离线计算系统之HDFS
1. HDFS前言
- 设计思想
分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
- 在大数据系统中作用：
为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务
重点概念：文件切块，副本存放，元数据
2. HDFS的概念和特性
首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件
其次，它是分布式的，由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；
重要特性如下：
- HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M
- HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data
- 目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担 ——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）
- 文件的各个block的存储管理由datanode节点承担 ---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）
- HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改
3. HDFS的shell(命令行客户端)操作
3.1 HDFS命令行客户端使用
HDFS提供shell命令行客户端，使用方法如下：
3.2 命令行客户端支持的命令参数
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[-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH...] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...] [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...] [-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>] [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] [-count [-q] <path> ...] [-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>] [-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]] [-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>] [-df [-h] [<path> ...]] [-du [-s] [-h] <path> ...] [-expunge] [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] [-getfacl [-R] <path>] [-getmerge [-nl] <src> <localdst>] [-help [cmd ...]] [-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]] [-mkdir [-p] <path> ...] [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>] [-moveToLocal <src> <localdst>] [-mv <src> ... <dst>] [-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>] [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>] [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...] [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...] [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]] [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...] [-stat [format] <path> ...] [-tail [-f] <file>] [-test -[defsz] <path>] [-text [-ignoreCrc] <src> ...] [-touchz <path> ...] [-usage [cmd ...]] |
3.2 常用命令参数介绍
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-help 功能：输出这个命令参数手册 |
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-ls 功能：显示目录信息 示例： hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/ 备注：这些参数中，所有的hdfs路径都可以简写 -->hadoop fs -ls / 等同于上一条命令的效果 |
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-mkdir 功能：在hdfs上创建目录 示例：hadoop fs -mkdir -p /aaa/bbb/cc/dd |
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-moveFromLocal 功能：从本地剪切粘贴到hdfs 示例：hadoop fs - moveFromLocal /home/hadoop/a.txt /aaa/bbb/cc/dd -moveToLocal 功能：从hdfs剪切粘贴到本地 示例：hadoop fs - moveToLocal /aaa/bbb/cc/dd /home/hadoop/a.txt |
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--appendToFile 功能：追加一个文件到已经存在的文件末尾 示例：hadoop fs -appendToFile ./hello.txt hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt 可以简写为： Hadoop fs -appendToFile ./hello.txt /hello.txt
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-cat 功能：显示文件内容 示例：hadoop fs -cat /hello.txt
-tail 功能：显示一个文件的末尾 示例：hadoop fs -tail /weblog/access_log.1 -text 功能：以字符形式打印一个文件的内容 示例：hadoop fs -text /weblog/access_log.1 |
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-chgrp -chmod -chown 功能：linux文件系统中的用法一样，对文件所属权限 示例： hadoop fs -chmod 666 /hello.txt hadoop fs -chown someuser:somegrp /hello.txt |
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-copyFromLocal 功能：从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去 示例：hadoop fs -copyFromLocal ./jdk.tar.gz /aaa/ -copyToLocal 功能：从hdfs拷贝到本地 示例：hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz |
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-cp 功能：从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径 示例： hadoop fs -cp /aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2
-mv 功能：在hdfs目录中移动文件 示例： hadoop fs -mv /aaa/jdk.tar.gz / |
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-get 功能：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 示例：hadoop fs -get /aaa/jdk.tar.gz -getmerge 功能：合并下载多个文件 示例：比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,... hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum |
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-put 功能：等同于copyFromLocal 示例：hadoop fs -put /aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2
