读取parquet数据 概述 读取parquet格式的数据。 输入 无 输出 数据集 参数说明 参数 参数说明 input_file_path parquet数据文件所在的路径 样例 params = { "input_file_path": "" # @param {

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创建HDFS角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在FusionInsight Manager创建并设置HDFS的角色。HDFS角色可设置HDFS目录或文件的读、写和执行权限。 用户在HDFS中对自己创建的目录或文件拥有完整权限，可直接读取、写入以及授权他人访问此HDFS目录与文件。

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bigdata_env 执行如下命令提交wordcount作业，从OBS读取数据并将执行结果输出至OBS： hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1-*.jar wordcount

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admin on ha-hdfs:hacluster 9709 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.security.TokenCache - Got dt for hdfs://hacluster; Kind: HDFS_DELEGATION_TOKEN

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类：

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API 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job

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admin on ha-hdfs:hacluster 9709 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.security.TokenCache - Got dt for hdfs://hacluster; Kind: HDFS_DELEGATION_TOKEN

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使用HDFS 修改RPC端口后HDFS NameNode实例都变为备状态 通过公网IP连接使用HDFS客户端报错 使用Python远程连接HDFS的端口失败 HDFS容量达到100%导致上层服务HBase、Spark等不可用 启动HDFS和Yarn服务报错“Permission denied”

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使用HDFS 从零开始使用Hadoop 配置HDFS常用参数 配置内存管理 创建HDFS角色 使用HDFS客户端 使用distcp命令 HDFS文件系统目录简介 更改DataNode的存储目录 配置HDFS目录权限 配置NFS 规划HDFS容量 设置HBase和HDFS的ulimit

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HDFS简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量

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HDFS连接 介绍 通过HDFS连接，可以对MRS、FusionInsight HD或开源Hadoop的HDFS抽取、加载文件，支持CSV、Parquet和二进制格式。 连接样例 { "links": [ { "link-config-values":

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存储策略定义在Hue的WebUI界面上分为两大类： 静态存储策略 当前存储策略 根据HDFS的文档访问频率、重要性，为HDFS目录指定存储策略，例如ONE_SSD、ALL_SSD等，此目录下的文件可被迁移到相应存储介质上保存。 动态存储策略 为HDFS目录设置规则，系统可以根据文件的最近访问时间、最近修改时

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存储策略定义在Hue的WebUI界面上分为两大类： 静态存储策略 当前存储策略 根据HDFS的文档访问频率、重要性，为HDFS目录指定存储策略，例如ONE_SSD、ALL_SSD等，此目录下的文件可被迁移到相应存储介质上保存。 动态存储策略 为HDFS目录设置规则，系统可以根据文件的最近访问时间、最近修改时

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CDM将DES盒子数据拷贝到HDFS。 HDFS元数据备份 HDFS数据需要导出的元数据信息包括文件及文件夹的权限和属主/组信息。可通过如下HDFS客户端命令导出。 $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -ls -R <migrating_path> > /tmp/hdfs_meta

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HDFS简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量

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HDFS简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量

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HDFS接口 Java API C API HTTP REST API Shell命令介绍 父主题： HDFS应用开发

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HDFS简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量

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HDFS简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量

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在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN 问题 安全模式下，为什么在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN？ 回答 在MapReduce中，默认情况下，任务完成之后，HDFS_DELEGATION_TOKEN将会被删除。因此如果在下一个任务中再次使

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执行以下Yarn任务访问OBS： yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs-servers=NAMESERVICE -fs obs://OBS并行文件系统名称

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