对于hadoop的输入和输出文件,有什么要求吗?

近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西能够做到第三方文件的分发和缓存功能,以下具体解释: 假设我们须要在map之间共享一些数据,假设信息量不大,我

最近在处理离线数据导入HBase的问题,涉及从Hdfs中读取gz压缩文件,把思路记录下来,以作备用.具体代码如下: package org.dba.util; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impo

因为对控制文件的分片数目,进而控制文件的map个数非常感兴趣,因此有查找如下资料的需求.下面来看看我总结的吧:) 当向HDFS上写文件时,可以通过设置dfs.blocksize配置项来设置文件的block size,这导致HDFS上不同文件的block size是不同的.有时候我们需要知道HDFS上某个文件的block size,比如想知道该该文件作为job的输入会创建几个map等.Hadoop FS Shell提供了一个-stat选项可以达到目的.官方文档描述这个选项时遗漏了可选参数.-sta

ACM中巧用文件的输入输出来改写acm程序的输入输出 经常有见大神们使用文件来代替ACM程序中的IO,尤其是当程序IO比较复杂时,可以使自己能够更专注于代码的测试,而不是怎样敲输入. C/C++代码中: 使用    stdio.h    中包含的另一个函数freopen函数 FILE * freopen ( const char * filename, const char * mode, FILE * stream );文件名,打开的模式,文件指针,通常使用标准流文件(stdin/stdout

简介: 最近在写MapReduce程序处理日志时,需要解析JSON配置文件,简化Java程序和处理逻辑.但是Hadoop本身似乎没有内置对JSON文件的解析功能,我们不得不求助于第三方JSON工具包.这里选择json-simple实现我们的功能. 在Hadoop上执行Java程序的命令如下所示: [hadoop@localhost]$ hadoop jar my-mapreduce.jar my-mapreduce.jar是我们进行日志处理的MapReduce程序.现在假定我们需要在其中处理JS

hadoop存在多种日志文件,其中master上的日志文件记录全面信息,包括slave上的jobtracker与datanode也会将错误信息写到master中.而slave中的日志主要记录完成的task任务信息. 默认情况下,hadoop日志保存在HADOOP_INSTALL/logs目录,但一般情况下建议重新指定路径,常用的是/var/log/hadoop,通过在hadoop-env.sh中增加以下一行来实现: export HADOOP_LOG_DIR=/var/log/hadoop 一.

情景描述: 种种原因,不小心把系统根目录中的tmp文件删除了!发现jps之后看不到 master主机上面的namenode,resourcemanager,secondarynamenode三个进程了! 其他的两个slave中都是正常看到datanode! 解决办法: 01.cd /tmp 进入tmp文件夹 02.使用命令 ps -ef | grep namenode| grep -v grep ps -ef | grep secondarynamenode| grep -v grep ps -

业务场景大概是这样,我需要在公司hadoop集群上对博文进行结巴分词.我的数据是存储在hive表格中的,数据量涉及到五百万用户三个月内发的所有博文. 首先对于数据来说,很简单,在hive表格中就是两列,一列代表的是uid,一列代表的是博文内容.举个例子如下: uid content 12345 今天天气真好啊 23456 中午的食物真不错啊 ... ... 对于hive表格,我在使用hadoop的时候,方法一般使用的是hive+python的形式,也就是从hive中一行行的读取数据,每一行都经过

hadoop存在多种日志文件,其中master上的日志文件记录全面信息,包括slave上的jobtracker与datanode也会将错误信息写到master中.而slave中的日志主要记录完成的task任务信息. 默认情况下,hadoop日志保存在HADOOP_INSTALL/logs目录,但一般情况下建议重新指定路径,常用的是/var/log/hadoop,通过在hadoop-env.sh中增加以下一行来实现: export HADOOP_LOG_DIR=/var/log/hadoop 一.

