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1.hadoop入门之hdfs的源码重要配置项的说明
2.hadoop的核心配置文件有哪些
3.Hadoop开源实现
4.hadoop中在HDFS中创建一个input目录，然后hadoop fs -ls命令
5.Hadoop--HDFS的API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作

hadoop入门之hdfs的源码重要配置项的说明

       复制代码

       代码如下:

       property

       namefs.checkpoint.dir/name

       value/disk1/hdfs/namesecondary,/disk2/hdfs/namesecondary/value

       /property

       property

       namefs.checkpoint.dir/name

       value/disk1/hdfs/namesecondary,/disk2/hdfs/namesecondary/value

       finaltrue/final

       /property

       /configuration

       core-site.xml

       1. 整个Hadoop的入口

       2.在主节点中，namenode必须配置

       复制代码

       代码如下:

       configuration

       property

       namefs.default.name/name

       valuehdfs://namenode//value

       /property

       /configuration

       hdfs-site.xml

       1. 此配置想用于保存fimage和editlog，源码尽量将此目录放在安全的源码地方。

       复制代码

       代码如下:

       configuration

       property

       namedfs.name.dir/name

       value/disk1/hdfs/name,源码/remote/hdfs/name/value

       /property

       configuration

       下面配置文件是用于存储数据的。数据分块放的源码趋势指标公式源码目录

       复制代码

       代码如下:

       property

       namedfs.data.dir/name

       value/disk1/hdfs/data,/disk2/hdfs/data/value

       /property

hadoop的核心配置文件有哪些

       在Hadoop 1.x版本中，核心组件包括HDFS和MapReduce。源码而在Hadoop 2.x及之后的源码版本中，核心组件更新为HDFS、源码Yarn，源码并且引入了High Availability（高可用性）的源码概念，允许存在多个NameNode，源码充值抽奖源码每个NameNode都具备相同的源码职能。

       以下是源码关键的Hadoop配置文件及其作用概述：

       1. `hadoop-env.sh`：

        - 主要设置JDK的安装路径，例如：`export JAVA_HOME=/usr/local/jdk`

       2. `core-site.xml`：

        - `fs.defaultFS`：指定HDFS的源码默认名称节点地址，例如：`hdfs://cluster1`

        - `hadoop.tmp.dir`：默认的临时文件存储路径，例如：`/export/data/hadoop_tmp`

        - `ha.zookeeper.quorum`：ZooKeeper集群的地址和端口，例如：`hadoop:,hadoop:,hadoop:`

        - `hadoop.proxyuser.erpmerge.hosts` 和 `hadoop.proxyuser.erpmerge.groups`：用于设置特定用户（如oozie）的代理权限

       请注意，配置文件中的路径和地址需要根据实际环境进行相应的修改。

Hadoop开源实现

       Hadoop是一个开源的项目，主要由HDFS和MapReduce两个核心组件构成。HDFS是Google File System（GFS）的开源版本，提供了一个分布式文件系统，xss源码下载用于高效存储和管理海量数据。NameNode和DataNode是HDFS的关键角色，NameNode作为唯一的服务节点，负责管理文件系统元数据，而DataNode则是数据存储节点，用户通过NameNode与之交互，实现透明的数据存取，其操作与普通文件系统API并无二致。

       MapReduce则是Google MapReduce的开源实现，主要由JobTracker节点负责任务分配和用户程序的通信。用户通过继承MapReduceBase，大前端源码实现Map和Reduce功能，注册Job后，Hadoop将自动进行分布式执行。HDFS和MapReduce是独立工作的，用户可以在没有HDFS的情况下使用MapReduce进行运算。

       Hadoop与云计算项目的目标相似，即处理大规模数据的计算。为了支持这种计算，它引入了Hadoop分布式文件系统（HDFS），作为一个稳定且安全的数据容器。HDFS的开源直播源码通信部分主要依赖org.apache.hadoop.ipc提供的RPC服务，用户需要自定义实现数据读写和NameNode/DataNode之间的通信。

       MapReduce的核心实现位于org.apache.hadoop.mapred包中，用户需要实现接口类并管理节点通信，即可进行MapReduce计算。Hadoop的发音为[hædu:p]。

       最新发布的版本是2.0.2，Hadoop为开发者提供了强大而灵活的工具，支持Fedora、Ubuntu等Linux平台，广泛应用于数据分析领域，由Hortonworks公司负责后续开发工作，确保了项目的持续发展和创新。

扩展资料

       一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

hadoop中在HDFS中创建一个input目录，然后hadoop fs -ls命令

       ä»Žfs -ls从列出来的文件看，这个文件夹/user/root/input是通过root用户创建的。说明你在从本地文件系统拷贝input目录到hdfs系统的时候，不是采用的hadoop用户，而是用root用户执行的拷贝命令，你可能忘记切换用户了，可以删除现在的input目录(采用root用户运行hadoop的删除命令，或者不删除也没关系)，重新使用hadoop用户把input导入到hdfs系统中试试看。

       å¦å¤–，实际上应用的时候是需要关注hdfs中文件的目录结构的。你现在采用的是默认的方式，缺省会放/user/${ user.name}目录下。

       åœ¨æŠŠæœ¬åœ°æ–‡ä»¶å¯¼å…¥åˆ°hdfs的时候，是可以指定传到什么目录的，比如:

       #创建input目录

       sh bin/hadoop fs -mkdir /user/hadoop/input

       #把myfile.txt导入到hdfs的input目录下

       sh bin/hadoop fs –put /usr/hadoop/mydata/myfile.txt /user/hadoop/input

Hadoop--HDFS的API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作

       Hadoop HDFS API环境搭建与IDEA操作指南

       在Windows系统中，首先安装Hadoop。安装完成后，可以利用Maven将其与Hadoop集成，便于管理和操作。在项目的resources目录中，创建一个名为"log4j.properties"的配置文件，以配置日志相关设置。

       接着，在Java项目中，创建一个名为"hdfs"的包，然后在其中创建一个类。这个类将用于执行对HDFS的基本操作，例如创建目录。

       在程序执行过程中，我们首先通过API在HDFS上创建了一个新的目录，并成功实现了。然而，注意到代码中存在大量重复的客户端连接获取和资源关闭操作。为了解决这个问题，我们可以对这些操作进行封装。

       通过在初始化连接的方法前添加@Before注解，确保它会在每个@Test方法执行前自动执行。同时，将关闭连接的方法前加上@After注解，使之在每个@Test方法执行完毕后自动执行。这样，我们实现了代码的复用和资源管理的简洁性。

       经过封装后，程序的执行结果保持不变，成功创建了目录。这种优化使得代码更加模块化和易于维护。