大数据实战平台环境搭建(下)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据实战平台环境搭建(下)

大数据实战平台环境搭建(上)https://developer.aliyun.com/article/1507492?spm=a2c6h.13148508.setting.14.1b484f0eD2AqhJ

4、启动 hdfs

图47:启动hdfs

在终端输入./sbin/start-dfs.sh启动hsfd,再输入jsp查看java进程。

5、查看 Hadoop(用 Browser)

图48:用 Browser查看 Hadoop

注意这里要用Ubuntu自带的浏览器,地址为:http://localhost:9870

6、创建Hadoop用户的用户目录及input目录

图49:创建 Hadoop 用户的用户目录及 input 目录

在终端输入./bin/hdfs dfs -mkdir -p /usr/hadoop创建Hadoop用户的用户目录,在终端输入./bin/hdfs dfs -mkdir input创建Hadoop用户的input目录。(其中./bin/hdfs dfs是指令前缀,后面是正常的Ubuntu指令。)

7、将本地配置文件夹上传到分布式文件系统

图50:将本地配置文件夹上传到分布式文件系统

在终端输入bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/.xml input将本地配置文件夹上传到分布式文件系统.(bin/hdfs dfs是指令前缀,-put是命令,./etc/hadoop/.xml是源,input是目标。)

8、测试demo

图51:测试demo

在终端输入./bin/hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/

hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'测试指令进行测试。

注意这里和单机hadoop测试不一样的地方是这里后面是input output,单机时是./input ./output。

图52:测试完成

9、查看结果

图53:查看测试结果

在终端输入.bin/hdfs dfs -cat output/*查看测试结果。

10、关闭 hdfs

图54:删除output目录

在终端输入.bin/hdfs dfs -rm -r output删除output目录。(每次执行都要吧上一次的output删除,测试过应该是底层写死的无法修改)

图55:关闭hdfs

在终端输入./sbin/stop-dfs.sh停止执行hdfs。

七、HDFS常用命令

(1)功能:显示 指定的文件的详细信息。

hadoop fs -1s 。

(2)功能:1s 命令的递归版本。

hadoop fs -1s -R 。

(3)功能:将 指定的文件的内容输出到标准输出 (stdout )。

hadoop fs -cat 。

(4)功能:将 指定的文件所属的组改为group,使用-R对 指定的文件夹内的文件进行递归操作。这个命令只适用于超级用户。

hadoop fs -chgrp [-RJgroup 。

(5)功能:改变 指定的文件所有者,-R 用于递归改交文件夹内的文件所有者。这个命令只适用于超级用户。

hadoop fs-chown [-R] [owner][ :[group]] 。

(6)功能:将 指定的文件的权限更改为。这个命令只适用于超级用户和文件所有者。

hadoop fs -chmod [- R] 。

(7)功能:将 指定的文件最后 1KB 的内容输出到标准输出 (stdout)上,一f选项用于持续检测新添加到文件中的内容。

hadoop fs -tail [-f] 。

(8)功能:以指定的格式返回 指定的文件的相关信息。当不指定format 的时候,返回文件 的创建日期。

hadoop fs -stat [format] 。

(9)功能:创建一个 指定的空文件。

hadoop fs -touchz 。

(10)功能:创建指定的一个或多个文件夹,-p选项用于递归创建子文件夹。

hadoop fs -mkdir [-p] 。

(11)功能:将本地源文件复制到路径指定的文件或文件夹中。

hadoop fs -copy FromLocal 。

(12)功能:将日标文件复制到本地文件或文件夾中,可用-ignorearc 选项复制CRC

校验失败的文件,使用-crc选项复制文件以及 CRC信息。

hadoop ts -copyToLocal [-ignorecrc][-crc] 。

(13)功能:将文件从源路径复制到日标路径。

hadoop fs -cp 。

(14)功能:显示 指定的文件或文件夾中所有文件的大小。

hadoop fs -du 。

(15)功能:清空回收站.

