学习Hadoop——HDFS 文件系统管理细说

最新推荐文章于 2024-07-30 11:31:52 发布
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---韩笑
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小白的大数据入门路——Hive学习笔记
5akura's Blog
08-04 3663
文章目录一、Hive基本概念1.1、什么是Hive1.2、Hive的优缺点1.3、Hive架构原理1.4、Hive对比数据库二、Hive安装2.1、安装包准备2.2、相关配置和启动2.3、本地文件导入Hive2.3.1、Linux本地文件导入2.3.2、HDFS文件导入2.4、安装MySQL2.5、Hive的JDBC访问（了解）2.6、Hive常用交互命令2.7、Hive常见属性配置2.7.1、常用配置参数2.7.2、修改配置的方式三、Hive数据类型3.1、基本数据类型3.2、集合数据类型3.3、数据类型
【畅通版】配置spark环境（含前期的虚拟机virtualbox、ubuntu系统、Hadoop布局、Java环境配置等）
SophiaSSS的博客
07-13 1002
暨上一篇环境配置过程曲折，加上突然意识到25G的ubuntu系统不够干大事，自己的500G固态硬盘分了350出去当主系统盘之后，还有115G剩余，刚好可以把虚拟机和ubuntu全丢过去，又不会占用到原Windows系统盘的空间。于是重新装虚拟机和ubuntu系统，再在这基础上布局Hadoop、Java、spark等。 附上一篇帖：【曲折版】配置spark环境（含前期的虚拟机virtualbox、u...
Hadoop中HDFS读取和写入的工作原理
炮哥技术分享
01-26 259
介绍 HDFS和HBase是Hadoop中两种主要的存储文件系统，两者适用的场景不同，HDFS适用于大文件存储，HBASE适用于大量小文件存储。 本文主要讲解HDFS文件系统中客户端是如何从Hadoop集群中读取和写入数据的，也可以说是block策略。 正文 一 写入数据 　　当没有配置机架信息时，所有的机器hadoop都默认在同一个默认的机架下，名为“/default-rack”...
hadoop hdfs操作问题合集
Z_last的博客
03-16 1217
1、上传文件异常 Exception in thread "main" org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /middle/weibo/test_input.txt could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1). ...
Hadoop（四）HDFS集群详解
tanksyg的专栏
07-30 918
1）HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode2）NameNode负责管理整个文件系统的元数据3）DataNode负责管理用户的文件数据块4）文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上5）每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上6）DataNode会定期向NameNode汇报自身保存的block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量。
大数据之Hadoop中HDFS客户端操作（第四篇）
AdamAaron的博客
06-13 654
HDFS客户端操作 继上篇Hadoop入门第三篇后，我们今天来说一下HDFS客户端的操作。 准备工作： 这里我们先用伪分布式来说一下，所以我们要先有一个伪分布式。 1、HDFS客户端环境准备 1）根据自己电脑的操作系统拷贝对应的编译后的hadoop jar包到非中文路径（例如：C:\Study\tools）。 2）配置环境变量 1）配置系统环境变量 1.2.1.1 配置jdk的环境变量 ...
hadoop—haddop部署、yarn管理器使用、hdfs的高可用、yarn的高可用、Hbase分布式部署
qq_43114229的博客
06-07 524
1、hadoop简介
从零开始学Hadoop——浅析MapReduce（一）
热门推荐
追梦
05-18 1万+
之前，我们说过Hadoop的两个核心为HDFS和MapReduce，既然我们已经学习了Hadoop的HDFS，那么我们就来看看MapReduce是什么。当然，我们学习的顺序还是先看看基本概念，再研究一下原理，最后做一些练习。 但是通过今天的学习，我们知道了两者是如何协同工作的，这样对我们以后的实战是非常有帮助的。下次我们将通过实例，来深层解析MapReduce的运行机制，请大家继续关注。
Hadoop（六）——MapReduce（中下）
weixin_42596778的博客
06-30 298
排序： 昨天说了MapReduce组件中的序列化和分区。今天接着说组件。 规则： reduce阶段处理完数据后，输出的内容是可以按照我们自己的要求来排序的。除了基本数据类型外，如果是自定义数据类型，那么需要在类中继承一个WritableComparable接口，实现它的compareto方法来自定义比较规则。 注意： 如果两个键的compareTo结果为0，那么Reduce阶段会将这两个键看作是同一个键然后对应的值分到一组 案例： 先按照月份升序，如果月份一致则同一月中按照利润降序。 文件内容如下： 月份/
基于docker搭建Hadoop 3.3 hive3.1.2 Mysql 8.0.24 环境
ZZULI_星.夜
04-26 3069
致读者： 博主是一名数据科学与大数据专业大三的学生，一个互联网新人，写博客一方面是为了记录自己的学习过程中遇到的问题和思考，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于困惑的读者。 由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！之后会写大数据专业的文章哦。 GitHub链接https://github.com/wfy-belief 尽管现在我的水平可能还不太及格，但我会尽我自己所能，做到最好☺ ——天地有正气，杂然赋流形。下则为河岳，上则为日星。 需求: 因为最近准备学习hive.
大数据Hadoop技术的发展历史与未来前景
03-06 7132
大数据概念火了又火，但是好多人对大数据的概念却一知半解，今天主要来细说下Hadoop： 1.Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析问题。 3）广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈 2.Hadoop发展历史 1）Lucene–DougCutting开创的开源软件，用jav...
hadoop启动权限不够
06-07
需要强调关键步骤：检查启动日志、用户身份验证、SSH免密配置——这些在引用材料里没细说但很重要。最后需要提醒风险操作：直接777授权和关闭权限都是临时方案，应该标注警告。用户作为技术人员，需要知道不同方案的...
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
最新发布
12-06
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项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
12-06
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
12-06
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案，重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型，结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动，利用蒙特卡洛模拟生成大量场景，并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解，从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力，提升了充电站运营效率与经济效益，同时兼顾用户充电便利性。 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①应用于电动汽车充电站的日常运营管理，优化充电负荷分布；②服务于城市智能交通系统规划，提升电网与交通系统的协同水平；③作为学术研究案例，用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤，重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程，以便在实际项目中灵活应用与改进。
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
12-06
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术，旨在处理具有标签不确定性的遥感数据。该技术通过融合不同分辨率的遥感图像，提升数据质量与分类精度，有效应对标签不准确或缺失带来的挑战。文中强调了算法在复杂遥感场景下的鲁棒性与实用性，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与进一步优化。此外，文档还列举了多个相关研究方向和技术应用，涵盖电力系统、机器学习、图像处理、路径规划等领域，展示了一个综合性科研资源平台的支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感数据处理、图像融合、模式识别及相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①提升遥感图像分类与目标识别的准确性；②处理带有标签噪声或不确定性的真实世界遥感数据；③开展多源遥感数据融合算法的研究与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解多分辨率融合算法的设计思路与实现细节，同时可参考文档中列出的相关技术方向拓展研究视野。
Record_2025-12-06-15-27-41_2332cb9b27b851b548ba47a91682926c.mp4
12-06
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基于PHP语言开发并集成MySQL数据库与Bootstrap前端框架构建的面向家教服务行业的全功能在线课程管理与交易平台_家教课程管理系统_家教平台_在线教育系统_用户注册登录_课.zip
12-06
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深入理解Hadoop：HDFS文件系统详解
"本文档主要介绍了大数据技术中的Hadoop HDFS文件系统，包括HDFS的概念、组成、文件块大小，以及HDFS的命令行操作。" Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，设计用于...
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