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文章目录写在前面一、pandas是什么？写在前面 本篇文章对于想了解Flume采集数据至HDFS的过程中有哪些需要注意的小伙伴有一定的帮助，这里为了模拟真实环境，临时搭建一台虚拟机，将数据存入TOMCAT中后，我们将数据从当前虚拟机传输至另外一台虚拟机的HDFS上。环境所涉及版本：apache-tomcat-8.5.
spark-hdfs（parquet数据处理pyspark）
## 利用datax將數據從hdfs導入到mysql上，出現列配置信息有誤，因爲您的配置的任務中，源頭讀取字段數和寫入的字段數不相等
Call From node02/192.168.1.111 to node02:8032 failed on connection exception
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文数据安全的四大核心功能如下所示认证(authentication)认证指的是向一个系统或是用户提出怀疑，让其证明自己的身份。只有经过认证的身份才被允许进入到数据系统。Hadoop中的认证主要有两种， 简单认
查看nodemanager运行日志在hadoop安装路径/logs文件夹下发现node节点 日志卡在Skipping monitoring container container_1583042746449_0003_01_000005 since CPU usage is not yet available.后来在resourcemanager的主机上在etc/hadoop/yarn-site.
离线数仓用户行为数据采集模块
在windows环境下，做flume实验过程中，第一个用Flume实时捕捉MySQL数据库中的记录更新实验中基本比较简单，但是还是要注意conf文件，在配置中需要注意apache-flume-1.9.0的位置。有大佬说是因为jar包冲突的原因，去查guava包，在flume的lib的版本是11.0.9，在hadoop的lib下是28.0。是因为缺少flume-ng-sql-source jar包导
文章目录Hive离线分析回顾业务流程准备搭建环境1.启动Hadoop2.修改flume配置文件3.启动flume4.启动jt-logserver5.测试准备数据离线数据处理Hive管理数据数据清洗数据处理PV：访问量UV：独立访客数SV：独立会话数BR：跳出率NewIP：新增IP数NewCust：新增访客数AvgTime：平均访问时长AvgDeep：平均访问深度分析结果表通过sqoop将数据导入m
之前有使用过Java使用hdfs相关API下载文件，但前后端交互有时会会没办法使用，本次需求是将HDFS文件使用流的形式下载下来。
前面介绍高可用集群部署的几个组件，本小节就以常见的3节点来搭建一个高可用的HDFS集群。基于下面的规划来实现（实际为了简单，这里的ZooKeeper使用的单节点）。由于进程比较多，所以我这里给了每台机器8G内存，实际4G应该也可以。
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;import org.apache.hadoop.fs.Path;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.In
关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客测试 HDFS 是否具有过多副本不足块。不良 : 群集中有 1,814 个 副本不足的块 块。群集中共有 1,816 个块。百分比 副本不足的块: 99.89%。 临界阈值：40.00%。这是 HDFS 服务级运行状况测试，用于检查副本不足的块数是否未超过群集块总数的某一百分比。该运行状况测试失败可能表示 DataNode 丢失。使用 HDFS
active节点通过zkfc将状态写到zk中，standBy对此状态感兴趣添加监听，当active宕机，zkfc立即通知standy转换为active。namenode的高可用是zk维护实现的，可以尝试初始化namenode在zookeeper的元数据。当zkfc挂掉之后，这些namenode节点状态则不能维护和相互同步，就有可能都为standy。重启zkfc之后namenode正常。...
