hdfs路径_hdfs路径怎么访问

怎样使用命令行将hdfs上面的目录删除

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

命令：hadoop

hdfs路径_hdfs路径怎么访问

hdfs路径_hdfs路径怎么访问

hdfs路径_hdfs路径怎么访问

hdfs路径_hdfs路径怎么访问

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。

fs

-rmr

/home/mm/lily2(要求是你把hadoop的bin加到PATH中，并开启hadoop)

rm

-rf

/home/mm/lily2（这是删除linux文件系统的文件夹）

hadoop内部表直接添加文件

首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。

方法如下：

2、创建文件夹：在hadoop在hive的shell上可以使用dfs命令执行HDFS文件作。的HDFS上创建文件夹。

3、上面命令在HDFS的tmp目录下穿件了input文件夹。

hadoop的核心配置文件有哪些

在hadoop1中核心组成部分是HDFS、MapReduce，到了Hadoop2，核心变为HDFS、Yarn，而且新的HDFS中可以有Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 pvs，它在 HDFS 中的路径为：/wh/pvs，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。多个NameNode，每个都有相同的职能stored as textfile;。

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？

BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();

public void listMyFile() throws Exception {

//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");

//获取指定目标目录下的所有文件信息

RemoteIterator iterator =

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

while (iterator.hasNext()) {

//获取每个文件详细信息

LocatedFileStatus fileStadrop table cite_count;tus = 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

//打印每个文件的block数

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

for (BlockLocation blockLocation : blockLocations) {

String[] hosts = blockLocation.getHosts();

for (String host : hosts) {

System.out.println("主机：" + host);

hbase0.99 怎么导出数据

1 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

当其为前者时，直hadoop的配置文件hadoop-env.sh中加上export HADOOP_CLASSPATH=$HIVE_HOVE/conf:$HADOOP_CLASSPATH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://mymaste2)使用r:9000/path

2)导出

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

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.sh,加以下语句

export HADOOP_CLASSPATH="hbasejar包路径：zookeeper的jar包路径：hbase的config目录"

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。

用sqoop将mysql得表导入HDFS里，那么问题来了，这个表将会以什么格式存储在HDFS中呢，是txt还是别的？

//打印每一个block副本的存储位置

sqoop是一个能把数据在关系型数据库和HDFS之间互相传输的工具。在这里，我写一下用ja程序来实现sqoop把数据从HDFS写入到MYSQL。在接触sqoop之前，我自己写了一个传输类来实现数据从HDFS到MYSQL。这里简单说一下时间的思想:1、在MYSQL中创建一个参数表A，用来记录要传输的表的表名B和字段。2、HDFS上的数据的格式和MYSQL中参数表A中B表的字段的数量一样。3、从MYSQL的参数表A中，读取要传输的表B。把这些字段拼凑成一个insert语句，例如，拼凑为insertintob(column1,column2..)values(value1,value2)4、从HDFS相应的目录逐行读取数据，通过JDBC，把数据批量导入到MYSQL的B表中。我现在用sqoop来代替原来传输的那个功能。先做一下准备工作：1、hadoop的每个下lib文件夹中要有mysql的jar包和sqoop的jar包。2、在HDFS的某个目录上的数据格式和MYSQL相应的表中的字段数量一致。实现类如下：packagesqoop;importja.util.ArrayList;importja.util.List;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.sqoop.Sqoop;importorg.apache.sqoop.tool.ExportTool;/用SQOOP来把数据从HDFS导入到MYSQL。/publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){ListgeneratedJarsList=newArrayList();Configurationconf=newConfiguration();conf.set("fs.default.name","hdfs://:9000");conf.set("hadoop.job.ugi","hadooper,hadoopgroup");conf.set("mapred.job.tracker",":9001");ArrayListlist=newArrayList();//定义一个listlist.add("--table");list.add("a_baat_client");//mysql中的表。将来数据要导入到这个表中。list.add("--export-dir");list.add("/tmp/datathree/");//hdfs上的目录。这个目录下的数据要导入到a_baat_client这个表中。list.add("--connect");list.add("jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/report");//mysql的链接list.add("--username");list.add("root");//mysql的用户名list.add("--password");list.add("root");//mysql的密码list.add("--lines-terminated-by");list.add("n");//数据的换行符号list.add("-m");list.add("1");//定义mapreduce的数量。String[]arg=newString[1];ExportToolexporter=newExportTool();Sqoopsqoop=newSqoop(exporter);sqoop.setConf(conf);arg=list.toArray(newString[0]);intresult=Sqoop.runSqoop(sqoop,arg);System.out.println("res:"+result);//打印执行结果。}}这个导出类执行过程中，可以在浏览器中看一下

create external table page_view(viewTime int, userid bigint,

使用ja API如何获取给定路径的HDF文件结构

HDFS是Hadoop生态系统的根基，也是Hadoop生态系统中的重要一员，大部分时候，我们都会使用Linux shell命令来管理HDFS，包括一些文件的创建，删除，修改，上传等等，因为使用shell命令作HDFS的方式，相对比较简单，方便，但是有时候，我们也需要通过编程的方式来实现对文件系统的管理。

比如有如下的一个小需求，要求我们实现读取HDFS某个文件夹下所有日志，经过加工处理后在写入到HDFS上，或者存进Hbase里，HiveQL以分号结束。可以跨行。或者存进其他一些存储系统。这时候使用shell的方式就有点麻烦了，所以这时候我们就可以使用编程的方式来完成这件事了，当然散仙在这里使用的是原create table cite(citing int, cited int) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; //sequencefle生的Ja语言的方式，其他的一些语言例如C++,PHP,Python都可以实现，散仙在这里不给出演示了，（其实散仙也不会那些语言，除了刚入门的Python） 。

HDFS笔记

1.Hadoop 分布式 文件系统。特点：性能高、效率高、速度快

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。

删除文//遍历迭代器件：hdfs dfs -rm r /删除的文件

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。

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；

3.单不具有鲁棒性。

b.Pe创建文件夹：hdfs dfs -mkdir /文件夹名称er 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？

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。

c.谁来决定将文件拆分成块？

?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。

写入in memory失败(ACK出现问题)时，会重新选择3个新的sle。

Hadoop,怎么实现多个输入路径的输入?

//取样

1.多路径输入

1）FileInputFormat.addInputPath 多次调用加载不同路径

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

String out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。 = args[2];

FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(in0));

FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(in1));

FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(out));2）FileInputFormat.addInputPaths一次调用加载 多路径字符串用逗号隔开

FileInputFormat.addInputPaths(job, "hdfs://RS5-112:9000/cs/path1,hdfs://RS5-112:9000/cs/path2");

MultipleInputs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

MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://RS5-112:9000/cs/path1"), TextInputFormat.class,MultiTypeFileInput1Mapper.class);

MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://RS5-112:9000/cs/path3"), TextInputFormat.class,MultiTypeFileInput3Mapper.class);