用IDL读出hdf信息,再将其写入其他格式
hdfs 写入流程
Hadoop Distributed File System（HDFS）是Apache Hadoop 生态系统的一部分，用于存储大规模数据集并提供高可靠性、高吞吐量的数据访问。
以下是在HDFS 中写入数据的一般流程：客户端创建文件：用户或应用程序的客户端首先通过Hadoop API 或命令行工具（如hadoop fs）向HDFS 发送创建文件的请求。
这将触发NameNode 的响应。
NameNode 接收请求：HDFS 的NameNode 是文件系统的主要元数据管理者。
它负责跟踪文件和块的信息。
当客户端发送创建文件请求时，NameNode负责验证权限，检查文件是否已存在，并在文件系统中为新文件分配唯一标识。
客户端获取数据节点信息：NameNode 返回文件的块信息（包括数据块的位置信息）给客户端。
客户端连接到DataNode：客户端通过网络连接到存储数据块的DataNode，开始向DataNode 写入数据。
数据块的副本写入：数据被写入第一个DataNode，然后由该DataNode 决定是否复制数据到其他的DataNode，以确保数据的冗余和容错性。
这个过程称为数据块的复制。
数据块的持久化：数据被持久化到文件系统中，确保即使在DataNode 故障的情况下，数据也是可恢复的。
一旦数据成功写入，客户端得到确认。
NameNode 更新元数据：NameNode 更新文件系统的元数据，包括文件的大小、时间戳等信息。
写入完成：客户端收到确认后，文件写入过程完成。
这是一个简化的HDFS 写入数据的流程。
HDFS 通过将文件划分为固定大小的数据块，并在集群中的多个节点上复制这些块来提高容错性。
这种设计使得HDFS 能够有效地存储大型数据集，并在面对硬件故障时提供高可靠性。
IDL读取数据 方法及程序实例 编程示例
自己看到的方法，不知道是谁写的，就没办法注明出处了。
作者见谅！1==========1 pro readhdf2 ; Set some constants3 FILE_NAME="E:/sssbak/MODSST.hdf"4 SDS_NAME="sst"5 X_LENGTH=13546 Y_LENGTH=485678 ; Open the file and initialize the SD interface9 sd_id = HDF_SD_START( FILE_NAME, /read )10 ; Find the index of the sds to read using its name11 sds_index = HDF_SD_NAMETOINDEX(sd_id,SDS_NAME)12 ; Select it13 sds_id = HDF_SD_SELECT( sd_id, sds_index )1415 ; Set the data subset limits. Actually, it is read from the first element, so "start" is [0,0]. X_LENGTH elements will be read along the X axis and Y_LENGTH along Y.16 start=INTARR(2) ; the start position of the data to be read17 start[0] = 018 start[1] = 019 edges=INTARR(2) ; the number of elements to read in each direction20 edges[0] = X_LENGTH21 edges[1] = Y_LENGTH22 ; Read the data : you can notice that here, it is not needed to allocate the data array yourself23 HDF_SD_GETDATA, sds_id, data24 dims = size(data)25 ;HDF_SD_GETDATA, sds_id, data, start = start, count = edges2627 ; print them on the screen. You can notice that the IDL method HDF_SD_GETDATA swaps the HDF indexes convention [Z,Y,X] to [X,Y,Z]. This method is more efficient on IDL. If you prefer theusual HDF convention, you should better use the set the NOREVERSE keyword when calling HDF_SD_GETDATA28 ;FOR i=0,(X_LENGTH-1),1 DO BEGIN ; crosses X axis29 ; FOR j=0,(Y_LENGTH-1),1 DO BEGIN ; crosses Y axis30 ; PRINT, FORMAT='(I," ",$)', data[i,j]31 ; ENDFOR32 ; PRINT,""33 ;ENDFOR3435 ; end access to SDS36 HDF_SD_ENDACCESS, sds_id37 ; close the hdf file38 HDF_SD_END, sd_id39 print,dims[1];1354 也就是说，实际上X_LENGTH，X_LENGTH可以通过size读出。
1IDL语言处理HDF格式遥感数据的研究.