通过前面的工程建立，我们分别实现了springboot对后台数据库的数据访问，vue实现基本的页面展示。关于springboot和vue，下面谈谈我自己的理解（刚刚接触，可能有不太正确的认识），一开始不太了解这些目录结构和功能实现，springboot和vue交互的实现完全没头绪。在以下目录中，基本实现了我们以什么方式去访问我们的数据库并得到我们的需要的数据。
使用Java API访问Hdfs服务器
hdfsnamenode -format 格式化失败
大数据层级划分你们的灵魂画手再次上线，本次带来大数据技术层级划分的简图，如有错漏，欢迎私信支出。技术的进步在于多多交流和沟通，我是程序猿，为自己的头发加油！！！整个大数据体系可以看出来，分为很多层，每一小块其实都有很深的技术知识值得去钻研，我才开始，希望后续可以看到更多精彩。...
pom文件：<dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.11</version></dependency><!-- https://mvnrepos
Hadoop变成熟的一个原因正是HDFS高可用的出现。简介什么是HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop分布式文件系统，目前是Apache Hadoop的核心子项目。在开源大数据技术体系中，它的地位无可替代。设计目标需要运行在大量廉价商用机器上（需要容错机制）简单一致性模型（不能并发不能随机）：一次写入多次读取，支持追加写，但不允许并发写和随机
HDFS回收站、HDFS安全模式、定时上传HDFS
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!解决方法：add export SPARK_LOCAL_IP=“127.0.0.1” to spark-env.sh2、jav..
Hadoop本身对Windows的支持并不友好，如果需要完整使用，需要将winutils.exe和hadoop.dll两个文件移动到%HADOOP_HOME%\bin目录。网盘地址链接： https://pan.baidu.com/s/16gbrHGV0zxYBxCNK6L1xlw?添加winutils.exe和hadoop.dll。修改hadoop-env.cmd。
大数据离线数仓完整流程——步骤二、在Hive的ODS层建外部表并加载HDFS中的数据
点击下方名片，设为星标！回复“1024”获取2TB学习资源！前面介绍了 Hadoop 基本概念与生态、安装（HDFS+YARN+MapReduce）实战操作、常用命令、架构基石 HDFS等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 大数据 Hadoop 统一资源管理和调度平台 YARN 相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！Yarn 概述Apache Yarn（Ye
如果不小心误删了hive某一个分区表怎么办？如果hdfs上也删了呢？
判断Path指向目录还是文件、删除目录或文件
点击下方名片，设为星标！回复“1024”获取2TB学习资源！前面介绍了 Hadoop 基本概念与生态、安装（HDFS+YARN+MapReduce）实战操作等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 大数据 Hadoop 常用命令 相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！Hadoop 常用命令所有的 Hadoop 命令均由 bin/hadoop 脚本引发。不指定参数
Hadoop生态圈简介目录Hadoop生态圈简介Hadoop生态圈：（一）Hdfs（二）Mapreduce（三）Hive（四）Hbase（五）Zookeeper（六）Sqoop（七）Pig（八）Mahout（九）Flume（十）Spark（十一）Storm（十二）Impala（十三）Kafka（十四）Yarn（十五）Hue...
设置网络vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ethoDEVICE=eth0#HWADDR=00:0C:29:42:15:C2TYPE=EthernetONBOOT=yesNM_CONTROLLED=yesBOOTPROTO=staticIPADDR=192.168.150.11NETMASK=255.255.255.0GATEWAY=192.168.15
在读取文件的时候，首先会从Namenode获取文件对应的block列表元数据，返回的block列表是按照Datanode的网络拓扑结构进行排序过的（本地节点优先，其次是同一机架节点），而且，Client还维护了一个dead node列表，只要此时bock对应的Datanode列表中节点不出现在dead node列表中就会被返回，用来作为读取数据的Datanode节点。下面，我们通过分析DFSCli
HDFS的概述与特性介绍Hadoop Distributed File System 是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件，其次，它是分布式的，有很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改，适合用来做数据分析，并不适合来做网盘应用优点：高容错性、适合处理大数据、可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。缺点：不适合低
Sqoop是apache旗下的一款 ”Hadoop和关系数据库之间传输数据”的工具导入数据：将MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库第一步：上传并解压将我们下载好的安装包上传到服务器的/bigdata/soft路径下，然后进行解压cd /bigdata/soft/tar -zxf sqoo
