hdfs

MapReduce 可以通过 Hadoop 的 CompressionCodec 接口读取使用 Snappy 压缩算法存储在 HDFS 上的文件。要实现这一点，需要在 MapReduce 作业配置中设置合适的压缩编码。

MapReduce中，对于大于5MB的文件上传，可以通过将大文件分割成多个小文件进行处理。在Map阶段，每个小文件作为一个输入分片，由不同的Mapper处理。在Reduce阶段，所有Mapper的输出结果将被合并，得到最终的大文件处理结果。

在Linux中，可以使用pthread库来创建多线程任务。对于HDFS多线程任务，可以结合Hadoop C++ API实现。首先需要安装Hadoop C++库，然后通过编写C++程序，使用pthread库创建多个线程，并在每个线程中调用Hadoop C++ API执行HDFS操作，如读取、写入等。

路由器的主要功能是连接多个网络并在它们之间有效地转发数据包，它并不直接稳定网络。在HDFS网络不稳定的场景下，调优通常涉及调整配置参数、增加带宽、优化拓扑结构或升级硬件设施等措施来提高网络的稳定性和性能。

典型场景：从本地采集动态日志保存到HDFS，可以使用Flume工具进行配置和实现。

通过将数据切分成多个块，分散存储在多台服务器上，实现数据的分布式存储和处理。

要查看HDFS的空间大小，您可以使用以下两种方法：，1. 查看HDFS中各个分目录占用的大小，可以使用命令"hdfs dfs -du -h /path/to/directory"。这条命令将显示指定目录下所有子目录及文件的空间占用情况。，2. 如果您想查看整个目录的占用大小，包括其所有子目录和文件，可以使用命令"hdfs dfs -du -h -s /path/to/directory"。它会给出指定目录的总空间占用。，，注意：这些命令返回的空间大小单位是字节(Byte)。如果需要更直观的展示，可以利用"-h"选项，这将使得显示的空间大小转换为人类可读的格式（如K、M、G等）。

1. 安装Hadoop，2. 配置Hadoop环境变量，3. 创建HDFS目录结构，4. 格式化HDFS，5. 启动Hadoop集群，6. 上传文件到HDFS

使用Hadoop fs -df命令可以查看HDFS空间使用率，包括已用空间、剩余空间和总空间等信息。

可以通过修改Hadoop配置文件hdfs-site.xml中的dfs.datanode.du.reserved属性来设置HDFS磁盘空间。