2D3D
量、属性、文本等多种信息,帮助科学家摆脱不同数据格式之间相互繁琐的转换,将更多的时间和精力用于数据分析。HDF格式能够存储不同种类的(,包括图像、SDS Scientific Data Set
多维数组、指针及文本数据。HDF格式还提供命令方式,分析现存HDF文件的结构,并即时显示图像内容。科学家可以用这种标准数据格式快速熟悉文件结构,并能立即着手对数据文件进行管理和分析。由于HDF的诸多优点,这种格式已经被广泛应用于目前国外各种卫星传感器的标准数据格式。读取文件的软件很多,包括
数据说明
2.2
(
MODIS Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer中分辨率成像光谱仪是NASA联合其他一些科研机构开发的卫星搭载的传感器。是搭载在
MODIS EOS(Earth Observing System AM和PM卫星上的关键设备,每两天就可以提供从可见光到红外波段的地球陆地、海洋和大气的全面的全球观测数据。
end
else:begin
strChina [i,j]=99
end
endcase
endfor
endfor
对数据做拉伸处理以增加显示度。将无(4
HDF、
C、、
IDL MATLAB FORTRAN等,本文以的
MODIS SST数据为例将详细讲解用IDL语言读取HDF格式数据的方法。
语言
1.2 IDL
(交互式IDL Intera美国Kodak公司的全资子公司RSI (开发并投向市场、面Research System Inc
关键词制图
IDL HDF MODIS SST
HDFS读取和写入数据简介
HDFS读取和写入数据简介HDFS 的文件访问机制为流式访问机制，即通过 API 打开文件的某个数据块之后，可以顺序读取或者写入某个文件。
由于 HDFS 中存在多个角色，且对应的应用场景主要为一次写入、多次读取的场景，因此其读和写的方式有较大不同。
读/写操作都由客户端发起，并且由客户端进行整个流程的控制，NameNode 和 DataNode 都是被动式响应。
读取流程客户端发起读取请求时，首先与 NameNode 进行连接。
连接建立完成后，客户端会请求读取某个文件的某一个数据块。
NameNode 在内存中进行检索，查看是否有对应的文件及文件块，若没有则通知客户端对应文件或数据块不存在，若有则通知客户端对应的数据块存在哪些服务器之上。
客户端接收到信息之后，与对应的 DataNode 连接，并开始进行数据传输。
客户端会选择离它最近的一个副本数据进行读操作。
如图 1 所示，读取文件的具体过程如下。
1) 客户端调用 DistributedFileSystem 的 Open() 方法打开文件。
2) DistributedFileSystem 用 RPC 连接到 NameNode，请求获取文件的数据块的信息；NameNode 返回文件的部分或者全部数据块列表；对于每个数据块，NameNode 都会返回该数据块副本的 DataNode 地址；DistributedFileSystem 返回 FSDataInputStream 给客户端，用来读取数据。
3) 客户端调用 FSDataInputStream 的 Read() 方法开始读取数据。
4) FSInputStream 连接保存此文件第一个数据块的最近的 DataNode，并以数据流的形式读取数据；客户端多次调用 Read()，直到到达数据块结束位置。
5) FSInputStream连接保存此文件下一个数据块的最近的 DataNode，并读取数据。
6) 当客户端读取完所有数据块的数据后，调用 FSDataInputStream 的 Close() 方法。
IDL语言处理HDF格式遥感数据的研究
ｍ＝ｍ２．ｍｌ ｎ＝ｎ２．ｒｌｌ
ｓｔｒ＝ｒｅｖｅｒｓｅ（ｓｔｒ，２）
图１ 四月份白天西北太平洋海表面月平均温度
万方数据
IDL语言处理HDF格式遥感数据的研究
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
Байду номын сангаас
路文海 中国海洋大学,青岛市,266003;国家海洋信息中心,天津市,300171
海洋信息 MARINE INFORMATION 2006(3) 5次
本文读者也读过(6条) 1. 张莉.曾致远 基于HDF4文件格式的MODIS 1B影像数据提取的研究与实现[期刊论文]-国土资源遥感2004(4) 2. 史磊.张柯.洪俊光.SHI Lei.ZHANG Ke.HONG Jun-guang 基于HDF4格式的MODIS 1B影像数据读取的算法研究[期 刊论文]-巢湖学院学报2008,10(3) 3. 何全军.张月维.曹静.吴志军.黄江.HE Quan-jun.ZHANG Yue-wei.CAO Jing.WU Zhi-jun.HUANG Jiang 基于 IDL的MODIS1B数据SST反演[期刊论文]-热带气象学报2009,25(2) 4. 王旻燕.臧海佳 HDF分层数据格式和IDL交互式数据语言[会议论文]-2007 5. 赵文化.单海滨.钟儒祥.ZHAO Wen-hua.SHAN Hai-bin.ZHONG Ru-xiang MODIS遥感数据格式及使用方法综合分析 [期刊论文]-气象与环境科学2007,30(1) 6. 焦飞.黄天文 基于.NET的HDF光栅图像数据的读取与处理[期刊论文]-计算机系统应用2007(10)
