Hadoop入门教程(六):Hadoop API 使用编程的方式操作 HDFS
上一篇讲了使用 Shell 命令操作 HDFS,但实际中我们肯定不可能一直手动操作,还是需要通过编程实现自动化的,所以本文将带你熟悉一下使用 Java 编程控制 HDFS 中的文件。
共 172 篇文章
上一篇讲了使用 Shell 命令操作 HDFS,但实际中我们肯定不可能一直手动操作,还是需要通过编程实现自动化的,所以本文将带你熟悉一下使用 Java 编程控制 HDFS 中的文件。
HDFS是指 Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。
上一篇我们尝试了伪分布式的安装搭建,但真正使用的是分布式集群,所以这才是重点,本文章将使用三个节点来安装最小的Hadoop集群,体验完全分布式的环境。
因为是入门学习,很多同学的电脑性能不具备集群环境的要求,我们先了解一下 Hadoop 单节点运行模式,以便您可以使用 Hadoop MapReduce和 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)快速执行简单的操作。本节内容主要是带新手体验一下 Hadoop 的案例,相当于 Hello World 案例,揭开 Hadoop 神秘的面纱。
在开始我们的 Hadoop 之旅前,我们需要先学会安装 Hadoop ,在后面我们将使用多个 Hadoop 节点进行试验和学习,本文将带你安装 Hadoop,这是非常简单的。
在新版的 DBeaver 中似乎不再支持 ODBC 连接,可能是因为 JDBC-ODBC 网桥已经从 Java 8 中移除。所以网络上的旧教程让使用 ODBC 连接就找不到了,现在给大家一个正确使用 DBeaver 连接 达梦(DaMeng) 数据库 的教程。
数据库 MariaDB/MySQL 在 Linux 环境下会大小写敏感,这个时候表名字段名和写的SQL中大小写对不上就会报错,所以我们会先关闭大小写敏感。
在上一大章节我们讲了大数据仓库的概念,我们了解了数仓的建设思想,接下来我们就开始让我们的思想慢慢变为现实,承载这一切的基础就是 Hadoop 生态圈中的各种大数据组件,慢慢形成我们的大数据仓库和平台。
上一篇文章我们了解了事实表、维度表和星型模型、雪花模型,除了这些在行业中还有一些专业名词需要了解,本篇文章将带你了解大数据行业“黑话”全量表、增量表、拉链表、流水表、快照表都是什么。可能下面的一些内容理解不了,等到搞 hive 的时候就知道了,先了解一下基本的知识。
这是 Sudo 工具中存在十年之久的漏洞,可能会授予任意本地用户对基于 Unix 的系统(包括 macOS Big Sur 和早期版本)进行根访问。可通过非法操作为任意本地用户授予 root 权限。用户要触发它,只需要重写 argv[0]或者创建一个符号链接。