hdfs路径 hdfs路径ascii

编写一个JAVA类方法，通过该方法可以获取出存储在HDFS集群中根目录的所有文件？

while (fileStatusIterator.hasNext()) {

public void listMyFile() throws Exception {

hdfs路径 hdfs路径ascii

hdfs路径 hdfs路径ascii

//获取FileSystem

//"hdfs"为伪造用户，使用hdfs用户进行访问

FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.83.141:8020"), new Configuration(), "hdfs");

RemoteIteratorMultipleInputs可以加载不同路径的输入文件，并且每个路径可用不同的maper iterator =

fileSystem.listFiles(new Path("/"), true);

//遍历迭代器

while (iterator.hasNext()) {

//获取每个文件详细信息

LocatedFileStatus fileStatus = iterator.next();

//获取每个文件的存储路径

System.out.println("路径：" + fileStatus.getPath() +

"---" + fileStatus.getPath().getName());

//获取文件的block存储信息

BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();

//打印每个文件的block数

System.out.println("block数量：" + blockLocations.length);

//打印每一个block副本的存储位置

for (BlockLocation blockLocation : blockLocations) {

String[] hosts = blockLocation.getHosts();

for (String host : hosts) {

System.out.println("主机：" + host);

}}

}}

如何hadoop distcp ftp目录中部分文件

在 Ja API 中，可以使用 FileSystem.listFiles() 方法来获取 HDFS 上文件的列表。该方法接受一个路径作为参数，并返回一个包含文件信息的迭代器。您可以使用该迭代器来遍历 HDFS 上的文件，并获取每个文件的名称，大小等信息。例如，以下代码展示了如何使用 FileSystem.listFiles() 方法来获取 HDFS 上的文件列表：

hadoop中有一个叫做distcp（分布式）的有用程序，能从hadoop的文件系统并行大量数据。

insert overwrite table cite_count select cited , count(citing) from cite group by cited;

distcp一般用于在两个HDFS集群中传输数据。如果集群在hadoop的同一版本上运行，就适合使用hdfs方案：

% hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar

这将从个集群中/foo目录（和它的内容）到第二个集群中的/bar目录下，所以第二个集群会有/bar/foo目录结构。如果/bar不存在，则会新建一个。可以指定多个源路径，并且所有的都会被到目标路径。源路径必须是路径。

默认情况下，distcp会跳过目标路径已经有的文件，但可以通过提供的-overwrite选项进行覆盖，也可以用-update选项来选择只更新那些修改过的文件。

个集群的子树/foo下的一个文件与第二个集群的改变进行同步。

% hadoop distcp -update hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar/foo

distcp是作为一个MapReduce作业执行的，工作由集群中并行运行的map来完成。这里没有reducer。每个文件都由一个单一的map进行，并且distcp通过将文件分成大致相等的文件来为每个map数量大致相同的数据。

map的数量确定：

如果想在两个运行着不同版本HDFS的集群上利用distcp，使用hdfs协议是会失败的，因为RPC系统是不兼容的。想要弥补这种情况，可以使用基于HTTP的HFTP文件系统从源中进行读取。这个作业必须运行在目标集群上，使得HDFS RPC版本是兼容的。使用HFTP重复前面的例子：% hadoop distcp hftp://namenode1:50070/foo hdfs://namenode2/bar

保持HDFS集群的平衡

向HDFS数据时，考虑集群的平衡相当重要。文件块在集群中均匀地分布时，HDFS能达到工作状态。回顾前面1000 GB数据的例子，通过指定-m选项为1，即由一个单一的map执行工作，它的意思是，不考虑速度变慢和未充分利用集群资源，每个块的个副本会存储在运行map的上(直到磁盘被填满)。第二和第三个副本分散在集群中，但这一个并不会平衡。通过让map的数量多于集群中的数量，我们便可避免这个问题。鉴于此，首先就用默认的每个20个map这个默认设置来运行distcp。