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-rm 功能：删除文件或文件夹 示例：hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/
-rmdir 功能：删除空目录 示例：hadoop fs -rmdir /aaa/bbb/ccc |
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-df 功能：统计文件系统的可用空间信息 示例：hadoop fs -df -h /
-du 功能：统计文件夹的大小信息 示例： hadoop fs -du -s -h /aaa/*
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-count 功能：统计一个指定目录下的文件节点数量 示例：hadoop fs -count /aaa/
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-setrep 功能：设置hdfs中文件的副本数量 示例：hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz <这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看datanode的数量>
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4. hdfs的工作机制
（工作机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解，以及增强遇到各种问题时的分析解决能力，形成一定的集群运维能力）
4.1 概述
- HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode
- NameNode负责管理整个文件系统的元数据
- DataNode 负责管理用户的文件数据块
- 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
- 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
- Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
- HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行
4.2 HDFS写数据流程
4.2.1 概述
客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本
4.2.2 详细步骤图
4.2.3 详细步骤解析
1、根namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在
2、namenode返回是否可以上传
3、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上
4、namenode返回3个datanode服务器ABC
5、client请求3台dn中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将真个pipeline建立完成，逐级返回客户端
6、client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
7、当一个block传输完成之后，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。
4.3. HDFS读数据流程
4.3.1 概述
客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件
4.3.2 详细步骤图
4.3.3 详细步骤解析
1、跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）
4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
5. NAMENODE工作机制
学习目标：理解namenode的工作机制尤其是元数据管理机制，以增强对HDFS工作原理的理解，及培养hadoop集群运营中“性能调优”、“namenode”故障问题的分析解决能力
问题场景：
1、集群启动后，可以查看文件，但是上传文件时报错，打开web页面可看到namenode正处于safemode状态，怎么处理？
2、Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机，如何挽救集群及数据？
3、Namenode是否可以有多个？namenode内存要配置多大？namenode跟集群数据存储能力有关系吗？
4、文件的blocksize究竟调大好还是调小好？
……
诸如此类问题的回答，都需要基于对namenode自身的工作原理的深刻理解
5.1 NAMENODE职责
NAMENODE职责：
负责客户端请求的响应
元数据的管理（查询，修改）
5.2 元数据管理
namenode对数据的管理采用了三种存储形式：
内存元数据(NameSystem)
磁盘元数据镜像文件
数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）
5.2.1 元数据存储机制
A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)
B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)
C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）注：当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中
5.2.2 元数据手动查看
可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息
[code]bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml
5.2.3 元数据的checkpoint
每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint）
checkpoint的详细过程
checkpoint操作的触发条件配置参数
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dfs.namenode.checkpoint.check.period=60 #检查触发条件是否满足的频率，60秒 dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary #以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录 dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}
dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重试次数 dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒 dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录 |
checkpoint的附带作用
namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据
6. DATANODE的工作机制
问题场景：
1、集群容量不够，怎么扩容？
2、如果有一些datanode宕机，该怎么办？
3、datanode明明已启动，但是集群中的可用datanode列表中就是没有，怎么办？
以上这类问题的解答，有赖于对datanode工作机制的深刻理解
6.1 概述
1、Datanode工作职责：
存储管理用户的文件块数据
定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）
（这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）
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<property> <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name> <value>3600000</value> <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description> </property> |
2、Datanode掉线判断时限参数
datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。
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<property> <name>heartbeat.recheck.interval</name> <value>2000</value> </property> <property> <name>dfs.heartbeat.interval</name> <value>1</value> </property> |
6.2 观察验证DATANODE功能
上传一个文件，观察文件的block具体的物理存放情况：
在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块：
