## Hadoop Shell命令 ## 目录 1 FS Shell 3 1.1 cat 3 1.2 chgrp 3 1.3 chmod 3 1.4 chown 4 1.5 copyFromLocal 4 1.6 copyToLocal 4 1.7 cp 4 1.8 du 4 1.9 dus 5 1.10 expunge 5 1.11 get 5 tail …… 9 1.24 test …… 9 1.25 text …… 9 1.26 touchz …… 9 ### 1. FS She11 调用文件系统(FS)She11命令应使用 bin/hadoop fs 的形式。所有的的FS she11命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对HDFS文件系统，scheme是hdf enodeport）。大多数FS She11命令的行为和对应的Unix She11命令类似，不同之处会在下面介绍各命令使用详情时指出。出错信息会输出到stderr，其他信息输出到stdout。 #### 1.1. cat 使用方法：hadoop fs -cat URI [URI ...] 将路径指定文件的内容输出到stdout。 示例: • hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1

 ## Firebird Shell-Skripte Norman Dunbar, Mark Rotteveel, Martin Köditz Version 1.3-de, 31. Juli 2020 ## I nhaltsverzeichnis erfolgreichen Installation von Firebird enthält das Verzeichnis /opt/firebird/bin eine Reihe nützlicher Shell-Skripte. Dieses Handbuch enthält Einzelheiten dazu, wofür diese Skripte bestimmt sind und wie sie https://www.firebirdsql.org/manual/pdl.html (HTML). Die Original-Dokumentation trägt den Titel Firebird Shell Scripts. Der ursprüngliche Autor der Original-Dokumentation ist: Norman Dunbar. Copyright $ \copyright

curvefs copyset与fs对应关系 |版本|时间|修改者|修改内容| |---|---|---|---| |1.0|2021/7/23|陈威|初稿| |1.1|2021/8/4|陈威|根据评审意见修改| |1.2|2021/8/9|陈威|增加详细设计| • 1、背景 • 2、chubaofs的元数据管理 • 2.1、meta partition的创建 • 2.2、meta partition的管理 3、curvefs的copyset和fs的对应关系 • 3.1 如何获取inodeid • 3.2 copyset fs共用吗? • 3.3 copyset个数是否可以动态调整? • 4、curvefs的topo信息 • 5、curvefs mds和metaserver的心跳 • 6、详细设计 • 6.1 创建fs • 6.2、挂载fs • 6.3、创建文件/目录 • B数据，也一次性分配1GB的空间。而curvefs的元数据，并不能一次申请一批在client端，而是每次都需要去metaserver上去进行分配。 这里需要重新考虑curvefs的copyset和fs的元数据分片的对应关系。 ## 2、 chubaofs的元数据管理 chubaofs（补充链接）的元数据也是采用的raft的方式进行管理，可以借鉴一下chubaofs的元数据的分片策略。 通过分

# Hadoop 概述 ## 本章内容提要 • Hadoop 的组件 • HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的需求。当涉及数据时，企业中最大的需求 的数据，而这也增加了高效管理这些数据的需求。本章探讨 Hadoop Stack，以及所有可与 Hadoop 一起使用的相关组件。 在构建 Hadoop Stack 的过程中，每个组件都在平台中扮演着重要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 Hadoop 模块。和其他软件栈一样，这些支持文件是一款成功实现的 件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack

## Hadoop开发指南 注解：本例中所运行脚本需在CentOS操作系统上，其他操作系统请修改脚本后再尝试执行。 ### 1. 在UHost上安装Hadoop客户端 出于安全性考虑，一般建议用户在非UHadoop集群机器上安装客户端进行任务提交与相关操作 ### 1.1 控制台安装 可通过控制台一键安装，参考：客户端安装。 ### 1.2 自行安装 针对部分存量已自行安装用户，可根据选择按照以下方式自行安装。 root@master_ip:/usr/java /usr/ - 安装hadoop客户端，从集群master1节点上拷贝安装包到UHost: 注解: hadoop-为hadoop具体对应的版本, 可查看master的/home/hadoop/bin的软连接指向的版本, 下同 #hadoop scp -r root@master_ip:/home/hadoop/.versions/hadoop-/root/ #hive scp -r root@master_ip:/home/hadoop/hive /root/ # 修改hive-site.xml jar包相对路径 sed -i 's/home\/hadoop/root/g' /root/hive/conf/hive-site.xml sed -i 's/home\/hadoop/root/g' /root/hive/conf/hive-env