然而，这也并不总能阻止一个集群变得不平衡。也许想限制map的数量以便一些可以被其他作业使用。若是这样，可以使用balancer工具继续改善集群中块的分布。

如何将hbase中的数据导出到hdfs

1通过让每一个map数量合理的数据以最小化任务建立所涉及的开销，是一个很好的想法，所以每个map的副本至少为256MB。例如，1GB的文件被分成4个map任务。如果数据很大，为限制带宽和集群的使用而限制映射的数据就变得很有必要。map默认的数量是每个集群（tasktracker）有20个。例如，1000GB的文件到一个100个的集群，会分配2000个map（每个20个map），所以平均每个会512MB。通过对distcp指定-m参数，会减少映射的分配数量。例如，-m 1000会分配1000个map，平均每个1GB。 HBase本身提供的接口

其调用形式为：

1）导入

./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 数据文件位置

其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

当其为前者时，直接指定即可，也可以加前缀file:///

而当其伟后者时，必须明确指明hdfs的路径，例如hdfs://my:9000/path

2)导出

./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver export 表名 数据文件位置

同上，其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

另外，该接口类还提供了一些其它的方法，例如表与表之间的数据拷贝，导入tsv文件等，可回车键查看

2 hadoop提供的工具（hadoop tool intece）

使用该工具的话，需要首先配置hadoop-env.sh,否则在执行时会提示缺少jar包或者class文件。

1)配置

切换到hadoop安装目录下，

vim hadoop-env.shpart-r-0000这个文件时存放在hdfs上的，并非本地文件系统，所以你当然找不到了，你只能通过hdfs的命令查看，或者使用插件。,加以下语句

2)使用

导入：

hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup

导出：

hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup

直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

另外：

export，fs的参数为hdfs上的路径时，该路径必须不能已经存在，否则会报错。

import的表必须是hbase中已经创建好的，否则会报错。

解决配置hive时出现不能加载自己修改的hive-site.xml等配置文件的问题。

LocatedFileStatus fileStatus = fileStatusIterator.next();

配置hive时出现不能加载自己修改的hive-site.xml等配置文件的问题。发现它总是加载默认的配置文件。

解决：

hadoop的配置文件hadoop-env.sh中加上export HADOOP_CLASSPATH=$HIVE_HOVE/conf:$HADOOP_CLASSPATH

还有一个问题：运行其他hadoop子项目时总会出现找不到类文件，必须把相关jar包拷贝到hadoop的lib目录下，导致其lib目录会越来越大。

至今不知道怎样将其他jar包加入到classpath中,网上说用export HADOOP_CLASSPATH=“”，但是好像不行

hive --config /root/etc/hive(注：/root/etc/hive是指hive-site.xml的存放目录）

HiveQL以分号结束。可以跨行。

在hive的shell上可以使用dfs命令执行HDFS文件作。

dfs -ls /user/hive/warehouse;

hive语句必须以分号“；”结束。

不支持更新，索引和事务。

在hive的shell上可以使用dfs命令执行HDFS文件的作。>>dfs -ls /user/hive/warehouse/;

查看和设置临时变量：>>set fs.default.name[=hdfs://zhaoxiang:9000] ;

创建函数: >>create temporary function udfTest as 'com.cstore.udfExample';

【在pig中使用UDF，先用register语句注册jar文件，之后可以通过完全的ja类名调用，或者用define语句为UDFding 指定一个名称：

register pigjar.jar;

B = foreach a generate UPPER($0); 】

可以在本地命令行运行hive的shell:

$ hive -e 'select from user' (执行hiveQL语句)

$ hive --config /hive-0.9.0/conf (重新载入新的配置文件)

$ hive --servicdefine UPPER org.pigjar.string.UPPER();e hiveserver 50000(启动服务)

create table cite(citing int, cited int) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; //sequencefle

load data (local) inpath 'cite75_99.txt' overwrite into table cite;//若不加local则默认为HDFS路径

select from cite limit 10;

show tables;

describe cite;

create table cite_count (cited int, count int);

select from cite_count where count > 10 limit 10;

drop table cite_count;

create table page_view(viewTime int, userid bigint,

page_ string, referrer_ string,

ip string comment 'ip address of user')

comment 'this id the page view table'

partitioned by (dt string, country string)//注意table中的列不能和partition中的列重合

clustered by (userid) into 32 buckets //桶

row format delimited

fields terminated by ','

collection s terminated by '002'

lines terminated by 'n'

stored as textfile;

//取样

select g(viewTime) from page_view tablesample(bucket 1 out of 3 [on id]);