[转载]idl中文件的读写
![[转载]idl中文件的读写](https://img.taocdn.com/s3/m/cd1af54276232f60ddccda38376baf1ffc4fe3d6.png)
[转载]idl中⽂件的读写原⽂地址：idl中⽂件的读写作者：基德其实程序的⽬的是希望计算机能帮助⾃⼰处理⼀些复杂繁琐的事务，⼤部分需要处理的⽂件都是保存在磁盘中，如何利⽤程序从磁盘中读取⽂件和保存处理结果是编程者⾸先应该学习的，⾄于对于这些⽂件的处理⽅法，可以慢慢的学。
⼀般情况下，做遥感所处理的数据都是图像格式数据，另外⼀些是⽂本⽂件和⼆进制的⽂件。
Idl集成了多个读取图像⽂件的命令，可以从idl帮助⽂件中查找这些读取图像⽂件的命令。
1.图像格式⽂件的读写read_**代表图像⽂件类型，有⼀个通⽤的读取⽂件命令是read_imagewrite_*保存⽂件的命令，同样有⼀个通⽤的write_image但是在写⽂件时要注意⽂件中数据的类型，整型、浮点型还是字节型等等。
2.格式化⽂件读写idl在读写格式化数据⽅⾯有两种格式化⽂件的区分：⾃由⽂件格式⾃由格式⽂件⽤逗号或空⽩分开⽂件中的每个原始确定的⽂件格式确定的⽂件格式是⽤格式说明按照给定的规范进⾏编排的2.1读⽂件ascii⽂件格式属于⾃由⽂件格式的⼀种，对于其读取可以采⽤read_ascii(),返回的是⼀个结构变量data=read_ascii('aa.txt',data_start=5);其实数据是从第6⾏开始的,也就是在读取的时候跳过头⽂件部分或者filetemplate =ascii_template(file)data =read_ascii('aa.txt',template=filetemplate)其他的⾃由格式⽂件则直接可⽤readf读取readf可以同时读取多个⽂件，将其放⼊到⼀个⽂件中。
IDL>ReadF, lun, header, data, vector对于确定格式⽂件应⽤format关键字即可2.2写⽂件printf即可写⼊3.读写⾮格式化⽂件即⼆进制⽂件⾮格式⽂件数据⽐格式化数据紧凑得多，经常⽤于⼤数据⽂件，对于这种⽂件的读写，通常采⽤readu 和writeu但是如果我们不知道4.读取带有⽂件头的⾮格式化⽂件有时⼀个⽂件包含有⽂件头信息，读取⾥⾯的数据需要绕过⽂件头。
hdfs读写流程
hdfs读写流程HDFS读写流程。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop的核心组件之一，它是用来存储大规模数据的分布式文件系统。
HDFS的设计目标是在通常情况下提供高吞吐量的数据访问，并且能够以容错的方式存储大规模数据集。
在本文中，我们将介绍HDFS的读写流程，包括数据的写入和读取过程。
HDFS写入流程。
当用户向HDFS写入数据时，数据会被分成固定大小的数据块，通常默认大小为128MB。
写入流程如下：1. 客户端向NameNode发送写入请求，NameNode返回可以写入的DataNode列表。
2. 客户端选择一个DataNode作为主要节点（Primary DataNode），并将数据块写入该节点。
3. 主要节点将数据块复制到其他DataNode，以提高数据的可靠性和容错能力。
4. 主要节点向NameNode发送写入确认请求，NameNode更新元数据信息。
HDFS读取流程。
当用户从HDFS读取数据时，读取流程如下：1. 客户端向NameNode发送读取请求，NameNode返回数据块所在的DataNode列表。
2. 客户端选择一个DataNode进行数据读取。
3. 如果选择的DataNode无法提供数据，客户端将尝试选择其他副本进行读取。
4. 客户端从DataNode读取数据，并将数据块拼接成完整的文件。
HDFS的读写流程保证了数据的可靠性和高效性。
通过数据块的复制和分布式存储，HDFS可以提供高吞吐量的数据访问，并且在数据丢失时能够进行自动恢复。
同时，HDFS的设计也考虑了大规模数据的存储和处理需求，使得其在大数据领域得到广泛应用。
总结。
HDFS的读写流程是其核心功能之一，通过上述流程，我们可以清晰地了解数据在HDFS中的存储和访问方式。
HDFS的设计使得其成为大规模数据存储和处理的理想选择，同时也为Hadoop生态系统的其他组件提供了强大的基础支持。
