package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; impor

在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s

集群测试 上传小文件到集群,随便选择一个小文件上传到hdfs的根目录 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input / [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ 验证是否上传成功,验证ok,Replication的3代表三个副本数 image.png 上传一个大文件如我们的hadoop安装包 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/

1.通过Java往hdfs写avro文件 import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.nio.ByteBuffer; import org.apache.avro.Schema; import org.apache.avro.file.CodecFactory; import org.apache.avro.file.DataFileWriter; import

JFinal中文件上传后会默认放置到WebContent的upload包下,但是tomcat会自动重启,当我们再次打开upload文件夹查看我们刚刚上传的文件时,发现上传的文件已经没有了.因为tomcat重启后会清除upload文件夹下的所有文件,所以我们为了避免文件丢失,不要使用文件的默认路径. 自定义文件的上传路径如下: 在Config类中的 configConstant中定义文件上传的基本路径,如: me.setBaseUploadPath("D:\\ecplises\\workspace

目录 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS 二.开发scala代码 standAlone模式查看HDFS上的文件 步骤 一.退出local模式,重新进入Spark-shell 二.开发scala代码 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS cd /export/servers/sparkdatas hdfs dfs -mkdir -p /sparkwordcount hdfs dfs -put wordcount.txt /s

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

要读取的文件为:/user/hdfs/stdin.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <request> <jobinstanceid>SK9cohJD4yklcD8dJuZXDA</jobinstanceid> <context> <property name="userName" value="xdf"/&g

需要添加的依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-net/commons-net --> <dependency> <groupId>commons-net</groupId> <artifactId>commons-net</artifactId> <version>3.3</version> </dependency> 读取FTP中的

代码如下: import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.sql

[From]https://blog.csdn.net/u010989078/article/details/51790166 package test; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.ap

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

./bin/sparkR --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.3.0 --master yarn hdfs://master:9000/tmp/demo.cvs 替换你的hdfs路径>sc = sparkR.init(master = "yarn″, appName="SparkR")>sqlContext = sparkRSQL.init(sc)>demo = read.df(sqlContext,'hdf

某些场景下,我们在写UDF实现业务逻辑时候,可能需要去读取某个文件. 我们可以将此文件上传个hdfs某个路径下,然后通过hdfs api读取该文件,但是需要注意: UDF中读取文件部分最好放在静态代码块中(只会在类加载时候读取一次)或者放在构造方法中(在实例化的时候执行一次),尤其在处理的数据量比较大的时候,否则会反反复复的读取,造成不必要的开销,甚至任务失败,示例代码如下: package cn.com.dtmobile.udf; import java.util.HashMap; impor

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

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

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

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

今天遇到一些问题,需要从ftp上读取一些excel文件,并需要将excel中的数据写入到数据库,这样就可以通过管理页面查看这些数据. 我将相关工作分为三步,1.从ftp上读取相关文件,并将excel文件下载到本地.2.读取本地下载完成的excel,读取相关信息 3.将读取的信息存储到数据库中. 1.获取java操作ftp操作,首先要从maven仓库https://mvnrepository.com/artifact/commons-net/commons-net 下载相应的jar包,apache

一.定时删除linux上定时的文件 显示20分钟前的文件 -exec ls -l {} \; 删除20分钟前的文件 -exec rm {} \; 显示20天前的文件 -exec ls -l {} \; 删除20天前的文件 -exec rm {} \; 二.定时删除HDFS上过时的文件 思路:获取文件或目录的修改时间,与设定的过期时间进行比较,对过期文件执行删除操作即可. #!/bin/bash source ~/.bashrc #待检测的HDFS目录 data1_file=/hive/wareh

前言: 一直有个想法,就是把工作中遇到的坑通过自己的深挖,总结成一套相同问题的解决方案供各位同行拍砖探讨.眼瞅着2015年第一个工作日就要来到了,小匹夫也休息的差不多了,寻思着也该写点东西活动活动大脑和手指了.那么今天开始,小匹夫会记录一些平时工作中遇到的坑,以及小匹夫的应对方法,欢迎各位拍砖讨论.那么今天主要讨论一下Unity3D在移动端如何动态的读取外部文件,比如csv(txt),xml一类的文件.主要涉及的问题,就是PC端上本来测试的好好的东西,到了移动端就不能用了,所以要讨论一下PC端和