大数据从入门到实战 - 第2章 分布式文件系统HDFS

最新推荐文章于 2024-09-06 19:43:02 发布
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本文详细介绍了HDFS的四个关键操作：基本操作、使用JAVA接口读取文件、上传文件及删除文件。通过实际操作，读者将掌握Hadoop分布式文件系统的实用技能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第1关：HDFS的基本操作

本关任务：使用Hadoop命令来操作分布式文件系统。

start-dfs.sh
hadoop fs -mkdir /usr
hadoop fs -mkdir /usr/output
touch hello.txt
vim hello.txt     输入数据
hadoop fs -put hello.txt /usr/output
hadoop fs -rm <
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【头歌】大数据从入门到实战 - 第2章 分布式文件系统HDFS
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04-21 2万+
在右侧命令行中启动Hadoop，进行如下操作。 在HDFS中创建/usr/output/文件夹； 在本地创建hello.txt文件并添加内容：“HDFS的块比磁盘的块大，其目的是为了最小化寻址开销。”； 将hello.txt上传至HDFS的/usr/output/目录下； 删除HDFS的/user/hadoop目录； 将Hadoop上的文件hello.txt从HDFS复制到本地/usr/local目录。
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分布式文件存储分布式引入理基本的HDFS写操作备份机制写数据的详细流程HDFS读操作元数据持久化安全模式HDFS总结HDFS角色HDFS机制HDFS流程 分布式引入理 &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;大数据时
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大数据实践课02-HDFS分布式文件存储模型 HDFS存储模型： 偏移量：offset 副本数：3个（可自行调整） /home/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/hdfs-site.xml /home/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/ 目录下面为配置文件 HDFS架构模型： HDFS部署安装 1、Java 2、ssh 实现免密钥 3、修改配置文件（官方文档有介绍） -$HADOOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml http://192.
第二章：分布式文件系统HDFS详解
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大数据从入门到实战——分布式文件系统HDFS
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分布式文件系统HDFS第2关 HDFS-JAVA接口之读取文件第3关 HDFS-JAVA接口之上传文件第4关 HDFS-JAVA接口之删除文件 第2关 HDFS-JAVA接口之读取文件 package step2; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop
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第2章 Hadoop分布式文件系统HDFS
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文章目录第2章 Hadoop分布式文件系统HDFS一：判断题二：单选题三：填空题主观题 第2章 Hadoop分布式文件系统HDFS 一：判断题 1：Block Size 是不可以修改的 F 2：如果 NameNode 意外终止 ，SecondaryNameNode 会接替它使集群继续工作。 F 3：Hadoop 是 Java 开发的 ，所以 MapReduce 只支持 Java 语言编写 F 4：Cloudera CDH 是不需要付费使用的 T 5：因为 HDFS 有多个副本 ，所
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大数据生态圈及分布式文件系统HDFS实践-part1
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迢迢牵牛星，皎皎河汉女。纤纤擢素手，札札弄机杼。终日不成章，泣涕零如雨。河汉清且浅，相去复几许？盈盈一水间，脉脉不得语。HDFS的块比磁盘的块大，其目的是为了最小化寻址开销。第2关：HDFS-JAVA接口之读取文件。第3关：HDFS-JAVA接口之上传文件。第4关：HDFS-JAVA接口之删除文件。先在命令行创建文件，并启动hadoop。根目录下所有的文件和文件夹；第1关：HDFS的基本操作。先在命令行启动hadoop。的文件内容，并输出，其中。目录下，并打印进度。的所有文件和文件夹。
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Hadoop分布式文件系统HDFS原理以及操作(一)
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HDFS简介：活动在集群上并支持以流式数据访问模式来存取超大文件。存储设计是把海量数据部 署在价格低廉的节点上，具有高容错性和高吞吐量特性。HDFS的设计首要是针对超大文件存储，而对于小的文件访问和存储速度反而会降低。
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09-06 608
副本存储节点的选择问题：
./bin/spark-submit \ --master local[*] \ --deploy-mode client \ --conf "spark.pyspark.driver.python=/usr/bin/python3" \ --conf "spark.pyspark.python=/usr/bin/python3" \ /path/to/count_a_b_rows.py | tee /path/to/local/logfile.log
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### 正确配置和运行 Spark 提交命令 为了正确配置 `spark-submit` 命令并成功提交 Spark 作业，同时记录日志，以下是详细的说明： #### 配置 Python 解释器路径 如果需要指定 Python 解释器路径，则可以通过以下两个参数来完成： - `--conf spark.pyspark.driver.python`: 设置驱动程序使用的 Python 可执行文件路径。 - `--conf spark.pyspark.python`: 设置 Executor 使用的 Python 可执行文件路径。 例如，在 YARN 上部署集群模式时，可以使用如下命令[^2]: ```bash spark-submit \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --driver-memory 1g \ --num-executors 3 \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 1 \ --archives hdfs://hadoop102:8020/user/xxx/python_zips/pyspark_env.zip#my_env \ --conf spark.pyspark.driver.python=./my_env/pyspark_env/bin/python3.8 \ --conf spark.pyspark.python=./my_env/pyspark_env/bin/python3.8 \ /tmp/pycharm_project_455/helloworld.py ``` 上述命令中通过 `--conf` 参数指定了 Python 的解释器路径，从而确保 Driver 和 Executor 能够使用相同的虚拟环境中的 Python 版本。 #### 将输出保存到日志文件中 要将 Spark 作业的标准输出和错误信息重定向至日志文件，可以在命令末尾追加标准输入输出重定向操作符。具体方法如下： - `>` 或者 `>>`: 将标准输出写入文件。 - `2>&1`: 将标准错误流合并到标准输出流。 完整的命令示例为： ```bash spark-submit \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --driver-memory 1g \ --num-executors 3 \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 1 \ --archives hdfs://hadoop102:8020/user/xxx/python_zips/pyspark_env.zip#my_env \ --conf spark.pyspark.driver.python=./my_env/pyspark_env/bin/python3.8 \ --conf spark.pyspark.python=./my_env/pyspark_env/bin/python3.8 \ /tmp/pycharm_project_455/helloworld.py > job_output.log 2>&1 ``` 此命令会将所有的输出（包括标准输出和错误输出）都存储到名为 `job_output.log` 的文件中[^1]。 #### 总结 以上展示了如何通过 `spark-submit` 命令正确配置 Python 解释器路径，并将输出保存到日志文件中。这有助于调试和监控 Spark 作业的行为。 ---
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