### Hadoop 3.0以及未来 刘轶 ## 自我简介 • Apache Hadoop的committer和项目管理委员会成员。 • ebay的Paid IM(互联网市场)部门架构师，领导ebay产品广告、互联网市场数据和实验平台的架构设计。负责领导使用Hadoop、Spark、Kafka、Cassandra等开源大数据项目建立ebay的广告和数据平台。 • 加入ebay前，在inte ## 概要 • Hadoop的历史 • Hadoop 3介绍 ■ Common ■ HDFS ■ YARN ■ MapReduce • Hadoop的未来发展方向 ## Hadoop的历史  ## Hadoop生态系统 数据仓库SQL HBase Kafka 资源 / 任务调度 YARN 文件存储层 HDFS ## Hadoop 3介绍 • Common JDK 8+ 升级 ■ Classpath隔离 ☑ Shell脚本的重构 • HDFS • YARN • MapReduce ## Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题：依赖性地狱(Dependency Hell)，版本冲突

大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践  IBM $ ^{®} $ ## 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减 成本、增加收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目，支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集，并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System（用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项目。实现所有

## 大数据时代的Intel之Hadoop 系统方案架构师：朱海峰 英特尔 $ ^{®} $ 中国云计算创新中心 2013.4 北京 ## 法律声明 本文所提供之信息均与英特尔 $ ^{®} $ 产品相关。本文不代表英特尔公司或其它机构向任何人明确或隐含地授予任何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款与条件中列明之担保条件以外，英特尔公司不对销售和/或使用英特尔产品做出其它任何明确或隐含的担 Intel的角色 • Intel Hadoop商业发行版 • 对象存储技术 ## I ntel的角色 - 面向大数据应用，在计算、存储和网络方面提供更快更为高效的架构级别的优化方案 - 持续投入大数据应用开发，促进软件系统和服务的不断优化和创新 - 推进终端设备和传感器的智能化，构建互联、可管理的和安全的分布式架构 ## 软硬结合 ## I ntel Hadoop商业发行版 ## 优化的大数据处理软件栈 优化的大数据处理软件栈 稳定的企业级hadoop发行版 利用硬件新技术进行优化 HBase改进和创新，为Hadoop提供实时数据处理能力。针对行业的功能增强，应对不同行业的大数据挑战。 Intel Hadoop Manager 2.2 安装、部署、配置、监控、告警和访问控制 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 Flume 1.1.0 日志收集工具 Mahout 0.6 数据挖掘

并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 Hadoop 集群里的数据。请注意，本文选择了 Hadoop 和 HDFS 了其中一种访问方法的实现。 ## 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 表函数提供了从 Hadoop 中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。更深入地来讲，我们用一个表函数来实现，这个表函数使用 DBMS_SCHEDULER 框架异步调用外部 shell 脚本，然后由这个 shell 脚本提交一个 Hadoop Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 将

# Spark 简介以及与 Hadoop 的对比 ## 1 Spark 简介 ### 1.1 Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框架，Spark 基于 map reduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点；但不同于 MapReduce 的是 Job lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。 ## 2 Spark 与 Hadoop 对比 ### 2.1 快速 Spark 的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。Spark 更适合于迭代运算比较多 的 ML 和 DM 运算。因为在 Spark 里面，有 RDD 的抽象概念。 ### 2.2 灵活 1. Spark 提供的数据集操作类型有很多种，不像 Hadoop 只提供了 Map 和 Reduce 两种操作。比如 actions 操作。 2. 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像 Hadoop 那样就是唯一的 Data Shuffle 一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比 Hadoop 更灵活。 3. 由于 RDD 的特性，Spark 不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如 web 服务的存储或者是增量的 web