//创建外部表，指定目录位置，删除外部表时会删除元数据，表中的数据需手动删除

create external table page_view(viewTime int, userid bigint,

page_ string, referrer_ string,

ip string comment 'ip address of user')

location 'path/to/existing/table/in/HDFS';

//修改表

alter table pv add columns (newcol string);

alter table pv drop partition (dt='2009-09-01');

overwrite into table page_view

在hive的shell上执行unix命令：命令前加感叹号(！),命令尾加分号(;).

hive> ! ls ;

hive> ! head hive_result;

//执行查询：

insert overwrite table query-result; //eg: insert overwrite table query_result select from page_view where country='US';

insert overwrite (local) directory '/hdfs-dir(local-dir)/query_result' query;

select country , count(distinct userid) from page_view group by countey;

//子查询，只能在from子句中出现子查询

select teacher, max(class-num) from

(select teacher, count(classname) as class-num from class group by teacher)subquery

group by teacher;

//连接

select pv. , cho. , f.friends from page_view pv

join user u on (pv.userid=u.id)

join friends-list f on (u.id=f.uid);

//多表插入

create table mutil1 as select id, name from user;

create table mutil2 like mutil1;

from user insert overwrite table mutil1 select id, name

insert overwrite table mutil2 select count(distint id),name group by name;

create view teacher_classnum as select teacher, count(classname) from class group by teacher;

HDFS笔记

导入jar包: >>add jar hivejar.jar;

1.Hadoop 分布式 文件系统。特点：性能高、效率高、速度快

3.单不具有鲁棒性。

2.可以在廉价的机器上运行的 可容错 文件系统。

当集群中有机器挂掉时，HDFS会自动将挂掉的机器上的任务分配给正常的机器，使任务继续保持正常工作。

2.HDFS处理更加容易。当对一个大型文件进行写作时，如果将该文件整个写入一个，那么该的负载便会急剧增加，这样就丧失了分布式文件系统的意义。所以，应该利用HDFS将文件拆分成不同的块，然后将不同的块分配到不同的上去，此时，DFS就需要管理者确定文件如何进行拆分，以及每一个块应该分配到哪一个。对文件进行作时，在单机情况下，首先需要知道文件被拆分成多少块，每一个块被放在了哪一个上，以及块之间的顺序(文件的粘连)。而HDFS的出现，使得分布式文件集群不再需要人进行管理，利用HDFS读取文件时，我们不需要关心文件如何拆分，分配，粘连。只用告诉HDFS文件的路径即可。

HDFS的指令类似于linux下的指令。

查看文件：hdfs dfs -ls /查询的文件目录

删除文件：hdfs dfs -rm r /删除的文件

创建文件夹：hdfs dfs -mkdir /文件夹名称

上传文件至HDFS：hdfs dfs -put 需要上传的文件 /上传的文件路径

为什么需要学习HDFS结构？

1.面试中，能够运用于所有分布式文件系统设计。

既然分布式系统下是多运行，那么之间是否通信？sle只接受来自的命令，向发送心跳指令，sle之间不会主动通信。

a.Master sler 模式：

1.High consistency:一致性。当文件中的一个数据块写入sle时，当且仅当数据块被成功写入到所有备份的sle，sle向client反馈写入作成功，否则，重传写入；

2.Simple design:易设计：不需要考虑子如何通信。只需要考虑主的工作；

b.Peer peer 模式：

1.所有的读写作均匀分布在每一个上，每一个的负载不会很高；

2.任意一个挂掉不会影响其他；

3.低一致性。没有数据的步骤。

2.更好的理解hadoop生态系统

a.会传输数据吗？

不会，只接收client的请求，决定哪一个sle进行读写作，然后，client直接与sle进行通信。如果数据从传输，那么就会成为影响数据传输的瓶颈。

b.sle如何存储数据？

c.谁来决定将文件拆分成块？

写入in memory失败(ACK出现问题)时，会重新选择3个新的sle。

hadoop 中文件是怎么存储的

Path path = new Path("/path/to/?sle?。两者都不是，由HDFS client决定将大文件拆分成block(块)。HDFS的目的是将所有的包装起来，可以理解成将所有的放在一个黑箱里，我们不需要知道黑箱里到底发生了什么，只需要告诉黑箱需要做什么工作，这里的HDFS client相当于HDFS与user通信的中间媒介。HDFS client相当于一个软件包(api)，可以存放在或者sle或者额外的一个新上。directory");