/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.2.120-1432457733977/current/finalized
7. HDFS的java操作
hdfs在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从hdfs提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件
7.1 搭建开发环境
1、引入依赖
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<dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.1</version> </dependency> |
注：如需手动引入jar包，hdfs的jar包----hadoop的安装目录的share下
2、window下开发的说明
建议在linux下进行hadoop应用的开发，不会存在兼容性问题。如在window上做客户端应用开发，需要设置以下环境：
- 在windows的某个目录下解压一个hadoop的安装包
- 将安装包下的lib和bin目录用对应windows版本平台编译的本地库替换
- 在window系统中配置HADOOP_HOME指向你解压的安装包
- 在windows系统的path变量中加入hadoop的bin目录
7.2 获取api中的客户端对象
在java中操作hdfs，首先要获得一个客户端实例
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Configuration conf = new Configuration() FileSystem fs = FileSystem.get(conf) |
而我们的操作目标是HDFS，所以获取到的fs对象应该是DistributedFileSystem的实例；
get方法是从何处判断具体实例化那种客户端类呢？
——从conf中的一个参数 fs.defaultFS的配置值判断；
如果我们的代码中没有指定fs.defaultFS，并且工程classpath下也没有给定相应的配置，conf中的默认值就来自于hadoop的jar包中的core-default.xml，默认值为： file:///，则获取的将不是一个DistributedFileSystem的实例，而是一个本地文件系统的客户端对象
7.3 DistributedFileSystem实例对象所具备的方法
7.4 HDFS客户端操作数据代码示例：
7.4.1 文件的增删改查
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public class HdfsClient {
FileSystem fs = null;
@Before public void init() throws Exception {
// 构造一个配置参数对象，设置一个参数：我们要访问的hdfs的URI // 从而FileSystem.get()方法就知道应该是去构造一个访问hdfs文件系统的客户端，以及hdfs的访问地址 // new Configuration();的时候，它就会去加载jar包中的hdfs-default.xml // 然后再加载classpath下的hdfs-site.xml Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hdp-node01:9000"); /** * 参数优先级： 1、客户端代码中设置的值 2、classpath下的用户自定义配置文件 3、然后是服务器的默认配置 */ conf.set("dfs.replication", "3");
// 获取一个hdfs的访问客户端，根据参数，这个实例应该是DistributedFileSystem的实例 // fs = FileSystem.get(conf);
// 如果这样去获取，那conf里面就可以不要配"fs.defaultFS"参数，而且，这个客户端的身份标识已经是hadoop用户 fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop");
}
/** * 往hdfs上传文件 * * @throws Exception */ @Test public void testAddFileToHdfs() throws Exception {
// 要上传的文件所在的本地路径 Path src = new Path("g:/redis-recommend.zip"); // 要上传到hdfs的目标路径 Path dst = new Path("/aaa"); fs.copyFromLocalFile(src, dst); fs.close(); }
/** * 从hdfs中复制文件到本地文件系统 * * @throws IOException * @throws IllegalArgumentException */ @Test public void testDownloadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException { fs.copyToLocalFile(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"), new Path("d:/")); fs.close(); }
@Test public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws IllegalArgumentException, IOException {
// 创建目录 fs.mkdirs(new Path("/a1/b1/c1"));
// 删除文件夹 ，如果是非空文件夹，参数2必须给值true fs.delete(new Path("/aaa"), true);
// 重命名文件或文件夹 fs.rename(new Path("/a1"), new Path("/a2"));
}
/** * 查看目录信息，只显示文件 * * @throws IOException * @throws IllegalArgumentException * @throws FileNotFoundException */ @Test public void testListFiles() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {
// 思考：为什么返回迭代器，而不是List之类的容器 RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
while (listFiles.hasNext()) { LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next(); System.out.println(fileStatus.getPath().getName()); System.out.println(fileStatus.getBlockSize()); System.out.println(fileStatus.getPermission()); System.out.println(fileStatus.getLen()); BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations(); for (BlockLocation bl : blockLocations) { System.out.println("block-length:" + bl.getLength() + "--" + "block-offset:" + bl.getOffset()); String[] hosts = bl.getHosts(); for (String host : hosts) { System.out.println(host); } } System.out.println("--------------为angelababy打印的分割线--------------"); } }
/** * 查看文件及文件夹信息 * * @throws IOException * @throws IllegalArgumentException * @throws FileNotFoundException */ @Test public void testListAll() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
String flag = "d-- "; for (FileStatus fstatus : listStatus) { if (fstatus.isFile()) flag = "f-- "; System.out.println(flag + fstatus.getPath().getName()); } } } |
7.4.2 通过流的方式访问hdfs
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/** * 相对那些封装好的方法而言的更底层一些的操作方式 * 上层那些mapreduce spark等运算框架，去hdfs中获取数据的时候，就是调的这种底层的api * @author * */ public class StreamAccess {
FileSystem fs = null;
@Before public void init() throws Exception {
Configuration conf = new Configuration(); fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop");
}
