Hadoop里面如何查看一个文件的分布在哪几个节点上

如题所述

读取A,B节点所在的那个xml文件,然后分别创建两个新的xml文件,把读取到的A,B节点值写入到新的xml文件
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hadoop集群中文件储存在哪里
例如,如果一个文件被分割成3个块,每个块的大小为64MB(这是HDFS的默认块大小),那么这3个块会被存储在集群中的3个不同节点上。同时,每个块都会被复制到其他节点上,以防止数据丢失。复制因子(replication factor)决定了每个块的复制数量,通常设置为3,这意味着每个块都会有2个额外的复制品。总之...

hadoop的几个问题 1.将本地文件复制到hdfs中,那么在hdfs中这个文件是存...
1. namenode负责管理目录和文件信息,真正的文件块是存放在datanode上。2. 每个map和reduce(即task)都是java进程,默认是有单独的jvm的,所以不可能同一个类的对象会在不同节点上。看你的描述是把namenode,datanode和jobtracker,tasktracker有点混了。所以:问题1. 分块存放在datanode上 问题2.inputfo...

hadoop集群的角色有哪些
2. DataNode:DataNode是HDFS集群中的工作节点,它们实际存储数据。当你把一个文件放入HDFS时,文件会被分成多个块,这些块会被存储在一个或多个DataNode上。DataNode也执行数据块的复制和错误恢复任务。例如,如果一个DataNode出现故障,其他DataNode上的复制块可以确保数据不会丢失。DataNode定期向NameNode发送...

hadoop 在主节点上用命令hadoop fs新建一个目录,那么这个目录是建在每个...
1、Haddoop调用fs创建一个目录的时候,会调用客户端创建文件目录的接口。客户端会通过远程过程调用,“主MasterNode”的创建文件目录的方法。当主节点的目录创建成功后,“主MasterNode”会通过远程过程调用去“从MasterNode”去创建这个文件目录。目录的创建都是在MasterNode上。2、DataNode上不会保存目录信息...

用java遍历hadoop分布式文件系统中某个目录下的全部文件,我的hadoop是...
一般安装hadoop时都是修改core-site.xml文件,这个文件设置的属性值一般使用来覆盖core-default.xml这个文件的,在core-site.xml文件中会设置fs.default.name值为hadoop的namenode的地址以及端口号,如hdfs:\/\/localhost:9000,即表示namenode是本机,也就是为分布式。所以我们在连接hdfs时需要指定连接的地址...

hadoop主节点是什么
Hadoop采用了副本机制。它允许在多个从节点上存储文件块的副本,以便在主节点故障时可以从一个副本中恢复数据。此外,Hadoop还采用了心跳检测机制,定期检查从节点的状态,以确保它们仍然正常工作。综上所述,Hadoop主节点是Hadoop集群的核心组件之一,对于确保数据的可靠性和可用性至关重要。

查看hadoop运行的方法
对于YARN集群,可以使用`yarn node -list`命令来查看所有节点的状态,以及使用`yarn application -list`命令来查看当前正在运行的应用程序及其状态。如果集群配置了监控工具(如Ambari、Ganglia等),则可以通过这些工具的Web界面来更直观地查看集群的实时运行状态和性能指标。总之,查看Hadoop运行的方法多种多样...

HDFS笔记
只需要考虑主节点的工作; 3.单master节点不具有鲁棒性。 b.Peer peer 模式: 1.所有的读写操作均匀分布在每一个节点上,每一个节点的负载不会很高; 2.任意一个节点挂掉不会影响其他节点; 3.低一致性。没有数据的复制步骤。 2.更好的理解hadoop生态系统 a.master节点会传输...

Hadoop集群的四个配置文件的常用属性解析
在core-default.xml文件中,有一个关键属性是hadoop.tmp.dir,其默认值为\/tmp\/hadoop-${user.name}。这代表了Hadoop存储临时文件的位置,包括与HDFS和MapReduce相关的文件。在安全和分布式环境中,此路径可能不安全,因此通常在\/etc\/hadoop\/core-site.xml中重新设置以确保数据安全。fs.defaultFS属性定义...

hadoop集群一般需要几个机器节点
Hadoop集群的机器节点数量并没有固定的要求,它可以根据实际的数据处理需求和可用资源进行调整。Hadoop是一个分布式计算框架,设计初衷就是为了处理大规模数据集。它通过将数据分散到集群中的多个节点上进行处理,实现了数据的并行处理和高可用性。集群中的节点可以分为两类:一类是NameNode,负责管理文件系统...

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