问题来源: 使用sudo命令,让hadoop用户使用root身份执行命令时报错: [hadoop@mydocker ~]$ sudo date [sudo] password for hadoop: hadoop 不在 sudoers 文件中.此事将被报告. 可以看到hadoop用户没有权限使用sudo命令以root身份执行命令. 解决方法: 打开终端,先以root身份登录,然后执行如下命令:visudo 在打开的文件中,找到下面这一行:root ALL=(ALL) ALL并紧帖其下面,添上自己

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe

对HDFS操作的几个命令(必须是Hadoop命令,否则只是对本地操作) 1. 查看HDFS中某个目录或文件的包含哪些文件和文件夹: bin/hadoop dfs/fs -ls 文件(夹)路径 若是非空文件夹,则为目录:查看结果显示目录下的文件和文件夹. 若是空文件夹:查看结果为空. 若是文件:查看结果为该文件本身信息. 对于查看结果显示的信息说明:       三种文件权限:r 可读,w 可写,x 可执行.如果没有哪种权限,用- 代替. 三个类别的权限:文件所属主,文件所属组,其他用户. 如果文

1.Java动态代理实例 Java 动态代理一个简单的demo:(用以对比Hadoop中的动态代理) Hello接口: public interface Hello { void sayHello(String to); void print(String p); } Hello接口的实现类: public class HelloImpl implements Hello {           public void sayHello(String to) {          System.

在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间,不仅如此,lzo是基于block分块的,这样他就允许数据被分解成chunk,并行的被hadoop处理.这样的特点,就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式. lzo本身不是splitable的,所以当数据为text格式时,用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map.但是sequencefile本身是分块的,所以sequencefile格式的文件,再配上lzo的压缩格式,就可实现lzo文

secondarynamenode 图: secondarynamenode根据文件的的大小对namenode的编辑日志和镜像日志 进行合并. 光从字面上来理解,很容易让一些初学者先入为主的认为:SecondaryNameNode(snn)就是NameNode(nn)的热备进程.其 实不是.snn是HDFS架构中的一个组成部分,但是经常由于名字而被人误解它真正的用途,其实它真正的用途,是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份,并减少namenode重启的时间.对于ha

一.在root下进行格式化 这样很糟糕 这样的话,若是第一次装的话,我的建议是将生成的文件都删掉,恢复到最开始的状态, 1. 首先你需要删除 vi conf/hdfs-site.xml   配置文件的dfs.name.dir和dfs.data.di的路径位置,我的是:/home/hadoop/dfs 故为:rm -rf  /home/hadoop/dfs 2.其次你需要删除  vi conf/mapred-site.xml   文件中的mapred.system.dir  的文件位置: <val

Hadoop中的Map Reduce框架依赖InputFormat提供数据,依赖OutputFormat输出数据,每一个Map Reduce程序都离不开它们.Hadoop提供了一系列InputFormat和OutputFormat方便开发,本文介绍几种常用的: TextInputFormat 作为默认的文件输入格式,用于读取纯文本文件,文件被分为一系列以LF或者CR结束的行,key是每一行的位置偏移量,是LongWritable类型的,value是每一行的内容,为Text类型. KeyValue

在linux中,/etc/fstab文件是磁盘挂载的问题,若该文件不小心给修改了,或者被删除了,那么就会导致系统无法重启.因为/etc/fstab文件是记录磁盘挂载的信息,若该文件出现了问题,那么对应的主目录(/)和(/boot)以及swap的磁盘将无法挂载,所以这个文件对于linux系统来说是相当重要的. 我犯的错误是:我在对hadoop集群进行文件配置的时候,在一台主机上对/etc/fstab文件进行修改,修改好了之后,准备分发给其他主机,我开始以为fstab文件的内容是一样的,于是我就该文

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.如果在HDFS中存储小文件,那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了).而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件. 任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,没一个object占用150 bytes的内存空间.所以,如果有10million个文件,没一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G