目录1、文件系统SQL连接器2、如何指定文件系统类型3、如何指定文件格式4、读取文件系统4.1开启 目录监控 4.2 可用的Metadata5、写出文件系统5.1创建分区表5.2滚动策略、文件合并、分区提交5.3指定SinkParallelism6、示例_通过FlinkSQL读取kafka在写入hive表6.1、创建kafkasource表用于读取kafka6.2、创建hdfssink表用于写出到hdfs6.3、insertinto写入到 hdfs_sink_table6.4、查询 hdfs_sink_table6.5、创建hive表，指定local1、文件系统SQL连接器文件系统连接器允许从
目录一、为什么需要分布式存储？二、分布式的基础架构分析 三、HDFS基础架构1.HDFS简介四、HDFS集群启停命令1.一键启停脚本2.单进程启停五、HDFS基本操作命令1.创建文件夹 2.查看指定目录下内容 3.上传文件到HDFS指定目录下 4.查看HDFS文件内容5.下载HDFS文件 6.拷贝HDFS文件 7.追加数据到HDFS文件中8.HDFS数据移动操作 9.HDFS数据删除操作六、HDFS权限不足解决方法1.超级用户2.修改权限(和Linu一致)一、为什么需要分布式存储？ ①数据量太大，单机存储能力有上限，需要靠数量来解决问题。 ②数量的提升带来的是网络传输、磁盘读写、
文章目录1.创建Maven项目2.添加相关依赖3.创建日志属性文件4.启动集群HDFS服务5.在HDFS上创建文件6.写入HDFS文件6.1将数据直接写入HDFS文件6.2将本地文件写入HDFS文件7.读取HDFS文件7.1读取HDFS文件直接在控制台显示7.2读取HDFS文件，保存为本地文件8.重命名目录或文件8.1重命名目录8.2重命名文件9.显示文件列表9.1显示指定目录下文件全部信息9.2显示指定目录下文件路径和长度信息10.获取文件块信息11.创建目录12.判断目录或文件是否存在13.判断Path指向目录还是文件14.删除目录或文件14.1删除文件14.2删除目录14.3删除目录或文
一、解压HDFS中的gzip压缩文件首先，先把HDFS中的gzip压缩文件下载到本地[root@hurys22~]#hdfsdfs-get /rtp/statistics/statistics2023-05-17.csv.gz /opt/hdfs_rtp/然后，在/opt/hdfs_rtp/目录下查看文件[root@hurys22~]#cd/opt/hdfs_rtp/[root@hurys22hdfs_rtp]#lsevaluation2023-05-09.csv evaluation2023-05-10.csv evaluation2023-05-11.csv statistics2023
HDFS读写流程详细过程HDFS的定义一、组成架构二、优缺点三、读流程四、NameNode和SeconderyNameNode五、写流程HDFS的定义HDFS（HadoopDistributedFileSystem），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。一、组成架构NameNode(NN):集群的Master，它是一个主管，管理者(1)管理HDFS的命名空间(2)配置副本策略(3)管理数据块(Block)映射信息(4)处理
一、目的作为日志采集工具Flume，它在项目中最常见的就是采集Kafka中的数据然后写入HDFS或者HBase中，这里就是用flume采集Kafka的数据导入HDFS中二、各工具版本（一）Kafkakafka_2.13-3.0.0.tgz（二）Hadoop（HDFS）hadoop-3.1.3.tar.gz（三）Flumeapache-flume-1.9.0-bin.tar.gz三、实施步骤（一）到flume的conf的目录下#cd /home/hurys/dc_env/flume190/conf（二）创建配置文件evaluation.properties#vi evaluation.prope
文章目录1.HDFS文件系统基本信息2.HDFS基础命令2.1HDFS上创建文件夹2.2查看HDFS指定目录下的内容2.3本地上传文件到HDFS指定目录下2.4查看HDFS文件内容2.5下载HDFS文件2.6复制HDFS文件2.7追加数据到HDFS文件中2.8HDFS数据移动2.9HDFS删除数据3.HDFS更多命令1.HDFS文件系统基本信息HDFS和Linux系统一样，均是以/作为跟目录的组织形式如何区分HDFS和Linux上的路径？可以采用如下方式区分#在linux路径前面加file:///Linux：file:///file:///usr/local/hello.txt#在hdfs路径
一：mysql初始化。mysql-uroot-p123456createdatabasedinky;grantallprivilegesondinky.*to'dinky'@'%'identifiedby'dinky'withgrantoption;flushprivileges;二：上传dinky。上传至目录/opt/app/dlinktar-zxvfdlink-release-0.7.4.tar.gzmvdlink-release-0.7.4dinkycddinky#首先登录mysqlmysql-udinky-pdinkymysql>usedinky;mysql>source/opt/ap
一、HadoopHDFS(分布式文件系统)为什么要分布式存储数据假设一个文件有100tb，我们就把文件划分为多个部分，放入到多个服务器靠数量取胜，多台服务器组合，才能Hold住数据量太大，单机存储能力有上限，需要靠数量来解决问题数量的提升带来的是网络传输，磁盘读写，CUP，内存等各方面的综合提升。分布式组合在一起可以达到1+1>2的效果二、大数据体系中，分布式的调度主要有2类架构模式：1.去(无)中心化模式去中心化模式，没有明确的中心，众多服务器之间基于特定规则进行同步协调2.中心化模式中心化模式主从模式，大数据框架，大多数的基础架构上，都是符合：中心化模式的即：有一个中心节点(服务器)来统筹
文章目录一、创建Maven项目二、添加依赖三、创建日志属性文件四、在HDFS上创建文件五、写入HDFS文件1、将数据直接写入HDFS文件2、将本地文件写入HDFS文件六、读取HDFS文件1、读取HDFS文件直接在控制台显示2、读取HDFS文件，保存为本地文件一、创建Maven项目二、添加依赖在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖dependencies>dependency>!--hadoop客户端-->groupId>org.apache.hadoop/groupId>artifactId>hadoop-client/artifactId>version>3.3.4/vers