希望本文对HDFS的读写流程有所帮助，让读者对HDFS有更深入的理解。
hdfs读写流程简要概括
hdfs读写流程简要概括Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个高度可扩展的分布式文件系统，它用于存储和处理大规模数据集。
HDFS读写流程可以简要概括为以下几个步骤：1.客户端发起读写请求：客户端应用程序通过HDFS客户端库向HDFS发送读写请求。
读请求包括打开文件和读取文件内容，写请求包括创建文件、写入文件内容和关闭文件。
2. NameNode处理请求：HDFS的NameNode（元数据节点）是整个文件系统的主要协调器。
它接收客户端的读写请求，并将其转化为一系列的命令。
3. 元数据操作：NameNode负责管理文件系统的元数据。
对于读请求，NameNode需要确定文件的位置和大小，并将这些信息返回给客户端。
对于写请求，NameNode需要确定合适的数据节点，并将写入请求转发给相应的数据节点。
4. 数据节点操作：数据节点是实际存储数据块的节点。
它们包含有文件的数据块和元数据信息。
对于读请求，数据节点将根据客户端的请求读取相应的数据块，然后返回给客户端。
对于写请求，数据节点将接收到的数据块写入本地磁盘，并将写入结果返回给客户端和NameNode。
5.客户端操作：在读请求中，客户端会读取数据节点返回的数据块，并可能继续向其他数据节点发送读取请求以获取完整的文件内容。
在写请求中，客户端会将数据块发送到写入的数据节点，并等待数据节点的确认消息。
6.数据副本：HDFS将数据块的多个副本分布在不同的数据节点上，以提供容错机制和高可用性。
在读请求中，客户端可以从副本中选择一个最近的数据节点读取数据。
在写请求中，数据节点会将数据块的副本传输到其他数据节点上，以提供数据的冗余备份。
7.块管道：在写请求中，数据块的传输通过块管道进行。
块管道是一条从客户端到数据节点的网络连接，通过串行传输数据块的副本。
这样可以提高数据块的传输效率。
8. 完成请求：当客户端完成所有的读写操作后，会向NameNode发送完成请求，以便NameNode更新文件的元数据信息。
HDF数据格式 资料 转
HDF数据格式资料转来自：数据格式HDF是美国国家高级计算机应用中心(National Center for Supercomputer Application)为了满足各种领域研究需要而开发出的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式。
一个HDF文件中可以包含多种类型的数据，如栅格图像数据，科学数据集，信息说明数据等，这种数据结构，方便了我们对于信息的提取。
例如，当我们打开一个HDF图像文件时，除了可以读取图像信息以外，还可以很容易的查取其地理定位，轨道参数，图像噪声等各种信息参数。
HDF的数据格式是一种分层式数据管理结构，是一个能够自我描述、多目标、用于科学数据存储和分发的数据格式。
他针对存储和分发科学数据的各种要求提供解决方法。
HDF数据格式设计特点为：自我描述性(Self-Description)：一个HDF文件可以包含关于该数据的全面信息。
多样性(Diversity)：一个HDF文件中可以包含多种类型的数据。
例如，可以通过利用适当的HDF文件结构，获取HDF文件中存储符号，数据和图形数据。
灵活性(Flexibility)：可以让用户把相关数据目标集中一个HDF文件的某个分层结构中，并对其加以描述，同时可以给数据目标记上标记，方便查取。
用户也可以把科学数据存储到多个HDF文件中。
可扩展性(Extensity)：在HDF文件中可以加入新数据模式，增强了它与其他标准格式的兼容性。
独立性(Independibility)：HDF是一种同平台无关的格式。
HDF文件在不同平台间传递而不用转换格式。
HDF文件物理存储结构一个HDF文件应包括一个文件头(File Header)，一个或多个描述块(Data Descriptor Block)，若干个数据对象(Data Object)。
文件头：位于HDF文件的头四个字节，其内容为四个控制字符的ASCII码值，四个控制字符为^N，^C，^S，^A，可用于判断一个文件是否为HDF文件格式。
hdfs的写入和读取流程
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modis hdf格式文件的创建方法
创建Modis HDF格式文件是一项技术性较强的工作，需要具备一定的数据处理和编程技能。
以下是创建Modis HDF格式文件的详细步骤：1. 获取Modis数据
首先，您需要从NASA或其他提供Modis数据的机构获取Modis数据。
这些数据通常以压缩的HDF格式提供，因此您需要使用适当的工具或软件进行解压缩。
2. 解压缩HDF文件
在解压缩HDF文件时，您需要使用专门的软件或工具。
