怎么从hdfs上获取数据

HDFS写数据和读数据流程

HDFS数据存储 HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时.请求NameNode分配一个block. NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client. HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里. 核心类DistributedFileSystem HDFS写数据流程客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接

HTTP请求（GET与POST区别）和响应（get是从服务器上获取数据，post是向服务器传送数据，格式与举例都非常清楚）

HTTP有两部分组成:请求与响应,下面分别整理. 一．HTTP请求 1．HTTP请求格式: <request line> <headers> <blank line> [<request-body>] 在HTTP请求中,第一行必须是一个请求行(request line),用来说明请求类型.要访问的资源以及使用的HTTP版本.紧接着是一个首部(header)小节,用来说明服务器要使用的附加信息.在首部之后是一个空行,再此之后可以添加任意的其他数据[称之为主体(

把HDFS上的数据导入到Hive中

1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

hbase 从hdfs上读取数据到hbase中

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group

在standalone模式下运行yarn 0.9.0对HDFS上的数据进行计算

1.通读http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 2.在每台机器上将spark安装到/opt/spark 3.在第一台机器上启动spark master. [root@jfp3-1 latest]# ./sbin/start-master.sh 在logs目录查看日志: [root@jfp3-1 latest]# tail -100f logs/spark-root-org.apache.spark.d

HDFS上传数据的流程

1.当客户端输入一条指令:hdfs dfs -put text.txt /text时,这条命令会给到DistributeFileSystem. 2.通过DistributeFileSystem简称DFS会创建DFSClient. 3.DFSClient会与hdfs服务器建立RPC通讯,此时客户端就可以访问NameNode,并向其发送请求,并且NameNode接到请求命令后会返回一个NameNode代理对象(NameNodeProxies). 4.客户端通过代理对象NameNodeProxies

从BUG工具redmine上获取数据后借助python模块pycha 画出BUG分析类报表

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

sqoop导入hdfs上的数据到oracle

/opt/sqoop-/bin/sqoop export --table mytablename --connect jdbc:oracle:thin:@**.**.**.**:***:dbasename --username myusername--password mypassword--export-dir /result/hive/***/000000_0 --columns column1,column2,column3--input-fields-terminated-by '\00

python 解析Hdfs上的数据文件

python想直接读取hadoop上的文件内容,一番操作,头发掉了几根,也没能解析出来parquet文件类型的文件. 本博文简单讲解一下TEXTFILE文件格式的解析: 需要安装模块hdfs from hdfs.client import Client client = Client("http://bigdata-poc.com:50070") #print(dir(client)) filepath="/user/hive/warehouse/sd.db/test_201

通过FSDataOutputStream向HDFS上写数据

FSDataOutputStream,这个类重载了很多write方法,用于写入很多类型的数据:比如字节数组,long,int,char等等. 像FSDataInputStream一样,要获得FSDataOutputStream的实例,必须通过FileSystem该类来和HDFS建立连接,然后通过路径返回FSDataOutputStream实例. FileSystem返回FSDataOutputStream实例的方法有两组 1.create(Path p)函数,创建一个空文件,然后可以向该文件顺序

Android:解决client从server上获取数据乱码的方法

向server发送HTTP请求.接收到的JSON包为response,用String content = EntityUtils.toString(response.getEntity(),"utf-8");解码还是出现了中文乱码,在后面加了 String name = new String(response.getBytes("iso-8859-1"), "UTF-8"); 也无济于事. 想到server好像是用URLENCODER编了码的.怀

如果你需要从不同的服务器（不同域名）上获取数据就需要使用跨域 HTTP 请求

Response.AppendHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*")Response.AppendHeader("Content-type", "application/json")

统计HDFS 上字节数据统计

class HDFSWordCount { def main (args: Array[String]) { if (args.length > 0){ for (line <- Source.fromFile(args(0)).getLines().toList) //求最大长度 println(line.length +" " +line) } else Console.err.print("please enter fileName") } //对

HDFS各个进程存储在磁盘上的数据含义和注意事项

本文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6293402.html (一)Namenode的目录结构 HDFS进行初次格式化之后将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下生成一系列文件: ${dfs.namenode.name.dir}/ current VERSION edits_0000000000000000001-0000000000000000007 edits_0000000000000000008-0000000

sqoop上传数据到hdfs，并用hive管理数据。

sqoop导入mysql数据表到HDFS中sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table person--target-dir "/root/sqoop" 指定上传到hdfs指定的目录--fields-terminated-by "\t" 指定生成文件的分隔符 HIVE创建外部表,管理数据. CREATE EXTERNAL TAB

AngularJS SQL 获取数据

使用PHP从MySQL中获取数据: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <script src="http://cdn.static.runoob.com/libs/angular.js/1.4.6/angular.min.js"></script> <style> table, th , td { border:

MapReduce读取hdfs上文件，建立词频的倒排索引到Hbase

Hdfs上的数据文件为T0,T1,T2(无后缀): T0: What has come into being in him was life, and the life was the light of all people. The light shines in the darkness, and the darkness did not overcome it. Enter through the narrow gate; for the gate is wide and the road

C#/.NET使用HttpWebRequest、SqlBulkCopy从API获取数据批量插入DB

小弟新手程序员一枚,代码技术和文章水平均不才.所写文章均为对自己所写所学代码的简单记录,可能对于老手程序员营养价值不高,望莫见怪. 我工作上有个需求:从某处API接口上获取数据(大约1W条而已)并插入到数据库中. 楼主刚毕业菜鸟,没做过批量插入操作.借助baidu搜索得知SqlBulkCopy可以实现.SqlBulkCopy相关的原理,我现在还没了解就不摆弄了,以后补上! (不要问为什么不用google,公司内网就连msdn.microsoft.com都不给上!另外我公司是开发C#/.NET的,

sqoop从hdfs 中导出数据到mysql

bin/sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://mini1:3306/study?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"\ --username root \ --password root \ --table top_n_city \ --m \ --export-dir /movie/top_n_city/output/ \ --input-fields-terminated-by '\t'\

Linux内核--网络栈实现分析（六）--应用层获取数据包（上）

本文分析基于内核Linux 1.2.13 原创作品,转载请标明http://blog.csdn.net/yming0221/article/details/7541907 更多请看专栏,地址http://blog.csdn.net/column/details/linux-kernel-net.html 作者:闫明注:标题中的”(上)“,”(下)“表示分析过程基于数据包的传递方向:”(上)“表示分析是从底层向上分析.”(下)“表示分析是从上向下分析. 上篇博文分析了传输层从网络层获取数据包后将

Sqoop2入门之导入关系型数据库数据到HDFS上(sqoop2-1.99.4版本)

sqoop2-1.99.4和sqoop2-1.99.3版本操作略有不同:新版本中使用link代替了老版本的connection,其他使用类似. sqoop2-1.99.4环境搭建参见:Sqoop2环境搭建 sqoop2-1.99.3版本实现参见:Sqoop2入门之导入关系型数据库数据到HDFS上启动sqoop2-1.99.4版本客户端: $SQOOP2_HOME/bin/sqoop.sh client set server --host hadoop000 --port --webapp sq

巴特西