文章目录1、Hadoop2、HDFS3、HIVE4、HBase5、Spark1、HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它提供了一个可扩展的分布式文件系统（HDFS）和一个分布式计算框架（MapReduce），可以在大量廉价硬件上进行并行计算。2、HDFSHDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的分布式文件系统。它被设计用于在集群中存储和管理大规模数据集。HDFS将数据分割成块，并将这些块复制到不同的计算节点上，以提供容错性和高可用性。据我了解，大部分公司一般将模型需要的数据例如csv/libsvm格式的文件都会保
在右侧命令行模式操作，将本地的/opt目录上传至HDFS中/user/hadoop目录下，并查找文件块的位置和机架信息，将查找出来的信息保存至本地的/usr/result.txt中。第一步：#上传文件夹hadoopdfs-put/opt/user/hadoop#打印文件块位置信息hdfsfsck/user/hadoop/opt-files-blocks-locations 从画箭头位置复制到新出现的命令行之前。第二步： #复制信息保存至本地的/usr/result.txt中。vim/usr/result.txt#打印文件块机架信息hdfsfsck/user/hadoop/opt-files-b
HDFS基本shell操作1.1创建目录1.2上传指令1.3创建空文件1.4向分布式文件系统中的文件里追加内容1.5查看指令1.6下载指令1.7合并下载1.8移动hdfs中的文件1.9复制hdfs中的文件到hdfs的另一个目录1.10删除命令1.11查看磁盘利用率和文件大小1.12修改权限1.13修改文件的副本数1.14查看文件的状态1.15测试1.1创建目录调用格式:hdfsdfs-mkdir(-p)/目录例如:hdfsdfs-mkdir/datahdfsdfs-mkdir-p/data/a/b/c1.2上传指令调用格式:hdfsdfs-put/本地文件/分布式文件系统路径注意:直接写/是省
HDFS写流程源码分析一、客户端（一）文件创建及Pipeline构建阶段（二）数据写入（三）输出流关闭二、服务端环境为hadoop3.1.3一、客户端以下代码创建并写入文件。publicvoidcreate()throwsURISyntaxException,IOException,InterruptedException{//配置文件Configurationconf=newConfiguration();//获取文件系统FileSystemfs=FileSystem.get(newURI("hdfs://192.168.157.128:9000"),conf,"root");//创建文件并
兼职公司Hadoop运维之后，经常要解决Hdfs空间占用的问题，不知道哪天谁又在集群上留下一大堆缓存文件也不清掉，Hadoop本身默认就是三副本，人一多每个人留一点结果占用了一堆的存储空间。在Linux上游du这个指令可以很轻松的结合sort对文件夹的大小进行排序，分析，如下：du-smh*|sort-h[root@hadoop101opt]#du-smh*|sort-h154M rh1.2G software14G module在Hdfs上也支持使用du进行文件大小的分析，但是套用上面的模式，就会有些不兼容，所以我对这个指令的结果进行一定的处理，可以得到和上面一样的效果，在此记录一下供大家参
一、HDFSshell命令首先启动Hadoop，命令如下：cd/usr/local/hadoop/sbinstart-dfs.sh在终端输入如下命令，查看hdfsdfs总共支持哪些操作：cd/usr/local/hadoop/binhdfsdfs上述命令执行后，会显示如下的结果：如果显示WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable，说明环境变量JAVA_LIBRARY_PATH并未定义，首先进入配置界面vim~
一、HDFSshell命令首先启动Hadoop，命令如下：cd/usr/local/hadoop/sbinstart-dfs.sh在终端输入如下命令，查看hdfsdfs总共支持哪些操作：cd/usr/local/hadoop/binhdfsdfs上述命令执行后，会显示如下的结果：如果显示WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable，说明环境变量JAVA_LIBRARY_PATH并未定义，首先进入配置界面vim~
HDFS权限管理认证、授权、审计（/var/log/secure）HDFS权限管理身份认证，数据访问权限认证UGO模型：每个文件和目录都与一个owner、group关联user：文件所有者group：组内其他成员other：其他用户组，最低权限读、写、执行权限-/d(文件类型)rwx(owner权限)rwx(group权限)rwx(other权限)hdfs中没有可执行文件的概念，对于目录有x权限，才能读取目录的子级权限掩码fs.permissions.umask-mode新建文件及目录的默认权限，默认022修改权限#权限变更hadoopfs-chmod[-R递归]777file_path#ug
简介分层聚类算法试图建立一个聚类的层次结构，有两类：聚合型(agglomerative)和分裂型(divisive)。聚合法最初将每个数据点作为一个单独的聚类，然后迭代合并，直到最后的聚类中包含所有的数据点。它也被称为自下而上的方法。分裂聚类遵循自上而下的流程，从一个拥有所有数据点的单一聚类开始，迭代地将该聚类分割成更小的聚类，直到每个聚类包含一个数据点。下图展示的便是聚合法的示意图。流程聚合分层聚类算法包括以下步骤：计算各聚类之间的距离(初始时，每个数据点作为一个单独的聚类)。根据距离函数，将相似的聚类合并成一个聚类。重复上述两步，直到所有的数据点被合并成最后一个聚类。常用的距离函数：单联动
1.简单问题1.HDFS的优点？处理大数据容易扩展，直接加服务器高容错，多副本低要求不需要优秀的服务器（负载均衡）2.HDFS的缺点？不适应实时，修改速率相对较慢（只能追加）无法对小数据进行大量的存储，因为NN的容量是一定的，不支持并发写入，文件随机修改：同时只能一个线程对文件进行写操作，只能追加写3.说说HDFS的结构NN（NameNode）存储元数据和目录，处理客户端的读写请求DN(DataNode)存储数据块和校验和，执行数据块的读写操作SNN备份NN，对元数据进行更新操作（滚动日志+fsimage）客户端：自己将文件切割称相应的块，然后上传。与NN进行交互获取块。与DN进行交互，执行操