这些工具可以读取HDF文件的内部结构，并将其转换为易于处理的数据格式。
例如，NASA提供的免费软件，如Modis CSDMS或IDL等，都可以用于解压缩Modis HDF文件。
3. 提取数据
在解压缩后，您需要使用适当的工具或软件提取所需的数据。
这些数据可能包括辐射亮度、温度、湿度等。
您需要根据自己的需求选择相应的数据层，并从HDF文件中提取出来。
4. 格式转换
将提取的数据转换为所需的格式，例如CSV、TXT或其他格式。
在转换过程中，您需要注意数据的完整性和正确性，以确保数据的可靠性和可用性。
5. 创建HDF文件
使用适当的软件或工具，将转换后的数据重新组织成HDF格式。
在这个过程中，您可能需要添加元数据和其他信息，以确保文件的完
整性和正确性。
同时，您还需要注意数据的组织和结构，以便后续的数据处理和分析。
需要注意的是，创建Modis HDF格式文件需要一定的技术和经验，特别是对于不熟悉HDF格式和相关工具的人来说。
如果您没有足够的经验和技能，建议您寻求专业人士的帮助或使用现成的软件工具进行操作。
hdfs文件写入的流程
HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）文件写入的流程如下：
客户端发起写请求：客户端向NameNode发起写请求，请求中包含了要写入的文件名、文件大小、文件块大小等信息。
NameNode分配数据块：NameNode根据客户端请求，为文件分配数据块，并将数据块的位置信息返回给客户端。
客户端与DataNode通信：客户端接收到数据块的位置信息后，根据DataNode的位置信息，直接与相应的DataNode进行通信，将数据写入到DataNode中。
DataNode之间的同步：当一个DataNode完成数据块的写入后，它会将数据块的位置信息发送给其他DataNode，确保所有DataNode 都保存了相同的数据块。
客户端与NameNode通信：当客户端完成所有数据块的写入后，会向NameNode报告文件写入完成，并提交写入的元数据信息。
NameNode更新元数据信息：NameNode接收到客户端提交的元数据信息后，更新元数据信息，并在NameNode中记录文件路径、块大小等信息。
文件系统的一致性检查：为了确保文件系统的一致性，NameNode 会定期进行文件系统的一致性检查，确保所有DataNode中的数据块都与元数据信息一致。
以上就是HDFS文件写入的流程。
在写入过程中，为了保证数据
的可靠性和容错性，HDFS还采用了数据块备份、冗余存储等机制。
HDFS读写流程(史上最精炼详细)
HDFS读写流程（史上最精炼详细）Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统的核心组件之一，它是一个用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。
HDFS采用了主从架构，由一个NameNode和多个DataNode组成。
HDFS的读写流程可以分为文件写入和文件读取两个主要部分。
文件写入流程：1. 客户端向NameNode发送写入请求，要求创建一个新文件。
2. NameNode接收到写入请求后，会检查文件是否已经存在，如果存在则返回错误信息给客户端，否则继续执行。
3. 客户端接收到NameNode的响应后，开始与DataNode建立连接。
4. 客户端将文件数据切分成固定大小的数据块（默认大小128MB），并按照一定的规则选择若干个DataNode作为数据块的副本目标。
5. 客户端与DataNode依次建立连接，并向每一个DataNode发送数据块副本的写入请求。
6. DataNode接收到写入请求后，会先创建一个空的数据块，并返回一个数据块ID给客户端。
7. 客户端接收到DataNode的响应后，开始向DataNode发送数据块副本。
8. DataNode接收到数据块副本后，会将数据块写入磁盘，并向客户端返回一个确认消息。
9. 客户端每写入一个数据块副本，都会向NameNode发送一个副本块的位置信息。
10. NameNode接收到数据块位置信息后，会将其记录在命名空间中，并返回一个确认消息给客户端。
11. 当所有的数据块副本都写入完成后，客户端向NameNode发送关闭文件的请求。
12. NameNode接收到关闭文件的请求后，会更新文件元数据信息，并返回一个确认消息给客户端。
13. 客户端接收到NameNode的确认消息后，文件写入流程结束。
文件读取流程：1. 客户端向NameNode发送读取请求，要求打开一个已存在的文件。
2. NameNode接收到读取请求后，会检查文件是否存在，如果不存在则返回错误信息给客户端，否则继续执行。
HDF+数据格式及IDL语言
