_shelly的博客 1287

openEuler 25.09 实操指南:飞腾 arm64 服务器的 C 程序开发与 Hadoop 伪集群部署及性能测试

openEuler 25.09 实操指南:飞腾 arm64 服务器的 C 程序开发与 Hadoop 伪集群部署及性能测试

wei_shuo的博客 9669

Mac m2电脑上安装单机Hadoop(伪集群)

在Mac下配置ssh环境,防止后面启动hadoop时出现Connection refused 连接被拒绝的错误。再次输入ssh localhost会提示输入密码,这个时候要重新配置一下ssh免密登录。Mac电脑上安装Hadoop,必须首先安装JDK,并配置环境变量(此处不做详细描述)访问http://localhost:8088/cluster出现一下页面代表成功。访问http://localhost:9870出现一下页面代表成功。在配置文件中添加一下内容,注意配置中的路径。出现以下信息代表成功。

一只大耗子 1507

在使用Hadoop上传本地文件到HDFS时出现 java.io.FileNotFoundException File /xxx/xxx.txt does not exist问题

问题描述 今天笔者在使用Hadoop时,调用copyFromLocalFile方法上传本地文件到HDFS时java.io.FileNotFoundException File /xxx/xxx.txt does not exist问题,代码如下: /** * 上传本地文件到HDFS * */ @Test public void copyFromLocalFile() throws Exception { System.out.println("**

啃饼小白的修炼之路 5238

hadoop之伪集群部署

hadoop入门简介 Hadoop是apache开源的一个大数据组件,它包括大数据的计算存储以及资源和作业调度功能个,官网hadoop.apache.org 广义: 以apache hadoop软件为主的生态圈(hive zookeeper spark hbase等) 狭义: apache hadoop软件 hadoop的三大组成部分 hdfs:存储,分布式文件系统 mapreduce:计算 ...

゛Never give up~ 296
上一篇: Hadoop之旅(1)—单机与伪集群安装、简单经典案例
下一篇: Hadoop之旅(3)— HDFS 原理讲解
AndyChen9988
博客等级 码龄11年 276粉丝 89原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值