public class Kafka2Hdfs { public static void main(String[] args) throws Exception { //kafka 连接信息 String bootstrap_servers = "kafka1:9092,kafka2:9092:kafka3:9092"; String groupId = "test_group"; String offset = "latest"; String topic = "test-topic"; Properties properties = new Pro...
Hadoop是大数据处理领域的先驱，其核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS负责将大数据分布式存储在多台服务器上，而MapReduce则负责将数据分成小块进行并行处理。Hadoop适用于批处理任务，但在实时数据处理方面表现不佳。优点：良好的可伸缩性，适用于处理大规模数据。成熟稳定，得到了广泛的...
https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 介绍NameNode and DataNodes 结合上图官网 描述可以总结 HDFS has a master/slave architecture 是一个主从的架构 An HDFS cluster consists of a single NameNode 一个集群只有一个NameNode there are a number of DataNode...
为Flink 配置 HDFS 权限 # 添加 Flink 用户sudouseraddflinksudopasswdflink# 赋予 HDFS 权限hdfs dfs-mkdir/user/flink hdfs dfs-chownflink:flink /user/flink 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 配置过程的操作交互状态可以用时序图表示。 HDFSHadoopUserHDFSHadoopUser配置 HDFS 权限创建用户确认用户权限权限配置完成 ...
当作业量很大，且作业的并发很大时，则会对底层 HDFS 形成非常大的压力：1）大量的 RPC 请求会影响 RPC 的响应时间（如下图所示）；2）大量文件对 NameNode 内存造成很大压力。在 Flink 中曾经尝试使用 ByteStreamStateHandle 来解决小文件多的问题[3]，将小于一定阈值的 state 直接发送到 JM，由 JM 统一写到...
在Flink中读取HDFS文件通常使用TextInputFormat类。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用Flink读取HDFS文件: import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.core.fs.Path; public class ReadFromHDFS { public static void main(String[] args) throws Exception { final Execution...
Flink对接HDFS分区 Flink对接HDFS支持自定义分区。 Flink文件系统分区支持使用标准的Hive格式。不需要将分区预先注册到表目录中,分区是根据目录结构推断。 例如,根据下面的目录分区的表将被推断为包含日期时间和小时分区。 path └── datetime=2021-09-03
一、读HDFS 读取单个文件: env.readTextFile() 读取多个文件: import java.io.{BufferedReader, InputStreamReader} import java.util import java.util.zip.GZIPInputStream import com.google.gson.{JsonArray, JsonObject, JsonParser} import org.apache.commons.lang3.StringUtils ...
* 读取hdfs中的数据 -- 有界流 */valstudentDS:DataStream[String] = env.readTextFile("hdfs://master:9000/data/student")valclazzNumDS:DataStream[(String,Int)] = studentDS .map(stu => (stu.split(",")(4),1)) .keyBy(_._1) .sum(1)/** ...
大作业并发度高达5000,状态达到了10TB,这给HDFS带来了巨大的压力。具体来说,HDFS在Flink作业中面临的压力主要来源于两个方面:一是业务增长导致的正常负载增加;二是大作业部署和Checkpoint期间带来的瞬时RPC请求高峰,可能导致NameNode的RPC Call Queue打满,影响其他作业的读写性能。 3. 优化策略 为了应对上述挑战,美团...