【Hadoop】【大数据技术基础】实验二 hdfs shell操作实验
【说明】：其中cat myLocalFile.txt >> /home/hadoop/myLocalFile.txt 这个命令尝试将myLocalFile.txt文件的内容追加到/home/hadoop/myLocalFile.txt文件的末尾。把本地文件系统的“/home/hadoop/myLoc
hadoop平台搭建+mysql+hdfs
scp /etc/profile root@slave1:/etc/(要分别在slave1，slave2上重新加载)scp /etc/profile root@slave1:/etc/(要分别在slave1，slave2上重新加载)将alldata.csv文件上传到/root/software/中，
六、深度剖析 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的数据存储机制与读写流程
HDFS 是一种高度分布式的文件系统，其专门为在大规模的集群环境之下存储和管理海量规模的数据而精心设计。它具备着极高的容错性、极为可靠的稳定性以及强大的可扩展性等显著特点，能够轻松处理 PB 级乃至更加庞大的数据量。HDFS 采用了主从架构的模式，主要是由 NameNode 和 DataNode 共
开源大数据HDFS的Shell操作（实验三）
掌握HDFS文件上传与下载的具体命令。掌握HDFS文件管理的基本操作。
Hadoop/HBase/HDFS 常用默认端口总结列举,以及作用
必须要吐槽一句, 光看这些端口, 就能发现Hadoop设计的复杂性在2020s的今天显得有点格格不入, 如今, 如果没有历史包袱,如果非必要, 还是选择同类替换的应用对需求进行专项专用吧。节点管理器本地化端口（默认为8040）：用于节点管理器与本地化服务进行通信，获取应用程序所需的资源。应用程序
【Hadoop】【hdfs】【大数据技术基础】实践一 利用Java API与HDFS进行交互
在该界面中，需要在“Select type”下面的文本框中输入“HDFSFileIfExist”，Eclipse就会自动找到相应的类“HDFSFileIfExist-(default package)”（注意：这个类在后面的导出JAR包操作中的Launch configuration中会被用到），然
hadoop_hdfs详解
一文读懂HDFS，全程干货无废话
【Hadoop】hadoop的路径分不清？HDFS路径与本地文件系统路径的区别
理解HDFS路径和本地文件系统路径的区别对于有效地使用Hadoop至关重要。通过清晰地区分这些路径，你可以更有效地管理你的数据和作业配置。记住，HDFS路径用于访问集群中存储的数据，而本地文件系统路径用于访问你的服务器或计算机上的文件。：Hadoop软件安装目录（本地文件系统）。：Linux系统中用
Hadoop-002-部署并配置HDFS集群
第一篇前期环境准备后, 本文主要是HDFS的部署完整配置, 直到搭建完成成功访问 http://hadoop-1:9870
【已解决】【Hadoop】HDFS操作时:未找到命令的解决办法
任务：解决命令无法识别的问题，并成功执行Hadoop的文件系统操作命令。hdflshdf4-toolshfs：1.3.Hadoop未正确配置如果命令格式正确但仍然出现错误，可能是因为Hadoop没有正确安装，或者Hadoop的可执行文件没有添加到系统的PATH环境变量中。第三种。
大数据-192 DataX - 异构数据源的同步工具 核心模块 Reader Writer
DataX是阿里巴巴集团内广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore（OTS）、MaxCompute（ODPS）、DRDS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。为了解决异构数据
hadoop之HDFS进阶
探索大数据的奥秘，深入 Hadoop 之 HDFS 进阶之旅！在大数据的浩瀚海洋中，Hadoop 的 HDFS（Hadoop Distributed File System）无疑是一颗璀璨的明珠。如果你已经对 HDFS 有了初步的认识，那么现在是时候开启一段令人兴奋的进阶之旅了。这篇 Hadoop
Hadoop—HDFS
客户端 -> NameNode 一般最少俩台存储元数据（存储的文件名格式等） 不包扩数据存储的DataNode节点 多台NameNode根据Zookeeper进行选主当主节点宕机会自动切换，如果是因为网络延时Zookeeper没能监听到，会先杀死该线程再切换主节点。6.ANN会使用fsimage加e
大数据之——Hadoop的HDFS、YARN、MapReduce
如何看他们的关系？首先HDFS将【NameNode】部署到一个节点先，分出多个【DataNode】分布到各个节点上，里面分别存储了将总的海量数据分散了的【子数据】，最后还要有一个节点有【Secondary NameNode】来备份【NameNode】的数据；
Hadoop的集群搭建（HA），HDFS的工作流程（读、写、nn和snn）
1. HDFS的是基于流数据模式访问（来了一点数据，就立马处理掉，立马分发到各个存储节点来响应分析、查询等，重点关注数据的吞吐量而不是访问速度）和处理超大文件的需求而开发的一个主从架构的分布式文件系统（分布式文件系统：一种允许文件透过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储
hadoop调优-HDFS集群数据不均衡处理
hdfs diskbalancer -execute {/system/diskbalancer/XXXXX/{主机名}.plan.json}hdfs diskbalancer -cancel {/system/diskbalancer/XXXXX/{主机名}.plan.json}2、设置允许的磁盘
Hadoop生态圈三大组件：HDFS的读写流程、MapReduce计算流程、Yarn资源调度
Hadoop生态圈三大组件：HDFS的读写流程、MapReduce计算流程、Yarn资源调度
hadoop的MapReduce
二:中心调度模式: 1. 由一个节点作为中心调度管理者 2. 将任务划分为几个具体步骤 3. 管理者安排每个机器执行任务 4. 最终得到结果数据。一:分散-汇总模式:数据分片,多个服务器负责各个部分数据处理,最后结果汇总。也就是一系列， 基于数据得出的结论。这些就是我们所说的计算。3.MapRedu
Hadoop3：HDFS的Shell操作（常用命令汇总）
Hadoop
2. PySpark的HDFS和MySQL读写
集群主节点IP地址为：192.168.126.10。先初始化SparkSession，Spark master的默认端口是7077。再读取HDFS数据，HDFS的端口是9000，在HDFS系统的/data/目录下存放了三个数据集：ratings.csv，movies.csv，tags.csv。先读取
