HDFS下载数据机制的底层分析 Hadoop中的RPC(Remote Procedure Call)框架 hadoop中结点间的通信采用的是RPC. RPC框架的实现机制图解: 从hdfs下载数据的源码分析 在自行在客户端编写download方法的时候,如果不使用封装好的方法,较为底层的写法是: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:9000/&quo…

Hdfs下载数据源码分析 在这里,我是接着之前的,贴下代码 package cn.itcast.hadoop.hdfs; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.commons.io.IOUti…

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co…

http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18136903 http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18181563 本文所引用的源码全部来自Redis2.8.2版本. Redis AOF数据持久化机制的实现相关代码是redis.c, redis.h, aof.c, bio.c, rio.c, config.c 在阅读本文之前请先阅读Redis数据持久化机制AOF原理分析之配…

1.什么是大数据 基本概念 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! 换个角度说,大数据是: 1.有海量的数据 2.有对海量数据进行挖掘的需求 3.有对海量数据进行挖掘的软件工具(hadoop.spark.storm.flink.tez.impala......) 大数据在现实生活中的具体应用 电商推荐系统:基于海量的…

这些天一直奔波于长沙和武汉之间,忙着腾讯的笔试.面试,以至于对hadoop RPC(Remote Procedure Call Protocol ,远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议.可以参考:http://baike.baidu.com/view/32726.htm )机制分析的博客一直耽搁了下来.昨天晚上胡老大和我抱怨说:最近乱的很.呵呵,老是往武汉跑,能不乱嘛.不过差不多腾讯面试的事就该告一段落了.五一期间,云计算小组的成员们,我们…

分析对象: hadoop版本:hadoop 0.20.203.0 必备技术点: 1. 动态代理(参考 :http://www.cnblogs.com/sh425/p/6893662.html )2. Java NIO(参考 :http://www.cnblogs.com/sh425/p/6893501.html )3. Java网络编程 目录: 一．RPC协议二．ipc.RPC源码分析三．ipc.Client源码分析四．ipc.Server源码分析 分析:  一．RPC协议 在分析协议之前,我觉…

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群…

传统的HDFS机制如下图所示: 也就是存在一个NameNode,一个SecondaryNameNode,然后若干个DataNode.这样的机制虽然元数据的可靠性得到了保证(靠edits,fsimage,meta.data等文件),但是服务的可用性并不高,因为一旦NameNode出现问题,那么整个系统就陷入了瘫痪.所以,才引入了HDFS的HA机制.我们先来看一下关于HDFS的HA机制和Federation机制的简介: HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个…

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<…

Hdfs是根/目录,windows是每一个盘符, 1  从Linux里传一个到,hdfs里去 2  从hdfs里下一个到,linux里去 想从hdfs里,下载到linux, 涨知识,记住,hdfs是建立在linux上, 现在,hdfs里还有jdk-7u65-linux-i586.tar.gz,好,linux里,没有了jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 在抽象的hdfs文件系统里,存在datanode那个机器的抽象的hdfs文件系统里, 其实,刚下载,是从datanode文件夹…

1.HDFS的诞生背景: 数据量太大,在一个结点(机器)存不下.所以需要分布式存储,HDFS就是hadoop的分布式文件系统,来存储分布式数据. 2.共享文件系统也是一种分布式存储但有缺点:1.并发差,比如10个客户端并发去读写某个资源,就会存在负载问题.2.可靠性差,如果某台计算机坏了,该台计算机上的共享资源就用不了了.3.资源在各台计算机之间移动.调整比较麻烦. 3.HDFS能够解决上述几个缺点,它的优点:1.容量可以线性扩展.2.有副本机制,存储可靠性高,吞吐量增大.3.有了namenod…

源:基于libUSB的USB设备固件更新程序(下载数据) 本文紧接上一篇日志:基于libUSB-Win32的USB设备固件更新程序(前言),相关背景以及起因等,此处不再赘述,如感兴趣请移步. libUSB-Win32给出的example里面,有一个bulk.c文件,分析其关键代码,结合libusb官方文档,摘出其关键代码如下: int main(void) { usb_dev_handle *dev = NULL; /* the device handle */ usb_init(); /* i…

