主要内容:hdfs的核心工作原理:namenode元数据管理机制,checkpoint机制:数据上传下载流程 1.hdfs的核心工作原理 1.1.namenode元数据管理要点 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? 试想一下,如果元数据是以文件的形式存在和管理的,会很不方便,因为文件是一个顺序的结构,当用户新上传或者,移动,删除…

主要内容:hdfs的整体运行机制,DATANODE存储文件块的观察,hdfs集群的搭建与配置,hdfs命令行客户端常见命令:业务系统中日志生成机制,HDFS的java客户端api基本使用. 1.什么是大数据 基本概念 <数据处理> 在互联网技术发展到现今阶段,大量日常.工作等事务产生的数据都已经信息化,人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长,以前的传统的数据处理技术已经无法胜任,需求催生技术,一套用来处理海量数据的软件工具应运而生,这就是大数据! 处理海量数据的核心技术: 海量数据存储:分布…

Hadoop源码学习笔记(6) ——从ls命令一路解剖 Hadoop几个模块的程序我们大致有了点了解,现在我们得细看一下这个程序是如何处理命令的. 我们就从原头开始,然后一步步追查. 我们先选中ls命令,这是一个列出分面式文件系统中的目录结构.传入一个查阅地址,如果没有则是根目录.启动NameNode和DataNode服务.然后在命令行中输入ls : 换成程序,如果写呢,我们新建一个ClientEnter类.之前章节中,我们就知道,在命令行中输入的dfs命令,指向到org.apache.hado…

Hadoop源码学习笔记(5) ——回顾DataNode和NameNode的类结构 之前我们简要的看过了DataNode的main函数以及整个类的大至,现在结合前面我们研究的线程和RPC,则可以进一步看看几个对象的大至结构以及调用关系. 我们知道,三个结构(客户端,NameNode,DataNode)是能过网络调用的,走的是RPC.那在底层通讯时谁做服务器谁做客户端呢?我们先回顾一下这三者关系: 这样看,看不出,我们进入源码,看一下夹在中间的NameNode: 在这个initialize函数中,…

Hadoop源码学习笔记(1) ——找到Main函数及读一读Configure类 前面在第一季中,我们简单地研究了下Hadoop是什么,怎么用.在这开源的大牛作品的诱惑下,接下来我们要研究一下它是如何实现的. 提前申明,本人是一直搞.net的,对java略为生疏,所以在学习该作品时,会时不时插入对java的学习,到时也会摆一些上来,包括一下设计模式之类的.欢迎高手指正. 整个学习过程,我们主要通过eclipse来学习,之前已经讲过如何在eclipse中搭建调试环境,这里就不多述了. 在之前源码初…

Hadoop源码学习笔记(4) ——Socket到RPC调用 Hadoop是一个分布式程序,分布在多台机器上运行,事必会涉及到网络编程.那这里如何让网络编程变得简单.透明的呢? 网络编程中,首先我们要学的就是Socket编程,这是网络编程中最底层的程序接口,分为服务器端和客户端,服务器负责监听某个端口,客户端负责连接服务器上的某个端口,一旦连接通过后,服务器和客户端就可以双向通讯了,我们看下示例代码: ServerSocket server = new ServerSocket(8111); S…

Hadoop源码学习笔记(3) ——初览DataNode及学习线程 进入了main函数,我们走出了第一步,接下来看看再怎么走: public class DataNode extends Configured implements InterDatanodeProtocol,       ClientDatanodeProtocol, FSConstants, Runnable {      public static DataNode createDataNode(String args[],…

Hadoop源码学习笔记(2) ——进入main函数打印包信息 找到了main函数,也建立了快速启动的方法,然后我们就进去看一看. 进入NameNode和DataNode的主函数后,发现形式差不多: public static void main(String args[]) {     try {       StringUtils.startupShutdownMessage(DataNode.class, args, LOG);       DataNode datanode = crea…

第1章 HDFS概述 hdfs背景意义 hdfs是一个分布式文件系统 使用场景:适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改. 优缺点 高容错性,适合处理大数据(数据PB级别,百万规模文件),可部署在廉价机器上 不适合低时延数据访问,无法高效存储大量小文件,不支持并发写入.随机修改(仅追加) hdfs组成架构 namenode,管理hdfs命名空间,配置副本策略,管理数据块的映射信息,处理客户端读写请求 datanode,存储实际的数据块,执行数据块的读写操作 Client客户端,文件切分,…

Hadoop简单介绍 声明:本文是本人基于Hadoop权威指南学习的一些个人理解和笔记,仅供学习參考,有什么不到之处还望指出.一起学习一起进步. 转载请注明:http://blog.csdn.net/my_acm 1. 数据的增长远远超过了磁盘的读取速度.传统的数据存储方式和分析方式变得不再适用于大数据的处理. Hadoop分为两大核心技术.HDFS(HadoopDistributed File System-分布式hadoop文件处理系统)和MapReduce(分为Map-数据映射等,Redu…