@Test public void testDownLoadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException{
//先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的 FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"));
//再构造一个文件的输出流----针对本地的 FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/jdk.tar.gz"));
//再将输入流中数据传输到输出流 IOUtils.copyBytes(in, out, 4096);
}
/** * hdfs支持随机定位进行文件读取，而且可以方便地读取指定长度 * 用于上层分布式运算框架并发处理数据 * @throws IllegalArgumentException * @throws IOException */ @Test public void testRandomAccess() throws IllegalArgumentException, IOException{ //先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的 FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));
//可以将流的起始偏移量进行自定义 in.seek(22);
//再构造一个文件的输出流----针对本地的 FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/iloveyou.line.2.txt"));
IOUtils.copyBytes(in,out,19L,true);
}
/** * 显示hdfs上文件的内容 * @throws IOException * @throws IllegalArgumentException */ @Test public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{
FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024); } } |
7.4.3 场景编程
在mapreduce 、spark等运算框架中，有一个核心思想就是将运算移往数据，或者说，就是要在并发计算中尽可能让运算本地化，这就需要获取数据所在位置的信息并进行相应范围读取
以下模拟实现：获取一个文件的所有block位置信息，然后读取指定block中的内容
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@Test public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{
FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/weblog/input/access.log.10")); //拿到文件信息 FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/weblog/input/access.log.10")); //获取这个文件的所有block的信息 BlockLocation[] fileBlockLocations = fs.getFileBlockLocations(listStatus[0], 0L, listStatus[0].getLen()); //第一个block的长度 long length = fileBlockLocations[0].getLength(); //第一个block的起始偏移量 long offset = fileBlockLocations[0].getOffset();
System.out.println(length); System.out.println(offset);
//获取第一个block写入输出流 // IOUtils.copyBytes(in, System.out, (int)length); byte[] b = new byte[4096];
FileOutputStream os = new FileOutputStream(new File("d:/block0")); while(in.read(offset, b, 0, 4096)!=-1){ os.write(b); offset += 4096; if(offset>=length) return; }; os.flush(); os.close(); in.close(); } |
8. 案例1：开发shell采集脚本
8.1需求说明
点击流日志每天都10T，在业务应用服务器上，需要准实时上传至数据仓库（Hadoop HDFS）上
8.2需求分析
一般上传文件都是在凌晨24点操作，由于很多种类的业务数据都要在晚上进行传输，为了减轻服务器的压力，避开高峰期。
如果需要伪实时的上传，则采用定时上传的方式
8.3技术分析
HDFS SHELL: hadoop fs –put xxxx.tar /data 还可以使用 Java Api
满足上传一个文件，不能满足定时、周期性传入。
定时调度器：
Linux crontab
crontab -e
*/5 * * * * $home/bin/command.sh //五分钟执行一次
系统会自动执行脚本，每5分钟一次，执行时判断文件是否符合上传规则，符合则上传
8.4实现流程
8.4.1日志产生程序
日志产生程序将日志生成后，产生一个一个的文件，使用滚动模式创建文件名。
日志生成的逻辑由业务系统决定，比如在log4j配置文件中配置生成规则，如：当xxxx.log 等于10G时，滚动生成新日志
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log4j.logger.msg=info,msg log4j.appender.msg=cn.maoxiangyi.MyRollingFileAppender log4j.appender.msg.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.msg.layout.ConversionPattern=%m%n log4j.appender.msg.datePattern='.'yyyy-MM-dd log4j.appender.msg.Threshold=info log4j.appender.msg.append=true log4j.appender.msg.encoding=UTF-8 log4j.appender.msg.MaxBackupIndex=100 log4j.appender.msg.MaxFileSize=10GB log4j.appender.msg.File=/home/hadoop/logs/log/access.log |
细节：
- 如果日志文件后缀是1\2\3等数字，该文件满足需求可以上传的话。把该文件移动到准备上传的工作区间。
- 工作区间有文件之后，可以使用hadoop put命令将文件上传。
阶段问题：
- 待上传文件的工作区间的文件，在上传完成之后，是否需要删除掉。
8.4.2伪代码
使用ls命令读取指定路径下的所有文件信息，
ls | while read line
//判断line这个文件名称是否符合规则
if line=access.log.* (
将文件移动到待上传的工作区间
)
//批量上传工作区间的文件
hadoop fs –put xxx
脚本写完之后，配置linux定时任务，每5分钟运行一次。
8.5代码实现
代码第一版本，实现基本的上传功能和定时调度功能
代码第二版本：增强版V2(基本能用，还是不够健全)
8.6效果展示及操作步骤
1、日志收集文件收集数据，并将数据保存起来，效果如下：
2、上传程序通过crontab定时调度
3、程序运行时产生的临时文件
4、Hadoo hdfs上的效果
- Hadoop之分布式存储hdfs和离线计算mapreduce
- 云计算学习笔记004---hadoop的简介,以及安装,用命令实现对hdfs系统进行文件的上传下载
- 流式计算strom,Strom解决的问题,实现实时计算系统要解决那些问题,离线计算是什么,流式计算什么,离线和实时计算区别,strom应用场景,Strorm架构图和编程模型（来自学习资料）
- 一共81个，开源大数据处理工具汇总：查询引擎、流式计算、迭代计算、离线计算、键值存储、表格存储、文件存储、资源管理、日志收集系统、消息系统、分布式服务、集群管理、基础设施、搜索引擎、数据挖掘＝监控
- 大数据离线计算Hadoop2.x 学习笔记（3）- HDFS写入分析 和 MR
- 一共81个，开源大数据处理工具汇总：查询引擎、流式计算、迭代计算、离线计算、键值存储、表格存储、文件存储、资源管理、日志收集系统、消息系统、分布式服务、集群管理、基础设施、搜索引擎、数据挖掘＝监控
- 离线计算系统之MapReduce详解
- 大数据入门第五天——离线计算之hadoop（下）hadoop-shell与HDFS的JavaAPI入门
- 实时计算，流数据处理系统简介与简单分析
- 计算广告-系统结构组成
- C++实现：双输入单输出系统：建立一个 感知器网络，实现上述样本的分类。计算出相应的网络权值矩阵w。
- 分布计算系统学习随笔 第六章分布式系统中的死锁
- hadoop系列之五JavaAPI操作HDFS文本系统
- 个性化离线实时分析系统pora
- 给系统架构师们的启示：分布式文件系统HDFS设计9大特点！
- 金融系统中的还款日计算（自用虽然比较low）
- 空调系统的PUE值计算
- Windows系统下搭建MPI（并行计算）环境
- 老李分享：大数据测试之HDFS文件系统
- flume + kafka + sparkStreaming + HDFS 构建实时日志分析系统