hadoop fs -expunge。

(16)功能:复制指定的文件到本地文件系统-指定的文件或文件夹,可用-ignorecrc 选项复制 CRC

校验失败的文件,使用-crc 选项复制文件以及 CRC信息。

hadoop fs-get [ignorecrc] [-crc] 。

(17)功能:对指定的源目录中的所有文件进行合并,写入指定的本地文件。-nl

是可选的,用于指定在每个文件结尾添加一个换行符。

hadoop fs -getmerge [-nl] 。

(18)功能:以本地文件系统中复制<1ocalsrc>指定的单个或多个源文件到指定的目标文件系统中,也支持从标准输人(stdin

)中读取输人并写人目标文件系统。

hadoop fs-put 。

(19)功能:与put 命令功能相同,但是文件上传结束后会从本地文件系统中删除指定的文件。

hadoop fs-moveFromLocal 。

(20)功能:将文件从源路径移动到目标路径

hadoop fs -mv 。

(21)功能:删除 指定的文件,只删除非室日录和文件。

hardoop 1s -rm 。

(22)功能:除 指定的文什实及其下的所有文件,-r选项表示删除子目录。

hadop fs -rm -r 。

(23)功能:改变 指定的文件的副本系数,-R 选项用于递归政变目录下所有文件的副本系数。

hadoop fs-setrep [-R] 。

(24)功能:检查 指定的文什或文件夾的相关信息。不同选项的作用如下。

hadoop fs -test -[ezd] 。 ①-e检查文件是否存在,如果存在则返回0,否则返回 1。 ②-z检查文件是否是 0字节,如果是则返回 0,否则返回1。 ③ -d如果路径是个日录,则返回1,否则返回 0。

(25)功能:将 指定的文什输出为文木格式,文件的格式世允许是zip和TextRecordinputStream 等

hadoop ts -text 。

(26)查看帮助

hdfs dfs -help

(27)查看当前目录信息

hdfs dfs -ls /

(28)上传文件

hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径

(29)剪切文件

hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt

(30)下载文件到本地

hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径

(31)合并下载

hdfs dfs -getmerge /hdfs路径文件夹 /合并后的文件

(32)创建文件夹

hdfs dfs -mkdir /hello

(33)创建多级文件夹

hdfs dfs -mkdir -p /hello/world

(34)移动hdfs文件

hdfs dfs -mv /hdfs路径 /hdfs路径

(35)复制hdfs文件

hdfs dfs -cp /hdfs路径 /hdfs路径

(36)删除hdfs文件

hdfs dfs -rm /aa.txt

(37)删除hdfs文件夹

hdfs dfs -rm -r /hello

(38)查看hdfs中的文件

hdfs dfs -cat /文件

hdfs dfs -tail -f /文件

(39)查看文件夹中有多少个文件

hdfs dfs -count /文件夹

(40)查看hdfs的总空间

hdfs dfs -df /

hdfs dfs -df -h /

(41)修改副本数

hdfs dfs -setrep 1 /a.txt

八、HDFS实验之通过JAVA-API访问HDFS

1、Hadoop用户下进入Ubuntu

图56:Hadoop用户下进入Ubuntu

2、把eclipse拖到/home/hadoop/Downloads下

图57:把eclipse拖到/home/hadoop/Downloads下

3、检查一下是不是整个Ubuntu都在hadoop用户下,是的话,解压到/uer/local

图58:确认是在hadoop用户下

在终端输入whoami,当出现hadoop表示现在是在hadoop用户下进行的操作(确保后面的操作能正常进行)。

进入Downloads查询当前文件夹所有文件,看eclipse安装包是否存在。

图59:解压eclipse安装包

在终端输入sudo tar -zxvf ./eclipse-4.7.0-linux.tar.gz -C /usr/local解压eclipse安装包。

图60:解压eclipse安装包完成

4、cd到解压后的文件夹/usr/local/eclipse,启动eclipse(启动指令./eclipse)

图61:检查解压情况

在终端cd到文件夹/usr/local内,查看是否有eclipse文件夹,如果有则解压成功。

图62:启动eclipse

在终端输入启动指令./eclipse启动eclipse。

5、默认workspace(这里必须是Hadoop用户下,如果是个人用户名下,就代表前面错误,你不是在Hadoop下完成的操作,会显示没有java路径)

图63:默认workspace

默认workspace点击launch进入下一步。

6、启动成功

图64:启动eclipse成功

7、新建工程后选择java project,然后next

图65:新建工程

8、输入工程名称,其他默认即可,然后点击next

图66:输入新建的工程名称

9、点击libraries,添加jar包,添加完成后点击finish

图67:添加jar包

图68:添加jar包

选择add external jars进行添加jar包。

图69:添加jar包

图70:添加jar包

图71:添加第一个路径的jar包

注意路径,一般进来会直接选中第一个文件夹,这个时候需要取消选中在选择需要的jar包。

图72:添加第一个路径的jar包成功

图73:添加第二个路径的jar包

图74:添加第三个路径的jar包

图75:添加第四个路径的jar包

图76:4个路径的jar包添加完成

10、出现如下框点击open perspective

图77:点击open perspective

11、右键→New→class

图78:右键→New→class

12、右键→New→class

图79:给新建class起名

13、创建成功后出现如下界面,输入案例代码

图80:创建成功

图81:输入案例代码

图82:运行主程序

图83:出现报错

运行主程序后报错,说明程序有问题,经过检查发现需要改代码以及放入文件。

图84:将7个文件复制到hadoop的Downloads内

图85:启动hdfs

在终端输入./sbin/start-dfs.sh启动hsfd。

图86:将file1.txt上传到分布式文件系统

在终端输入bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/Downloads/file.txt input将file1.txt上传到分布式文件系统.(bin/hdfs dfs是指令前缀,-put是命令,/home/hadoop/Downloads/file.txt是源,input是目标。)