HDF+数据格式及IDL语言HDF分层数据格式和IDL交互式数据语言*摘要：HDF是一种新型的、有别于传统数据文件格式的分层数据格式，它的数据结构更为复杂，因此可包含更为全面的数据及其数据各项属性的信息。
除利用一般的程序读取语言外，IDL交互式数据语言在读取HDF文件方面具有独到之处。
本文介绍了HDF数据格式，比较了HDF与传统数据格式之间的区别，并举例说明如何用IDL语言程序说明读取HDF文件。
关键词：HDF，IDL，数据格式，程序语言1引言美国国家航空和宇宙航行局NASA（National Aeronautics and Space Administration）地球观测系统EOS（Earth Observation System）中大部分卫星资料均采用分层式数据格式HDF （Hierarchical Data Format）[1]，例如搭载在Terra和Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪MODIS（MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer）[2]，搭载在Aqua卫星上的大气红外探测仪AIRS（Atmospheric InfraRed Sounder），大气臭氧总量测绘光谱仪TOMS（Total Ozone Mapping Spectrometer）、热带降雨测量卫星TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）等卫星资料产品。
有别于以往常规资料所用到的二进制文件、ASCII文件，HDF 是一种新型的分层式数据文件，这种文件中既可以包含不同维数的二维、多维数组，又可以包含图像等。
目前最为流行的读取HDF文件的语言是交互式数据语言IDL （Interactive Data Language）或创建复杂算法（如矩阵运算和线性代数）的MATLAB的语言。
Fortran、C等传统语言工具也可以读取HDF文件，但程序代码较为复杂。
IDL入门教程_06(在IDL中读写数据)
第六章在IDL中读写数据本章概要本章旨在介绍IDL中的常用的输入和输出程序。
IDL中的基本原则是：“只要有数据，就可以将其读进IDL”。
IDL没有格式要求，也没有特别要求在将数据带入IDL时对数据进行准备。
这使得IDL成为目前功能最强、最灵活的科学可视化分析语言。
具体来说，将学习：1.如何打开文件进行读写2.如何查找文件3.如何获得文件I/O的逻辑设备号4.如何获得机器的独立文件名5.如何读写ASCII或格式化的数据6.如何读写非格式化的或二进制数据7.如何处理大型数据文件8.如何读写通用的文件格式，如GIF和JEPG文件打开文件进行读写IDL中的所有输入和输出都是通过逻辑设备号完成的。
可以把一个逻辑设备设想为一个管道，这个管道连接着IDL和要读写的数据文件。
要从一个文件中读写数据，必须首先把一个逻辑设备号连接到一个特定的文件。
这就是IDL中三个Open命令的作用：openr 打开文件进行读。
openw 打开文件进行写。
openu 打开文件进行更新（也就是说，读和/或写）。
这三个命令的语法结构是完全相同的。
首先是命令名，后面是一个逻辑设备号和要与该逻辑设备号相连的文件名。
例如，将文件名temp596.dat和逻辑设备号20相连以便可以在此文件里面写入内容。
如下：OpenW, 20,‟temp596.dat‟将会看到Open命令更常用的书写方式。
例如，可能会看到类似于如下的IDL代码：OpenR, lun, filename此例中，变量lun保存了一个有效的逻辑设备号，变量filename代表一个机器特定的文件名，这个文件名将和此逻辑设备号联系起来。
注意，变量filename是一种机器特定的格式。
这意味着如果它含有特定的目录信息，它必须用本地机器的语法来表达。
而且它在某些机器（比如，UNIX机器）上具有大小写敏感性，因为在这些机器上文件名有大小写敏感性。
查找和选择数据文件IDL被广泛使用的原因之一，是IDL可以在许多不同的计算机操作系统中运行。
使用IDL读写数据
文件的选择 Dialog_pickfile() File_search()
文件打开的方式 OPENR 打开文件进行读 OPENW 打开文件进行写 打开文件进行更新( OPENU 打开文件进行更新(读/写)
2
逻辑设备号(LUN) 逻辑设备号(LUN) IDL中所有文件输出和输入都是在一个逻辑设备号上完成的 中所有文件输出和输入都是在一个逻辑设备号上完成的. 在IDL中所有文件输出和输入都是在一个逻辑设备号上完成的. 一个Open命令的作用是将一个特定的文件( Open命令的作用是将一个特定的文件 一个Open命令的作用是将一个特定的文件(通过其文件名来指 和一个逻辑设备号相关联. 128个逻辑设备号可供使用 个逻辑设备号可供使用. 定)和一个逻辑设备号相关联.有128个逻辑设备号可供使用. 它们被分成两类. 它们被分成两类.
