独家 | 一文读懂Hadoop（二）HDFS（下）-低调大师

独家 | 一文读懂Hadoop（二）HDFS（下）

2017-07-31 617

5.1 用户命令

hadoop集群用户的常用命令。

5.1.1 classpath

打印获取Hadoop jar和所需库所需的类路径。如果无参数调用，则打印由命令脚本设置的类路径，可以在类路径条目中包含通配符。其他选项在通配符扩展后打印类路径或将类路径写入jar文件的清单。后者在不能使用通配符且扩展的类路径超过支持的最大命令行长度的环境中非常有用。

5.1.2 dfs

HDFS允许以文件和目录的形式组织用户数据。它提供了一个称为FS shell的命令行界面，允许用户与HDFS中的数据交互。此命令集的语法类似于我们已经熟悉的shell。

FS shell是针对需要脚本语言以与存储的数据交互的应用程序。具体命令将在手把手教环节来详细讲解。

5.1.3 envvars

显示计算的Hadoop环境变量。

5.1.4 fetchdt

HDFS支持fetchdt

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《Hadoop实战第2版》——3.3节MapReduce任务的优化

3.3　MapReduce任务的优化相信每个程序员在编程时都会问自己两个问题“我如何完成这个任务”，以及“怎么能让程序运行得更快”。同样，MapReduce计算模型的多次优化也是为了更好地解答这两个问题。MapReduce计算模型的优化涉及了方方面面的内容，但是主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化。这其中，又包含六个方面的内容。任务调度任务调度是Hadoop中非常重要的一环，这个优化又涉及两个方面的内容。计算方面：Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器，使所有的任务能公平地分享系统资源。I/O方面：Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器，以减少网络I/O的消耗。数据预处理与InputSplit的大小MapReduce任务擅长处理少量的大数据，而在处理大量的小数据时，M

2017-08-01

561

开源大数据技术Hadoop，在今年刚好满十岁。在大数据的第一个十年，Hadoop成功地让大数据成为最被看好的技术，这股大趋势，不仅影响资讯科技的走向，更成为商业热烈讨论的议题。之所以如此，一方面是随著网际网络、云端运算、智慧行动装置的普及，使得Google、Facebook、Twitter等大型互联网公司的用户数量，呈现爆炸性成长，为了应付全球用户的规模，这些知名互联网技术公司纷纷投入大数据技术，使得大数据成为顶尖技术的指标，瞬间成了抢手的当红炸子鸡。另一方面，这些互联网公司不仅是采用Hadoop这样的开源大数据技术，更雇用软件高手开发符合自己需求的大数据技术，再将这些大数据软体的程式码开源。如此一来，既吸引更多高手加入开发，亦回馈开发社群，而这样的效应，也使得大数据开源技术的发展，如火如荼，至今与Hadoop相关的开源软件已超过一百个，形成庞大的Hadoop生态圈。在接下来的第二个十年，大数据将会如何发展呢?今年中，我参加在大数据领域颇负盛名的Strata & Hadoop World技术大会，原本我期待这场以大数据技术Hadoop为名的技术会议，主要探讨的议题，应该围...

2017-08-01

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