问题描述：使用阿里云服务器，在本地windows电脑上使用idea进行hdfs api操作来上传文件时出现错误如下：org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /a.xlsx could only be written to 0 of the 1 minReplication nodes. There are 1
数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。
大数据应用之 --- hadoop安装部署
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。“数据量巨大就是大数据！
Cloudera Manager集群搭建hostname按表格进行修改，/etc/hosts文件添加节点 Ip+hostnamehostnameiprolecdh-nn01172.16.0.188HadoopMaster，CM Server，Mysql，Hue，HS2cdh-nn02172.16.0.189Hadoop Master，CMAgent，HS2cdh-nn03172.16.0.190H
大数据之Azkaban 概论完整使用一 集群模式安装1 上传 tar 包二级目录三级目录一 集群模式安装1 上传 tar 包1）将 azkaban-db-3.84.4.tar.gz，azkaban-exec-server-3.84.4.tar.gz，azkaban-webserver-3.84.4.tar.gz 上传到 hadoop102 的/opt/software 路径[atguigu@ha
本博客主要介绍了大数据的定义，特点，应用和关键技术。通过本章节的学习我们对大数据的概念、特点和相关技术有了一定的了解，其中最重要的是要学习大数据的关键技术，即利用大数据技术去解决实际生活中存在的一些问题。由于大数据存在价值密度低的特点，因此需要我们利用大数据技术不断去挖掘数据中潜藏的价值，让数据更好的服务于人类。
第1章 ：HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.2 HDFS优缺点
一、YARN1、概述2、YARN的结构二、YARN的执行流程三、ResourceScheduler-资源调度器1、FIFO(先进先出)2、Capacity(资源容量)3、Fair(公平资源)四、完全分布式结构1、结构2、常见问题Operation category READ is not supported in state standby.3、添加节点五、Federation HDFS-联邦HD
前言前情回顾如果说上一篇是在阐述HDFS最基础的理论知识，这一篇就是HDFS的主要工作流程，和一些较为有用的策略补充一个问题，就是当我们 NameNode 挂掉，SecondaryNameNode作为新的NameNode上位时，它确实可以根据fsimage.ckpt把一部分元数据加载到内存，可是如果这时还有一部分操作日志在edits new中没有执行怎么办？这时候有一个解决方案就是利用一个...
1、显示指定的文件的详细信息hadoop fs -ls <path>2、ls命令的递归版本hadoop fs -ls -R <path>3、将指定的文件的内容输出到标准输出hadoop fs -cat <path>4、更改指定的文件的所属的组hadoop fs -chgrp [group] <path>5、改变指定的文件的权限hadoop fs -c
大数据项目实战---电商埋点日志分析（第五部分，构建DWS层）
需求1：default队列占总内存的40%，最大资源容量占总资源60%，hive队列占总内存的60%，最大资源容量占总资源80%。1）需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的。）因为担心员工不小心，写递归死循环代码，把所有资源全部耗尽。每个框架的任务放入指定的队列（企业用的不
本节内容我们介绍一下hadoop在手动模式下如何实现HDFS的高可用，HDFS的高可用功能是通过配置多个 NameNodes(Active/Standby)实现在集群中对 NameNode 的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将 NameNode很快的切换到另外一台机器，并通过JournalNode实现主备节点的数据同步。
Hadoop 三大核心组件HDFS（分布式文件系统） -—— 实现将文件分布式存储在集群服务器上MAPREDUCE（分布式运算编程框架） —— 实现在集群服务器上分布式并行运算YARN（分布式资源调度系统） —— 帮用户调度大量的 MapReduce 程序，并合理分配运算资源（CPU和内存）
简要介绍了hadoop最重要的基础HDFS分布式存储和MapReduce分布式计算。HDFS是一个主从架构的集群,由一个主节点NN进行目录维护并统一处理用户读写请求, 并把数据按块分到多个数据节点DN上。MapReduce提供了统一的mapper、reducer接口实现将计算分为多个并行的子任务并可进行统计合并出最终结果。
② 在node01节点执行，将node01的公钥加入到其他节点的白名单中 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node01。① 在node02节点执行，将node01的公钥加入到其他节点的白名单中 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node01。① 所有节点执行 ssh-keygen -t rsa -P '' -f
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