接着上节继续学习,在本章中,你将从网上下载数据,并对这些数据进行可视化.网上的数据多得难以置信,且大多未经过仔细检查.如果能够对这些数据进行分析,你就能发现别人没有发现的规律和关联.我们将访问并可视化以两种常见格式存储的数据:CSV和JSON.我们将使用Python模块csv来处理以CSV(逗号分隔的值)格式存储的天气数据,找出两个不同地区在一段时间内的最高温度和最低温度.然后,我们将使用matplotlib根据下载的数据创建一个图表,展示两个不同地区的气温变化:阿拉斯加锡特卡和加利福尼亚死亡谷…

Java并发机制的底层实现原理 1.volatile volatile相当于轻量级的synchronized,在并发编程中保证数据的可见性,使用 valotile 修饰的变量,其内存模型会增加一个 Lock 前缀,而这个前缀在多核处理器中带来的效果是: (1)会将处理器缓存行的数据回写到内存中: (2)同时这个操作会使其它处理器里缓存了这个内存地址的数据无效: 2.synchronized synchronized是重量级锁,其在JVM实现的原理是基于进入和退出 Monitor 对象来实现同步代…

一.上传数据 二.下载数据 三.读写时的节点位置选择 1.网络节点距离(机架感知) 下图中: client 到 DN1 的距离为 4 client 到 NN 的距离为 3 DN1 到 DN2 的距离为 2 2.Block 的副本放置策略 NameNode 通过 Hadoop Rack Awareness 确定每个 DataNode 所属的机架 ID 简单但非最优的策略 将副本放在单独的机架上 这可以防止在整个机架出现故障时丢失数据,并允许在读取数据时使用来自多个机架的带宽. 此策略在群集中均匀分…

Springboot学习04-默认错误页面加载机制源码分析 前沿 希望通过本文的学习,对错误页面的加载机制有这更神的理解 正文 1-Springboot错误页面展示 2-Springboot默认错误处理逻辑 1-将请求转发到BasicErrorController控制器来处理请求, 2-浏览器请求响应BasicErrorController的errorHtml()方法,APP等客户端响应error()方法 3-以浏览器的404错为例:最终返回一个modelAndView 3-1-调用BasicE…

1.查找命令 bin/hadoop 2.启动两个HDFS集群 hadoop0,hadoop1,都是伪分布式的集群 3.启动hadoop3的zookeeper与hbase 注意点:需要开启yarn服务,因为distcp需要yarn. 3.在hdfs上可以看到hadoop3上有表s1. 4.官网 下面使用的情况是:不同版本的集群之间进行拷贝,建议查官网. -------------------------------------------------------------------------…

一.并发编程的挑战 1.上下文切换 (1)上下文切换的问题 在处理器上提供了强大的并行性就使得程序的并发成为了可能.处理器通过给不同的线程分配不同的时间片以实现线程执行的自动调度和切换,实现了程序并行的假象. 在单线程中:线程保存串行的执行,线程间的上下文切换不会造成很大的性能开销. 而在多线程中:线程之间频繁的调度需要进行上下文切换以保存当前执行线程的上下文信息和加载将要执行线程的上下文信息,而上下文切换时需要底层处理器.操作系统.Java虚拟机提供支持的会消耗很多的性能开 销.如果频繁的进行…

https://blog.csdn.net/weixin_38975685/article/details/79788254   Go 语言机制之逃逸分析 https://blog.csdn.net/weixin_38975685/article/details/79788225  Go 语言结构之栈和指针 https://blog.csdn.net/weixin_38975685/article/details/79788273   Go 语言机制之内存分析 https://blog.csdn…

正文: 一．体系背景 首先和大家说明一下:hadoop的心跳机制的底层是通过RPC机制实现的,这篇文章我只介绍心跳实现的代码,对于底层的具体实现,大家可以参考我的另几篇博客: 1. hadoop的RPC机制(参考:http://www.cnblogs.com/sh425/p/6893491.html )2. 动态代理(参考 :http://www.cnblogs.com/sh425/p/6893662.html )3. Java NIO(参考 :http://www.cnblogs.com/sh…