8
�
逻辑设备号 1-99 100-128
用途 这些号可以在Open命令中直接使用 命令中直接使用 这些号可以在 这些号通过Get_Lun和Free_Lun命令 和 这些号通过 命令 获取和管理
3
写自由格式文件 PrintF 读自由格式文件 Read ReadF
4
读取自由文件的规则 如果读入到字符串变量中,那么, 如果读入到字符串变量中,那么,在当前行剩下的所 有字符都将读入该变量中. 有字符都将读入该变量中. 输入数据必须用逗号或空白分隔(空格键或tab tab键 输入数据必须用逗号或空白分隔(空格键或tab键) 输入通过数字变量完成. 输入通过数字变量完成.数组和结构都可作为数字变 量的集合 如果当前读入行是空的,并且还有变量要求输入, 如果当前读入行是空的,并且还有变量要求输入,则 读取另一行 如果当前读入行不是空的,但是没有变量要求输入, 如果当前读入行不是空的,但是没有变量要求输入, 则忽略此行剩下的数 尽量将数据转换为变量所希望的数据类型 复数数据必须有实数和虚数两部分,用逗号分隔, 复数数据必须有实数和虚数两部分,用逗号分隔,并 用括号括起来
IDL程序设计笔记
目录Part one：文件读写操作 (1)1、格式化输入与输出（read\print） (1)2、ASCII文件读写 (2)3、二进制文件读写 (5)4、图像格式文件读写 (7)5、科学数据格式读写*** (8)Part two：图形绘制 (11)（一）plot过程绘制 (11)（二）plotg()函数绘制 (12)（三）散点图 (12)（四）柱状图、条形图 (15)（五）绘制颜色条colorbar (17)Part three: ENVI二次开发 (20)1、自定义波段运算函数 (20)2、IDL中常见波段运算 (21)3、ENVI classic 创建自定义菜单 (22)4、ENVI classic+IDL 二次开发................... 错误！未定义书签。
Part one：文件读写操作1、格式化输入与输出（read\print）1)Read:该函数用于从键盘键入数据，默认数据类型为浮点型，若要输入其他类型数据，需要先定义数据类型。
Eg:2)Print：该函数用于将数据输出打印到控制台，这里主要讲格式化控制输出format关键字。
表01 常用格式化控制符2、ASCII文件读写常见ASCII文件：txt、matlab程序文件(*.m)、c程序文件（*.c）、遥感影像头文件（如ENVI格式的头文件*.hdr）1）选择文件：fn = dialog_pickfile(title='选择ASCII文件：',get_path = work_dir)cd,work_dir ;用于跳转到当前工作路径2）查询文件：file_search()函数Eg:查找当前工作路径下所有的txt文件，并返回文件数目*: File_lines(fname)函数用于查询文本文件的行数。
3）打开文件：在IDL中读写ASCII码或者二进制文件，首先需要将文件与一个逻辑设备号关联起来。
语法：openr/openw/openu, lun, fname, /get_lun, width=10,/append4）读写操作：IDL中利用readf函数读取文本文件、利用printf函数写入ASCII文件① Read f, lun, var01, var02….② printf, lun, var01, var02….5）文件关闭：在对文件操作完成之后，需要关闭文件的逻辑设备号，eg: freee_lun，lun EG:*如何获取某个文件你的列数:先读取一行数据，然后利用空格进行字符串拆分；最后利用n_elements()计算元素个数即为ns对于某些遥感数据的头文件前面几行是说明文件，后一部分才是数据的，读取有两种方式：1）定义一个临时变量temp，将说明文字用该变量存储2）直接跳行：skip_lun, lun, 3, /lines ;跳过文件的前三行3、二进制文件读写多数遥感数据的数据文件都是二进制文件。