不需要知道，由namenode结点去帮你存储文件，我们只需要作逻辑文件，建立一个文件，然后上传文件，然后编写mapreduecer程序，利用参数bin/hadoop jar World.jar Word input output

注意input输入文件的目录应该写清楚，不然回抛出异常阿，建议你看看hadoop的doc和hadoop权威指南。

使用Ja API作HDFS时,_方法用于获取文件列表？

FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());

RemoteIterator fileStatusIterator = fs.listFiles(path, true);

String fileName = fileStatus.getPath().getName();

long fileSize 注意，需要在URI源中指定名称的Web端口。这是由dfs..address的属性决定的，默认值为50070。= filselect count(1)/count( ) from cite; //count(1)相当于SQL中的count( )eStatus.getLen();

// do soming with the file name and size

}在上面的代码中，我们首先使用 Path 类来指定要获取文件列表的目录路径。然后，我们使用 FileSystem 类来获取 HDFS 文件系统的实例。接下来，我们调用 FileSystem.listFiles() 方法来获取该目录中的文件列表。，我们使用 RemoteIterator 来遍历文件列表，并获取每个文件的名称和大小。

使用Ja API作HDFS时,_方法用于获取文件列表？

FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());

RemoteIterator fileStatusIterator = fs.listFiles(path, true);

String fileName = fileStatus.getPath().getName();

long fileSize = fil2. MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算模型和处理框架。虽然它主要用于分布式数据处理和计算，但它也提供了文件的查找和筛选功能。在MapReduce中，数据被分割成不同的输入数据块，然后分发给不同的Map任务进行处理。当需整个大文件？小的文件块？。HDFS借鉴GFS的设计理念，以block为传输单位，将大文件拆分成一个一个小文件，而一个小文件就是block。block的大小可以由Configuration定义，默认大小是128M。要对文件进行查找时，可以在Map任务中使用相关的查找算法，根据设置的键值对进行过滤和筛选。然后，输出的结果可以根据需求进行进一步处理或展示。eStatus.getLen();

// do soming with the file name and size

}在上面的代码中，我们首先使用 Path 类来指定要获取文件列表的目录路径。然后，我们使用 FileSystem 类来获取 HDFS 文件系统的实例。接下来，我们调用 FileSystem.listFiles() 方法来获取该目录中的文件列表。，我们使用 RemoteIterator 来遍历文件列表，并获取每个文件的名称和大小。

简述Hadoop三大组件如何进行文件的查找工作？

默认是从hdfs读取文件，也可以指定sc.textFile("路径").在路径前面加上hdfs://表示从hdfs文件系统上读

Hadoop的三大核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。虽然Hadoop主要用于分布式数据处理，但这些组件也提供了文件的查找和访问功能。

1. HDFS：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它通过将文件切分成块（Block）并存储在不同的数据上来实现分布式存储。当需要查找文件时，HDFS会根据文件名和路径信息进行索引，在元数据中快速定位文件所在的数据。通过这种方式，HDFS能够高效地进行文件的查找和访问。

3. YARN：YARN是Hadoop的资源管理和调度框架。它负责协调集群中的计算资源，通过将任务分配给不同的计算来实现分布式计算。虽然YARN本身不直接处理文件的查找任务，但它可以配合其他工具和框架来实现文件的查找功能。例如，可以使用YARN来启动并管理运行分布式文件查找任务的应用程序（如基于Hadoop的文件查找工具）。

总而言之，Hadoop的三大组件可以通过不同的机制和工具来实现文件的查找和访问功能。HDFS提供了分布式文件存储和表名，列名不区分大小写。索引功能，MapReduce允许在文件上执行特定的查找算法，而YARN提供了资源管理和调度的支持。聪明地使用这些组件，可以实现高效的文件查找工作。

hive数据库创建分区时提示已存在，但是在hdfs找不到这个分区l路径？

//获取指定目标目录下的所有文件信息

这种情况应该是hive分区已经创建了，hive的元数据已经有了，你还没有给分区插入数据。

map keys terminated by '003'

可以执行show partitions xxxx，看看分区是否已经存在。

show create table xxxx，看看表对应的HDFS目录是否有。

然后你往分区里插入一点数据，看一下分区目录是否创建。