通过bin/hdfs dfs -ls input查看刚刚是否成功将file1.txt上传到分布式文件系统。

图87:将剩下的6个文件上传到分布式文件系统

重复刚刚的指令,将源改成对应的文件名,将file2.txt,file3.txt,file4.txt,file5.txt,file4.abc,file5.abc六个文件上传到分布式文件系统。

图88:查看是否成功将文件上传到分布式文件系统

通过bin/hdfs dfs -ls input查看是否成功将文件上传到分布式文件系统。

图89:打开eclipse

cd到/usr/local/eclipse,通过指令./eclipse启动eclipse(注意要在启动hdfs后再启动eclipse)。

图90:修改程序并运行

经过检查代码,我发现在主函数里面的第二行"hdfs://localhost:9000/user/hadoop/"的后面少了input,加上input后运行程序便能出现输出文件的结果,但是有个问题出现,输出的只过滤掉了.abc文件,还有.xml文件没有过滤掉。

图91:对程序进行理解

通过对于代码的了解,我知道了PathFilter 接口里面的accept方法可以过滤掉文件名满足特定条件的文件。以及可以通过FileStatus[] sourceStatus = fsSource.listStatus(inputPath,new MyPathFilter(“.*\.abc”)); 来过滤掉输入目录中后缀为.abc的文件。

图92:修改程序并输出所需结果

我将PathFilter 接口里面的accept方法进行了修改,把false与true的位置进行了替换,使得方法的用处不在是可以过滤掉文件名满足特定条件的文件,而是可以过滤掉除了特定条件的其他文件,也就是说只输出所需要的文件。

最后通过FileStatus[] sourceStatus = fsSource.listStatus(inputPath,new MyPathFilter(“.*\.txt”));只输出hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input里面所有.txt结尾的文件。入图92所示输出了所需要的结果。

图93:关闭hdfs

关闭eclipse后,在终端输入./sbin/stop-dfs.sh关闭hdfs。


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps&nbsp;
目录
相关文章
|
1月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
1月前
|
存储 SQL 分布式计算
别让你的数据“裸奔”!大数据时代的数据隐私保护实战指南
别让你的数据“裸奔”!大数据时代的数据隐私保护实战指南
88 19
|
1月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南
本文深入介绍 Hive 与大数据融合构建强大数据仓库的实战指南。涵盖 Hive 简介、优势、安装配置、数据处理、性能优化及安全管理等内容,并通过互联网广告和物流行业案例分析,展示其实际应用。具有专业性、可操作性和参考价值。
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南
|
4月前
|
存储 SQL 大数据
【重磅发布】AllData数据中台核心功能:湖仓一体化平台
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年,专注于数据中台业务,维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务,支持AI大模型应用,助力企业高效利用数据价值。
【重磅发布】AllData数据中台核心功能:湖仓一体化平台
|
4月前
|
SQL 存储 HIVE
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享,主要涵盖四个方面:鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖,解决了Hudi入湖的痛点,并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外,还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向,包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。
408 1
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
|
3月前
|
SQL 存储 HIVE
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
265 2
|
4月前
|
存储 分布式计算 大数据
基于阿里云大数据平台的实时数据湖构建与数据分析实战
在大数据时代,数据湖作为集中存储和处理海量数据的架构,成为企业数据管理的核心。阿里云提供包括MaxCompute、DataWorks、E-MapReduce等在内的完整大数据平台,支持从数据采集、存储、处理到分析的全流程。本文通过电商平台案例,展示如何基于阿里云构建实时数据湖,实现数据价值挖掘。平台优势包括全托管服务、高扩展性、丰富的生态集成和强大的数据分析工具。
|
4月前
|
SQL 人工智能 大数据
【4月重点功能发布】阿里云大数据+ AI 一体化平台
【4月重点功能发布】阿里云大数据+ AI 一体化平台
|
4月前
|
SQL 人工智能 分布式计算
【3月重点功能发布】阿里云大数据+ AI 一体化平台
【3月重点功能发布】阿里云大数据+ AI 一体化平台
|
6月前
|
SQL 人工智能 自然语言处理
DataWorks年度发布:智能化湖仓一体数据开发与治理平台的演进
阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务,积累了丰富的实践经验,并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE,支持湖仓一体化开发,新增Flink计算引擎和全面适配locs,优化工作流程系统和数据目录管理。同时,阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook,提升开发者体验和效率。此外,DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能,显著提升了数据开发与分析的效率,已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。

热门文章

最新文章

下一篇
oss创建bucket