卸载hadoop命令(hadoop删除hdfs文件)

hadoop删除hdfs文件

启动失败原因很多，最常见的是：

1、Hadoop权限访问权限问题2、Host文件配置错误问题的，节点之间网络不通3、ssh无密码登录配置错误4、hadoop未格式化hdfs文件系统5、配置文件hdfs-site.xml core-site.xml mared-site.xml yarn-site.xml配置错误，到网上找个免费的安装文档逐个检查一下

hadoop delete

解决方法有两种：

方案一: 保留现有数据

用NameNode节点的~/dfs/name/current/VERSION 中的namenode的clusterID替换所有datanode节点机器中~/dfs/data/current/VERSION中的clusterID。

重启启动hadoop:start-all.sh

这种方式不影响现有的数据，避免了重新的格式化。

方案二: 重新格式化

执行./stop-all.sh关闭集群

删除存放hdfs数据块的文件夹(hadoop/tmp/)，然后重建该文件夹

删除hadoop下的日志文件logs

执行hadoop namenode -format格式化hadoop

重启hadoop集群

hadoop卸载hbase

HBase是一种NOSQL数据库，是基于Apache Hadoop的、分布式的、多版本的、面向列的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。

特点

横向扩展性强

支持很高的写吞吐

有良好的随机读性能

高可用性，故障可恢复性

错误隔离性。一个结点的错误不会影响到其它结点，磁盘故障只会对相应的小规模的数据产生影响。

可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群

linux卸载hadoop命令

　　在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。

　　这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。

　　但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。

　　通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?

　　不，当然不!首先需要清除此类数据。

　　这就是数据清理的地方!

　　数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!

　　简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。

　　尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。

　　为什么?由于ML中的一个简单事实，

　　换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。

　　我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：

　　a.什么是数据清理?

　　b.为什么需要它?

　　c.数据清理有哪些常见步骤?

　　d.与数据清理相关的挑战是什么?

　　e.哪些公司提供数据清理服务?

　　让我们一起开始旅程，了解数据清理!

　　数据清洗到底是什么?

　　数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。

　　通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。

　　为什么需要数据清理?

　　通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。

　　这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。

　　我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!

　　让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：

　　a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。

　　b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。

　　c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。

　　d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。

　　数据清理涉及哪些常见步骤?

　　每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。

　　尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。

　　因此，让我们清理数据中的混乱!

　　删除不必要的观察

　　数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。

　　a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。

　　b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。

　　修复结构错误

　　数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。

　　结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：

　　a.功能名称中的印刷错误(typos)，

　　b.具有不同名称的相同属性，

　　c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，

　　d.大小写不一致。

　　例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。

　　这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。

　　过滤不需要的离群值

　　数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。

　　但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。

　　我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。

　　处理丢失的数据

　　机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。

　　让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。

　　a.删除具有缺失值的观察值：

　　这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。

　　b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：

　　这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。

　　简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。

　　那么我们该怎么做呢?

　　a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。

　　b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。

　　与数据清理相关的主要挑战是什么?

　　尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：

　　a.对引起异常的原因了解有限。

　　b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。

　　c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。

　　d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。

https://www.toutiao.com/i6821025363057967624/

hadoop命令

hadoop常用的命令

1、关闭安全模式

hadoop dfsadmin -safemode leave

2、修改根目录的权限

hadoop fs -chmod -R 777 /

3、上传文件

hadoop fs -put words.txt /user/words.txt

4、获取文件

5、查看文件

hadoop dfs -cat /user/words.txt

6、查看当前目录

hadoop dfs -ls /temp202

6、查看任务的执行日志

yarn logs -applicationId

7、执行hadoop默认的demo

hadoop jar jar包路径 功能 hadoop存储的源文件目录（已存在） hadoop存储的目标路径（执行时自动创建，不能已存在）

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /user/words.txt /result1

8、格式化hdfs

centos7卸载hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松在 Hadoop 上开发和运行处理海量数据的应用程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

怎么使用 Hadoop：

Hadoop 集群的搭建

简单点说就是把 Hadoop 的安装包放在每一台服务器上，改改配置再启动，就完成了 Hadoop 集群的搭建。

上传文件到 Hadoop 集群

Hadoop 集群搭建好以后，可以通过 web 页面查看集群的情况，还可以通过 Hadoop 命令上传文件到 hdfs 集群，通过 Hadoop 命令在 hdfs 集群上建立目录，通过 Hadoop 命令删除集群上的文件等等。

编写 map/reduce 程序

通过集成开发工具（例如 eclipse）导入 Hadoop 相关的 jar 包，编写 map/reduce 程序，将程序打成 jar 包扔在集群上执行，运行后出计算结果。

hadoop 生态圈中各个组件的作用描述：

① hdfs：一个文件系统，可以存储海量数据。

② mapreduce：从海量数据中，通过一定的算法，计算出有用信息。

③ hive：就是sql语句解释器，接收用户输入的sql语句，然后将该sql语句翻译成复杂的mapreduce程序，并发布到mr集群中进行运算，计算出有用的信息。

④ hbase：是基于hdfs文件系统的数据库。

⑤ flume：就是将数据从一个文件中抽取到另一个文件中。

⑥ sqoop：将hdfs文件系统的文件，导出到linux文件系统的文件中。

⑦ ooize/azkaban：该组件是负责协调各个任务的执行顺序。

删除hadoop上面的文件

项目中心 包含: 项目用户、项目角色、项目配置、作业交接

建设思路

项目用户: 首先一个平台普通用户,如果想要使用平台.那么他必须归属一个项目中，所以项目用户就是用来为项目添加用户的地方。使普通用户可以在某个项目下操作。

项目角色：项目角色是针对项目下建立的角色，例如：开发者、管理者等。每个角色拥有的权限是不同的，所以可以配置角色的菜单来控制权限。当然项目角色也是管理角色的地方。

项目配置：当在平台中创建了一个项目后,这个项目可能远程操作或使用的是不同的hadoop集群等等，那么这里就可以针对不同项目进行相应的环境配置。到达跨集群或同集群不同节点的效果。不同项目预警方式也可能不同，在项目配置中也可以实现。目前项目配置包含功能: 配置hadoop源、配置预警方式、配置作业运行队列、配置作业模板、配置作业常用参数 等

作业交接：这里是针对开发者作业进行的一个属主切换的功能。平台中每位开发者只能操作自己的作业，那么如果他调岗或离职，他的名下作业是需要备交接维护的。所以这里进行一个属主的切换作用。

操作介绍

项目用户：可为项目添加用户；可为用户配置角色

项目角色：可添加、编辑、删除角色；可为角色配置菜单；可为角色配置用户(待开发)

项目配置：可配置hadoop源信息(如: 底层元数据连接、HDFS master)；可配置预警方式(目前支持企业微信机器人、钉钉机器人、邮件，以及机器人+邮件组合)；可配置作业常用参数(如:hive跑批传入动态业务日期)；可配置运行作业队列(即：一次最多可运行多少个作业)；可配置作业模板(如: 需要遵循某种格式开发,即可做个模板)

作业交接: 可选择交接人、接收人，之后选择需要交接的作业。触发交接即可。

小结

其实项目中心可以理解为租户下的工作空间。每个人或者部门或者公司，都可以作为一个项目来管理。在项目下就是自己的活动空间。

在活动空间中，环境是不一样的，操作方式是不一样的，管理是不一样的。你希望你的空间有什么人，担任什么角色，可操作什么东西 等等。

所以项目中心就是一个，个性化空间配置的地方。当然里面可以设置项目中心管理者。他就是这个空间的老大。