配置Oozie作业操作HDFS文件 功能描述 HDFS文件操作节点，支持对HDFS文件及目录的创建、删除、授权功能。 参数解释 FS Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name FS活动的名称 delete 删除指定的文件和目录的标签 move

查看更多 →

查询或者删除HDFS文件失败 问题背景与现象 使用HDFS的shell客户端查询或者删除文件失败，父目录可以看见此文件（不可见字符）。 图1 父目录文件列表 原因分析 可能是该文件写入时有异常，写入了不可见字符。可以将该文件名重定向写入本地文本中，使用vi命令打开。 hdfs dfs

查看更多 →

文件错误导致上传文件到HDFS失败 问题背景与现象 用hadoop dfs -put把本地文件拷贝到HDFS上，有报错。 上传部分文件后，报错失败，从NameNode原生页面看，临时文件大小不再变化。 原因分析 查看NameNode日志“/var/log/Bigdata/hdfs

查看更多 →

MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

查看更多 →

在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

查看更多 →

使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩可以减少储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格

查看更多 →

配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在 服务器 端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于 MRS

查看更多 →

te.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-

查看更多 →

- 等待文件系统创建好，单击文件系统名称，选择“文件 > 上传文件”，将数据文件上传至OBS并行文件系统内。 切换回MRS控制台，单击创建好的MRS集群名称，进入“概览”，单击“IAM用户同步”所在行的“同步”，等待约5分钟同步完成。 图4 同步IAM用户 将数据文件上传HDFS。

查看更多 →

op HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式

查看更多 →

MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

查看更多 →

fs.obs.OBSFileSystem。 重启HDFS集群。 在MapReduce2集群中增加配置项 在MapReduce2集群CONFIGS的ADVANCED配置项中修改mapred-site.xml文件中的mapreduce.application.classpath配置项，添加路径为/usr/hdp/3

查看更多 →

配置HDFS单目录文件数量 操作场景 通常一个集群上部署了多个服务，且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时，不同组件（例如Spark、Yarn）或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。但HDFS系统支持的单目录文件数目是有上限的，因此用户需要提前做好规划

查看更多 →

配置HDFS单目录文件数量 操作场景 通常一个集群上部署了多个服务，且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时，不同组件（例如Spark、Yarn）或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。但HDFS系统支持的单目录文件数目是有上限的，因此用户需要提前做好规划

查看更多 →

创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为： 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该输出流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata

查看更多 →

次数，连接并发数。 MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能的关键，主要考虑的指标是读取和写入的性能，还包括块大小合理设置等。

查看更多 →

Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处

查看更多 →

conf”文件需要在Linux环境上创建文件夹保存这些配置文件，例如“/opt/conf”。并在linux环境上，在客户端路径下（/opt/client/HDFS/hadoop/etc/hadoop/）获得core-site.xml、hdfs-site.xml文件放入上述文件夹里。

查看更多 →

IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

查看更多 →

使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩可以减少储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格

查看更多 →

MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF

查看更多 →