HDFS读写流程介绍HDFS读数据和写数据的原理分别是什么
HDFS读写流程介绍HDFS读数据和写数据的原理分别是什么HDFS (Hadoop Distributed File System) 是一个分布式文件系统，它的设计目标是在大规模计算集群上存储和处理大量数据。
HDFS的读写流程可以分为以下几个步骤：数据分块、数据存储、数据复制、数据读取和数据写入。
1.数据分块：在HDFS中，文件被分成固定大小的数据块。
默认的块大小是128MB，但可以根据需要进行配置。
文件被拆成块的原因是为了方便数据的存储和处理。
如果文件太大，无法容纳在单个计算节点上，块的大小就是为了适应计算节点的大小而设定的。
2.数据存储：HDFS将数据块以流式方式存储在计算集群的多个机器上。
每个数据块被复制多次，并且这些副本被存储在不同的机器上，以提供可靠性和容错能力。
HDFS使用主/从架构，其中有一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。
主节点负责管理文件系统的命名空间、文件的属性和数据块分配，而从节点负责存储和处理数据块。
3.数据复制：HDFS默认情况下将每个数据块复制到集群中的三个节点上。
这些节点分别是一个主节点和两个从节点。
在将数据块复制到不同的节点上时，首先将数据块存储在一个节点上，然后通过网络将数据块复制到其他节点上。
这样做的好处是提高了可靠性和容错能力。
当一些节点发生故障时，可以从其他节点访问到相同的数据。
4.数据读取：当应用程序需要从HDFS读取数据时，首先会向主节点发送一个读取请求。
主节点返回包含所需数据块位置的响应。
然后，应用程序将直接与存储有所需数据块的从节点通信，读取数据块。
应用程序可以选择从多个副本中读取数据，以提高读取吞吐量和性能。
5.数据写入：当应用程序想要将数据写入HDFS时，首先将数据划分为数据块，并向主节点发送一个写入请求。
主节点返回一个包含存储有该数据块的从节点位置的响应。
然后，应用程序将数据块直接写入存储有该数据块的从节点。
一旦所有数据块都已写入，主节点将更新文件的元数据并向应用程序发送写入完成的确认。
hudi flink 读取原理
hudi flink 读取原理Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的数据湖管理系统，用于实现增量更新、删除和查询数据湖中的数据。
Hudi 基于 Apache Hadoop 和 Apache Spark 构建，采用了多版本并发控制（MVCC）来提供更新和删除数据的能力。
Hudi的读取原理如下：1. 数据存储结构：Hudi 将数据存储在 HDFS 或 S3 上的列式存储文件中。
每个存储文件包含多个数据块，每个块包含多行数据。
每个数据块都有一个唯一的标识符，称为文件ID （FileID）。
2. 数据流：数据以流的方式写入 Hudi，即先将数据写入写入流（Write Stream），然后根据配置的刷新策略将数据刷新到磁盘上的存储文件中。
每个存储文件都会有一个关联的写入时间戳（Write Timestamp）。
3. 版本管理：Hudi 使用 MVCC 来实现增量更新和删除。
每个写入操作都会生成一个新的版本（Version），并将其与先前版本相关联。
每个版本都有一个关联的提交时间戳（Commit Timestamp）和文件ID。
4. 读取数据：在读取数据时，Hudi 首先通过元数据（Metadata）定位到所有包含需要读取数据的存储文件和对应的版本。
然后，它从这些存储文件中读取相应版本的数据块，并按需过滤和组合数据，提供给读取任务。
5. 增量更新和删除：如果需要对数据进行增量更新或删除，Hudi 会创建一个新的写入流，将更新或删除操作应用于相应的数据块，并将更改写入新的存储文件中。
通过这种方式，Hudi 可以保持所有版本的数据历史。
总结起来，Hudi 通过使用多版本并发控制和列式存储来实现增量更新和删除，并为读取操作提供元数据索引和数据组合功能，从而使得在数据湖中进行高效的数据读取成为可能。