是否有任何工具或实用程序可以检查HDFS文件是textfile还是二进制文件，如avro、ORC等？我无法回复文件扩展名。我不想知道确切的类型。我只需要知道数据是否可读。 最佳答案 让我们bash它hdfsdfs-cat/file/on/hdfs|head-15>tmp;file-itmp;rmtmp对于像parquet等不可读的文件，你会得到这个:tmp:application/octet-stream;charset=binary 关于file-如何检查HDFS文件是否包含二进制数据
在Scala中，如何读取HDFS中的文件并将内容分配给变量。我知道如何读取文件并且能够打印它。但是如果我尝试将内容分配给一个字符串，它将输出作为Unit()。以下是我尝试过的代码。valdfs=org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(config);valsnapshot_file="/path/to/file/test.txt"valstream=dfs.open(newPath(snapshot_file))defreadLines=Stream.cons(stream.readLine,Stream.continually(stream.readL
我正在使用spark作业从声明区域读取csv文件数据，并使用以下代码行将该数据复制到HDFS中:valconf=newSparkConf().setAppName("WCRemoteReadHDFSWrite").set("spark.hadoop.validateOutputSpecs","true");valsc=newSparkContext(conf)valrdd=sc.textFile(source)rdd.saveAsTextFile(destination)csv文件包含以下格式的数据:CTId,C3UID,region,product,KeyWord1,10046341
我想通过HDFSAPI访问本地文件系统。我有以下内容:Stringfilename;//...Pathp=newPath(filename);p.getFileSystem(newConfiguration()).create(p);问题是我在同一台机器上有HDFS节点，当我调用p.getFileSystem(newConfiguration()).create(p);它会尝试创建一个HDFS文件，而不是一个本地文件。有没有办法通过p.getFileSystem(newConfiguration()).create(p)访问local文件系统？ 最佳答案
如果我试图将200MB的文件写入HDFS，其中HDFSblock大小为128MB。如果写入200MB中的150MB后写入失败，会发生什么情况。我可以从写入的数据部分读取数据吗？如果我尝试再次写入同一个文件怎么办？那会是重复的吗？之前写入失败的150MB数据会怎样？ 最佳答案 HDFS默认block大小为128MB，如果写入失败(将在HadoopAdministrationUI中显示状态，并复制文件扩展名。)只会复制150MB的数据。是的，您只能读取部分数据(150MB)。一旦您恢复复制，它将从之前的点继续(如果两个路径相同且文件名相
我需要一些帮助。我正在使用python代码从网页下载文件并将其放置在本地文件系统中，然后使用put命令将其传输到HDFS，然后对其执行操作。但在某些情况下，文件可能会非常大，下载到本地文件系统并不是一个正确的过程。所以我希望文件直接下载到HDFS中，而不使用本地文件系统。任何人都可以建议我一些方法，哪一种是最好的方法？如果我的问题有任何错误，请指正。 最佳答案 您可以直接从下载中传输它以避免将其写入磁盘，例如:curlserver.com/my/file|hdfsdfs-put-destination/file-put的-参数告诉它
由于HBase是建立在HDFS之上的，它具有容错的复制策略，这是否意味着HBase是天生的容错和由于底层的HDFS，存储在HBase中的数据将始终可以访问？或者HBase是否实现了自己的复制策略(例如跨区域的表复制)？ 最佳答案 是的，您可以在Hbase中创建区域副本，如前所述here.但是请注意，HBase高可用性是只读的。它的写入可用性不高。如果区域服务器出现故障，那么在将区域分配给新的区域服务器之前，您将无法写入。要启用只读副本，您需要通过将hbase.region.replica.replication.enabled设置为
我正在尝试使用水槽将数据从kafka源提取到hdfs。下面是我的水槽配置文件。flume1.sources=kafka-source-1flume1.channels=hdfs-channel-1flume1.sinks=hdfs-sink-1flume1.sources.kafka-source-1.type=org.apache.flume.source.kafka.KafkaSourceflume1.sources.kafka-source-1.bootstrap.servers=localhost:9092flume1.sources.kafka-source-1.zookee
我想知道是否有某种方法可以利用spark.hdfs文件夹结构中已经存在的元数据信息。例如，我正在使用以下代码将数据写入hdfs，valcolumns=Seq("country","state")dataframe1.write.partitionBy(columns:_*).mode("overwrite").save(path)这会生成类似的目录结构，path/country=xyz/state=1path/country=xyz/state=2path/country=xyz/state=3path/country=abc/state=4我想知道的是使用spark，有没有办法将所有
我想从我的mapreduce脚本中引用hadoop中hdfs集群上的一个文件。是否可以在不使用完整路径(hdfs://ip/path/to/file)而是使用本地/path/to/file引用的情况下执行此操作？我正在使用java并尝试过类似的方法:Filefile=newFile(stringPathToFile);但这似乎引用了本地文件系统。提前致谢! 最佳答案 您必须使用HadoopAPI访问该文件.您可能正在寻找open.这将为您提供一个类似于通用打开文件的流。File不知道如何处理HDFS中的文件。我找到了这个codeex