什么是WinPcap WinPcap是一个基于Win32平台的,用于捕获网络数据包并进行分析的开源库. 大多数网络应用程序通过被广泛使用的操作系统元件来访问网络,比如sockets.  这是一种简单的实现方式,因为操作系统 已经妥善处理了底层具体实现细节(比如协议处理,封装数据包等等),并且提供了一个与读写文件类似的,令人熟悉的接口. 然而,有些时候,这种“简单的方式”并不能满足任务的需求,因为有些应用程序需要直接访问网 络中的数据包.也就是说,那些应用程序需要访问原始数据包,即没有被操作系统利…

章节介绍 这一章节主要学习java并发机制的底层实现原理.主要学习volatile.synchronized和原子操作的实现原理.Java中的大部分容器和框架都依赖于此. Java代码 ==经过编译==>Java字节码 ==通过类加载器==>JVM(jvm执行字节码)==转化为汇编指令==>CPU上执行. Java中使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令. volatile初探 volatile是是轻量级的synchronized,它在多处理器开发中保证了共享变量的可见性.可见性…

再理解HDFS的存储机制 1. HDFS开创性地设计出一套文件存储方式.即对文件切割后分别存放: 2. HDFS将要存储的大文件进行切割,切割后存放在既定的存储块(Block)中,并通过预先设定的优化处理,模式对存储的数据进行预处理,从而攻克了大文件储存与计算的需求. 3. 一个HDFS集群包含两大部分.即NameNode与DataNode. 一般来说,一个集群中会有一个NameNode和多个DataNode共同工作: 4. NameNode是集群的主server,主要是用于对HDFS中全部的文…

HDFS的组成 1.NameNode:存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(创建时间,文件权限,文件大小) 以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.类似于一本书的目录功能. 2.DataNode:在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和. 3.SecondaryNameNode:用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照. HDFS写数据流程 1.HDFS客户端向NameNode请求是否可以上传该文件 2.NameNode返回客户端可…

作者:中华石杉 面试题 redis 的持久化有哪几种方式?不同的持久化机制都有什么优缺点?持久化机制具体底层是如何实现的? 面试官心理分析 redis 如果仅仅只是将数据缓存在内存里面,如果 redis 宕机了再重启,内存里的数据就全部都弄丢了啊.你必须得用 redis 的持久化机制,将数据写入内存的同时,异步的慢慢的将数据写入磁盘文件里,进行持久化. 如果 redis 宕机重启,自动从磁盘上加载之前持久化的一些数据就可以了,也许会丢失少许数据,但是至少不会将所有数据都弄丢. 这个其实一样,针对…

1. 处理器实现原子操作 2. volatile /** 补充: 主要作用:内存可见性,是变量在多个线程中可见,修饰变量,解决一写多读的问题. 轻量级的synchronized,不会造成阻塞.性能比synchronized好得多,不支持原子性操作.为了保证原子性要使用atomic对象,只能保证本身方法的原子性,不能保证多次操作的原子性.(解决方法synchronized) 原理:当把变量声明为volatile类型后,编译器与运行时都会注意到这个变量是共享的,因此不会将变量上的操作与其他内存操作一…

一.HDFS 写数据流程 写的过程: CLIENT(客户端):用来发起读写请求,并拆分文件成多个 Block: NAMENODE:全局的协调和把控所有的请求,提供 Block 存放在 DataNode 上的地址: DATANODE:负责数据的存储,可以有很多个: 客户端想 NameNode 发出请求(包含 Blocksize 和 副本数): NameNode 经过计算,反馈给客户端相同副本数的 DataNode,切给出的 DataNode 有优先存储顺序要求:(数据与 DataNode 对应时,…

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =…

HDFS的读机制: 1.初始化FileSystem ,客户端调用FileSystem 中的open方法打开文件. 2.FileSystem 调用远程RPC服务,获取namenode上的文件的数据块信息,每个数据块namenode返回数据块的节点地址. 3.FileSystem返回FSDataIputStream 给client客户端,客户端调用FSDataIputStream 中的read方法开始读取数据. 4.FSDataIputStream 连接保存此文件的第一个数据块的DataNode,读…