Hadoop 3.x HDFS API 操作代码

Hadoop 3.x 系统文档 全面概述 Hadoop 3.x 系统 提供详细的技术信息 帮助用户理解和部署 Hadoop 3.x

大数据成为当前热门话题，特别是对于JAVA开发者而言，Hadoop作为大数据处理的核心工具尤为重要（完全基于JAVA开发）。Hadoop涉及的概念众多，如MapReduce，其中Map阶段将数据分解并处理成小块，Reduce阶段将处理后的数据合并成结果。这两者构成了Hadoop的核心功能。虽然Hadoop可以不依赖于Eclipse插件运行，但对于初学者而言，使用插件能够更轻松地入门和操作，使学习过程更为高效。

这份Hadoop Java API指南深入浅出地解析了各个API的功能和使用方法，非常适合刚开始学习Hadoop的开发者查阅。指南涵盖了HDFS的核心操作，并提供了清晰的代码示例，帮助您快速上手。需要注意的是，您需要自行搭建Hadoop集群环境。

Azkaban是一款开源的工作流执行器，专为调度和管理大数据处理工作流而设计。\"3.x编译包.zip\"包含了Azkaban 3.x版本的完整源代码，帮助用户自行编译和安装该软件。通过这个过程，用户可以深入理解Azkaban的内部结构，进行自定义配置，并针对特定环境进行优化。编译Azkaban的步骤包括获取源码、环境准备、项目构建、配置调整、数据库设置、启动及使用管理等多个关键步骤。

该文件提供 Hadoop 3.x 版本免编译安装包（适用于 Linux 系统）的百度网盘链接，并附带 Hadoop 官网其他版本的获取途径。Hadoop 3.x 相比 Hadoop 2.x 具备更优越的存储性能。

介绍如何使用Java代码实现HDFS文件系统基础操作，包括创建目录、上传文件、下载文件、删除文件、文件重命名以及获取文件列表等功能。

Redis从3.0版本开始支持集群功能。Redis集群采用无中心节点的方式实现，无需代理，客户端直接连接到每个节点，并根据相同的哈希算法计算出键对应的槽，然后在相应的Redis节点上执行命令。Redis将响应时间视为最重要的条件，因此不接受增加开销的方式。为了去中心化，节点之间通过gossip协议交换状态并探测新加入的节点信息。Redis集群支持动态添加节点、动态迁移槽以及自动故障转移。Redis Cluster由多个Redis实例组成，推荐使用6个实例，其中3个为主节点，3个为从节点。主节点发生故障时，Redis Cluster可以选举从节点作为新的主节点继续提供服务，确保高可用性。

Hadoop 3 HDFS 分布式搭建指南

Hadoop Shell与HDFS操作详解####一、分布式文件系统与HDFS概述分布式文件系统是一种允许多台计算机通过网络共享文件的文件系统。随着数据量的不断增长，单个操作系统管理的数据已经无法满足需求。在这种背景下，分布式文件系统应运而生，它能够将数据分布在多台计算机的文件系统中，并提供统一的访问接口，方便数据的存储和管理。 HDFS(Hadoop Distributed File System)作为Hadoop项目的核心组件之一，是一种专为大数据处理设计的分布式文件系统。HDFS的设计目标是提供高吞吐量的数据访问能力，适合大规模数据集的应用场景。它具有良好的容错性，能够自动将数据复制到其他节点，从而保证数据的可靠性和可用性。 ####二、HDFS体系结构与基本概念HDFS采用主从(Master-Slave)架构。主要包括NameNode（主节点）和DataNode（从节点）两大部分： - NameNode:存储元数据信息，包括文件系统的目录结构、文件和目录的元数据、文件块的位置信息等。 - DataNode:存储实际的数据块。每个文件会被切分成固定大小的数据块，这些数据块会被分散存储在不同的DataNode上。 HDFS还支持多种重要的功能特性，如： - 数据冗余:为了提高数据的可靠性和可用性，HDFS会自动将数据块复制到多个DataNode上，默认的复制因子为3。 - 流式数据访问:适合大文件的高效读写操作，但不适合低延迟数据访问。 - 简单的一致性模型:为每个文件保存一个写指针，支持写入操作的一致性，但不支持并发写操作。 ####三、HDFS的Shell操作HDFS提供了丰富的命令行工具用于管理和操作文件系统，类似于Linux的Shell命令。下面列举了一些常用的HDFS命令及其用法： - hadoop fs -ls:查看指定路径下的文件和目录列表。 - hadoop fs -lsr:递归查看指定路径下的所有子目录和文件。 - hadoop fs -du:显示指定路径下文件的大小。 - hadoop fs -dus:统计指定路径下文件(夹)的总大小。 - hadoop fs -count:统计指定路径