关于hdfsput的信息

本文目录一览：

• 1、hdfs被格式化的后果与补救
• 2、一起学Hive——使用MSCK命令修复Hive分区
• 3、hadoop中-put与-copyFromLocal有什么区别呢?
• 4、HDFS如何进行数据备份恢复
• 5、基于spark的超市商品数据分析及价格预测可视化系统

hdfs被格式化的后果与补救

1、datanode节点部分挂，重新启动单个节点和namenode也不好使，给出方法格式化namenode，之后启动namenode和datanode，但是由于hdfs中有数据，格式化前没有备份数据，导致了数据块全部丢失，至此，整个集群中表数据都没有了，悲剧的开始。

2、Namenode ID不一致NameNode与DataNode的namespaceID不匹配，导致启动失败。

3、解决方法：关闭防火墙或放行端口。例如：systemctl stop firewalld # 临时关闭firewall-cmd --add-port=50070/tcp --permanent # 放行端口firewall-cmd --reload 本地主机名解析问题 问题描述：格式化时出现java.net.UnknownHostException，因/etc/hosts配置错误。

4、解决：停止NameNode和DataNode服务（stop-dfs.sh）。删除Hadoop目录下的data和log文件夹，重新执行格式化命令（hdfs namenode -format）。防火墙阻碍 问题：防火墙屏蔽HDFS端口（如50070），导致Web界面或网络访问失败。

5、若版本不一致，删除DataNode的存储目录（如/var/lib/hadoop-hdfs/data），然后重新格式化NameNode并重启服务。 SSH免密登录配置问题问题描述：SSH免密登录配置失败，可能因密钥生成、复制或配置错误导致节点间无法互通。解决方案：使用ssh-keygen -t rsa生成密钥对（默认保存在~/.ssh/id_rsa）。

一起学Hive——使用MSCK命令修复Hive分区

MSCK命令的作用：修复分区信息：MSCK命令通过检查并修复Hive表的分区信息，使Hive元数据与HDFS上的实际分区保持一致。高效解决方案：尤其适用于处理大量未追踪的分区，避免了逐个执行ALTER TABLE ADD PARTITION命令的繁琐过程。

在Hive数据管理过程中，使用MSCK命令进行表分区修复，可有效解决数据备份与恢复中的问题。当通过cp或mv命令将数据复制至新建备份表目录时，若目标表为分区表，传统做法需逐个执行alter table add partition命令添加分区信息。对于分区数量较多的情况，此过程耗时耗力且易出错。Hive提供MSCK命令作为高效解决方案。

MSCK REPAIR TABLE命令会扫描HDFS上指定表的所有分区目录，并将那些存在于HDFS但尚未在metastore中注册的分区添加到metastore中。这样，Hive就能够识别并使用这些新增的分区了。使用场景 当通过HDFS命令直接添加数据到分区目录时。当分区数量众多，使用ALTER TABLE ADD PARTITION命令不切实际时。

的一个常用命令 MSCK REPAIR TABLE ， 这次讲讲HIVE的 ANALYZE TABLE 命令，接下来还会讲下Impala的 COMPUTE STATS 命令。这几个命令都是用来统计表的信息的，用于加速查询。其实主要就是为了优化查询，加快查询的速度。

hadoop中-put与-copyFromLocal有什么区别呢?

1、它们hdfsput的区别在于copyToLocalhdfsput的源路径只能是一个本地的文件。而put的源路径 可能是多个文件hdfsput，也可能是标准输入。当hadoop fs -put - hdfshdfsput：//host：port/hadoop/hadoopfile时表示从标准输入接收数据，这个时候目标路径必须是一个文件。

2、使用重定向：这也有两种实现 1）一种通过hadoop dfs -put/copyFromLocal命令，把streaming的标准输出重新定向到输出路径。

3、put命令从本地文件系统中 复制单个或多个 源路径到目标文件系统，也支持从标准输入设备中读取输入并写入目标文件系统。分为本地上传和上传到HDFS中。

HDFS如何进行数据备份恢复

操作：若有规律备份（如每日DistCp备份），可直接从备份集群或存储介质恢复数据。恢复工具辅助 hdfs fsck：检查文件系统健康状态，标记损坏块并尝试自动修复。DistCp：用于跨集群恢复大规模数据。

有备份时：从备份恢复目录内容，重启NameNode。无备份时：尝试使用hdfs oiv工具将fsimage文件转换为可读格式，手动修复元数据（需熟悉HDFS内部结构）。数据块损坏修复手动修复 使用hdfs fsck检测损坏块：hdfs fsck / -files -blocks -locations输出会显示损坏块的路径及所在DataNode。

恢复方法：通过命令行移动文件回原路径：hdfs dfs -mv /user/username/.Trash/path original_path。若回收站被清空（如间隔超时），需依赖快照或备份恢复。 快照恢复快照机制HDFS支持对目录创建快照（命令：hdfs dfsadmin -allowSnapshot path），生成只读副本。

基于spark的超市商品数据分析及价格预测可视化系统

1、数据分析（Spark）基于清洗后的数据，利用Spark进行统计分析，挖掘商品销售规律、客户行为模式等。关键操作：通过SparkAnalysis类实现，输入为清洗后的数据路径，输出为分析结果（如销售趋势、热门商品等）。数据存储（MySQL）将分析结果和清洗后的数据存储至MySQL数据库，便于后续查询和价格预测模型调用。

2、基于Spark的电信用户数据分析及可视化项目是一个完整的大数据处理和分析流程，涵盖了数据清洗、存储、处理、分析和展示等多个环节。通过该项目，电信运营商可以深入了解用户行为和市场趋势，为制定市场策略、优化产品服务提供有力支持。同时，该项目也展示了大数据处理和分析技术的强大能力和广泛应用前景。

3、DataSpark软件概述 DataSpark是一款专注于沃尔玛数据分析的软件，与市场上其他侧重亚马逊数据的分析软件不同，DataSpark完全侧重于沃尔玛的内容。虽然其数据可能不是百分之百准确，但相较于其他只能提供大概分析的软件，DataSpark已经能够提供相对精准和有用的信息。

4、分布式计算能力数据分析系统基于分布式存储和并行计算框架（如Hadoop、Spark等），结合多种分布式计算引擎，可对结构化、半结构化及非结构化数据进行快速处理。这种架构支持海量数据的并行分析，显著提升计算效率，满足大规模数据实时或批量分析需求。

5、大数据与可视化类适合数据分析方向的学生。例如校园学习行为大数据分析与学业预警系统，基于Hadoop/Spark处理学生成绩、出勤数据，通过Echarts可视化分析；电商商品价格趋势分析平台，用Scrapy爬虫采集商品数据，通过时间序列模型预测价格波动。物联网与嵌入式类需要有一定硬件基础。