1. 任务背景 近日有个项目任务,要求读取压缩在Zip中的百科HTML文件,经分析发现,提供的Zip文件有如下特点(=>指代对应解决方案): (1) 压缩为分卷文件 => 只需将解压缩在同一目录中的一个分卷zip即可解压缩出整个文件 (2) 压缩文件中又包含不同的两个文件夹,且各包含n个小zip文件,小zip文件中包含目录及对应的HTML文本文件 采用第一方案:依次解压缩各小zip文件,存放在一个目录中,然后上传到HDFS中 存在问题:每个小zip都包含上万个小文件,按照第一方案解压缩,耗费的

HDFS Read调优 在基于 HDFS 存储的 HBase 中,主要有两种调优方式: 绕过RPC的选项,称为short circuit reads 开启让HDFS推测性地从多个datanode读数据的选项,称为 hedged reads Short-Circuit Reads 一般来说,HBase RegionServer 与 HDFS DataNode在一起,所以可以实现很好的数据本地化.但是在早期Hadoop 1.0.0版本中,RegionServer 在与 DataNode通过RPC通信

Hadoop版本:2.6.0 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4146398.html 概述 HDFS中的集中化缓存管理是一个明确的缓存机制,它允许用户指定要缓存的HDFS路径.NameNode会和保存着所需快数据的所有DataNode通信,并指导他们把块数据缓存在off-heap缓存中. HDFS集中化缓存管理具有许多重大优势: 1.明确的锁定可以阻止频繁使用的数据被从内存中清除.当工作集

sudo apt-get install eclipse 安装后打开eclipse,提示出错 An error has occurred. See the log file /home/pengeorge/.eclipse/org.eclipse.platform_3.7.0_155965261/configuration/1342406790169.log. 查看错误日志然后解决 打开log文件,看到以下的错误 !SESSION 2012-07-16 10:46:29.992 --------

1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs中. 1.1.根据需求,首先定义一下3大要素: 采集源,即source—监控日志文件内容更新:exec ‘tail -F file’ 下沉目标,即sink—HDFS文件系统:hdfs sink Source和sink之间 1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时

HDFS中的命令行 本文介绍了HDFS以命令行执行的时候.几个经常使用的命令行的作用和怎样使用~ 1. fs fs是启动命令行动作,该命令用于提供一系列子命令. 使用形式为hadoop fs –cmd <args> 当中,cmd是子命令,args是详细的命令操作. 比如hadoop fs –help 或者说fs是其余子命令的父亲.其余都是在"-cmd"的模式下的! 2. –cat 输出 hadoop fs –cat URI 将路径指定的文件输出到屏幕 3. –copyFro

在设计一种HDFS模式时,首先应该决定文件的位置.标准化的位置会使得团队之间更容易查找和共享数据. 推荐HDFS目录结构实例.目录结构简化了不同组和用户的权限分配 /user/{username} 只属于特定用户的数据,JAR包和配置文件.通常是用户在试验中使用的非正式数据,不属于业务流程./user下的目录通常只能由所有者进行读取和写入 /etl ETL(Extract, Transform and Load,提取,转化,加载)工作流正在处理的.处于不同阶段的数据./etl目录由ETL过程(通

HDFS是一个分布式文件系统,既然是文件系统,就可以对其文件进行操作,比如说新建文件.删除文件.读取文件内容等操作.下面记录一下使用JAVA API对HDFS中的文件进行操作的过程. 对分HDFS中的文件操作主要涉及一下几个类: Configuration类:该类的对象封转了客户端或者服务器的配置. FileSystem类:该类的对象是一个文件系统对象,可以用该对象的一些方法来对文件进行操作.FileSystem fs = FileSystem.get(conf);通过FileSystem的静态

HDFS中JAVA API的使用   HDFS是一个分布式文件系统,既然是文件系统,就可以对其文件进行操作,比如说新建文件.删除文件.读取文件内容等操作.下面记录一下使用JAVA API对HDFS中的文件进行操作的过程. 对分HDFS中的文件操作主要涉及一下几个类: Configuration类:该类的对象封转了客户端或者服务器的配置. FileSystem类:该类的对象是一个文件系统对象,可以用该对象的一些方法来对文件进行操作.FileSystem fs = FileSystem.get(co

转自解决ubuntu中zip解压的中文乱码问题 在我的ubuntu12.10中,发现显示中文基本都是正常的,只有在解压windows传过来的zip文件时,才会出现乱码.所以,我用另一个方法解决中文乱码问题. 用到的工具是The Unarchiver项目提供的lsar/unar工具.   安装(12.04及以上): 代码: sudo apt-get install unar   12.04以下或者想编译安装的朋友请参考: viewtopic.php?f=35&t=353426   使用: 假设需要

HDFS中PathFilter类 在单个操作中处理一批文件,这是很常见的需求.比如说处理日志的MapReduce作业可能需要分析一个月内包含在大量目录中的日志文件.在一个表达式中使用通配符在匹配多个文件时比较方便的,无需列举每个文件和目录来指定输入.hadoop为执行通配提供了两个FIleSystem方法: 1 public FileStatus[] globStatus(Path pathPattern) throw IOException 2 public FileStatus[] glob

HDFS中文件的压缩与解压 文件的压缩有两大好处:1.可以减少存储文件所需要的磁盘空间:2.可以加速数据在网络和磁盘上的传输.尤其是在处理大数据时,这两大好处是相当重要的. 下面是一个使用gzip工具压缩文件的例子.将文件/user/hadoop/aa.txt进行压缩,压缩后为/user/hadoop/text.gz 1 package com.hdfs; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.io.InputStream; 5 import

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

准备 本示例将实现从MySQL数据库中将数据导入到HDFS中 参考文档: http://sqoop.apache.org/docs/1.99.7/user/Sqoop5MinutesDemo.html http://blog.csdn.net/m_signals/article/details/53190965 http://blog.csdn.net/lazythinker/article/details/52064165 http://blog.sina.com.cn/s/blog_61d8

jsonObject.toString():需要处理的json对象转成的字符串 "/testData/ExtractKWByOnce.txt":写入hdfs中的目标路径 try { Configuration configuration=new Configuration(); InputStream inputStream=new BufferedInputStream( new ByteArrayInputStream(jsonObject.toString().getBytes(

sqoop import -fs hdfs://x.x.x.x:8020 -jt local --connect "jdbc:oracle:thin:@x.x.x.x:1521:testdb" --username user2 --password user2 --verbose --as-textfile --delete-target-dir -m 1 --query "select * from test_tb where \$CONDITIONS" --ta

可能大家会问,oracle和HDFS属于不同场景的存储系统,它们之间为什么会有联系呢?确实,从技术本身来看,他们确实无关联,但利用“整体学习”的思想,跳出技术本身,可以发现Oracle的缓冲区和HDFS的edit logs都是为了解决频繁IO而出现的,可以解决因频繁读写磁盘而导致性能低的问题.如下图所示: 一.Oracle的缓冲区机制 Oracle的缓冲区主要有两种:数据库缓冲区缓存(data buffer cache,后面简称DB chche)和日志缓冲区(redo log)(对oracle实

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

HBase结合MapReduce批量导入 package hbase; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat; import o

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro