前面对 HDFS NameNode 和 DataNode 的架构设计实现要点做了介绍,本文对 HDFS 最后一个主要构成组件 Client 做进一步解析. 流式读取 HDFS Client 为客户端应用提供一种流式读取模型,就像访问本机文件系统一样来访问 HDFS.将复杂的分布式文件系统读取细节隐藏,简化了上层应用的使用难度.写过读取本机文件的程序员想必都很熟悉流式读取的编程模型,就不多说了. 错误处理 相比读取本机文件系统,从分布式文件系统读取出错概率会更高.因此 HDFS Client 提供…

前面对 HDFS NameNode 和 DataNode 的架构设计实现要点做了介绍,本文对 HDFS 最后一个主要构成组件 Client 做进一步解析. 流式读取 HDFS Client 为客户端应用提供一种流式读取模型,就像访问本机文件系统一样来访问 HDFS.将复杂的分布式文件系统读取细节隐藏,简化了上层应用的使用难度.写过读取本机文件的程序员想必都很熟悉流式读取的编程模型,就不多说了. 错误处理 相比读取本机文件系统,从分布式文件系统读取出错概率会更高.因此 HDFS Client 提供…

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个…

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢…

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个…

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢…

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj…

Hadoop分布式文件系统是设计初衷是可靠的存储大数据集,并且使应用程序高带宽的流式处理存储的大数据集.在一个成千个server的大集群中,每个server不仅要管理存储的这些数据,而且可以执行应用程序任务.通过分布式存储和在各个server间交叉运算,集群和存储可以按需动态经济增长.以下的设计原则和经验是根据yahoo通过HDFS管理的40PB得来的. 1. HDFS简介 HDFS是一个分布式文件系统,并且为MapReduce分布式算法提供了一分析和传输大数据的框架.HDFS使用java编写,…

4. HDFS Client ( 未完待续 ) 目录: 4.1 认识 DFSClient ( 未完待续 ) 4.2 输入流 ( 未完待续 ) 4.3 输出流 ( 未完待续 ) 4.4 DistributedFileSystem 的实现 ( 未完待续 ) 4.5 HDFS 常用工具 ( 未完待续 ) 4.5.1 FsShell ( 未完待续 ) 4.5.2 DFSAdmin ( 未完待续 ) 内容:    客户端 DFSClient 和建立在 DFSClient 基础上的 DistributedF…

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsMultihoming.html#Clients_use_Hostnames_when_connecting_to_DataNodes sometimes when you access your hadoop cluster outside the internal cluster, you maybe encounter some route p…

本章内容介绍下 Hadoop 自带的分布式文件系统,HDFS 即 Hadoop Distributed Filesystem.HDFS 能够存储超大文件,可以部署在廉价的服务器上,适合一次写入多次读取的场景.但 HDFS 不适合低延迟,存储大量小文件以及修改文件内容的场景.HDFS 应用比较广泛,如:MR任务.Spark任务.Hive 数据仓库以及 Hbase 数据库,它们的底层存储都可以基于 HDFS .本章将介绍 HDFS 集群的架构设计以及相关的重要概念. HDFS的设计以及概念 HDFS…

一.HDFS核心设计 数据块(block) 数据块是HDFS上最基本的存储单位 HDFS块默认大小为128M         对块进行抽象会带来的好处 一个小文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性 数据块复制 HDFS为了做到可靠性创建多分数据块,MapReduce就可以在他们所在节点上处理这些数据了 HDFS将每个文件存储成块序列 每个文件的block大小和复制因子都是可配置的 HDFS-site.…

原文:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 介绍 HDFS是个分布式文件系统,包含几个特点(区别于普通分布式文件系统):高容错.高吞吐.高容错可以使得系统部署在廉价硬件上,而高吞吐则非常适合做大规模数据集的应用. 假设和目标 硬件失效 硬件失效是常态而不是特例.一个HDFS集群可能包含了成百上千的服务器,每个都会存储文件系统的部分数据.而大量的组件就会导致组件出错的…

Spring IOC设计原理解析:本文乃学习整理参考而来 一. 什么是Ioc/DI? 二. Spring IOC体系结构 (1) BeanFactory (2) BeanDefinition 三. IoC容器的初始化 1. XmlBeanFactory(屌丝IOC)的整个流程 2. FileSystemXmlApplicationContext 的IOC容器流程 1.高富帅IOC解剖 2. 设置资源加载器和资源定位 3.AbstractApplicationContext的refresh函数载入…

当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统(distributed filesystem).该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. HDFS的设计 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上.1. 超大文件超大文件在这里指具有几百MB.几百GB甚至几百TB大小的文件.2. 流式数据访问…

HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件.它将每个文件存储成一系列的数据块,除了最后一个,所有的数据块都是同样大小的.为了容错,文件的所有数据块都会有副本.每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的.应用程序可以指定某个文件的副本数目.副本系数可以在文件创建的时候指定,也可以在之后改变.HDFS中的文件都是一次性写入的,并且严格要求在任何时候只能有一个写入者. Namenode全权管理数据块的复制,它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockre…

一.HDFS 的设计思路 1)思路 切分数据,并进行多副本存储: 2)如果文件只以多副本进行存储,而不进行切分,会有什么问题 缺点 不管文件多大,都存储在一个节点上,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点可能成为网络瓶颈,很难进行大数据的处理: 存储负载很难均衡,每个节点的利用率很低: 二.HDFS 的设计目标 Hadoop Distributed File System(HDFS):源于Google 的 GFS 论文: 设计目标 分布式存储:根据需要,水平横向增加节点: 运行在普通廉价的硬…

所谓的协议,是由语法.语义.时序这三个要素组成的一种规范,通信双方按照该协议规范来实现网络数据传输,这样通信双方才能实现数据正常通信和解析. 由于不同的中间件在功能方面有一定差异,所以其实应该是没有一种标准化协议来满足不同差异化需求,因此很多中间件都会定义自己的通信协议,另外通信协议可以解决粘包和拆包问题. 在本篇文章中,我们来实现一个自定义消息协议. 自定义协议的要素 自定义协议,那这个协议必须要有组成的元素, 魔数: 用来判断数据包的有效性 版本号: 可以支持协议升级 序列化算法: 消息正文…

Hadoop提供的对其HDFS上的数据的处理方式,有以下几种, 1 批处理,mapreduce 2 实时处理:apache storm, spark streaming , ibm streams 3 交互式: 如pig , spark shell 都可以提供交互式地数据处理 4 sql: hive , impala 提供接口,可以使用sql标准语言进行数据查询分析 5 迭代处理:尤其是机器学习相关的算法,需要对数据反复数据,mapreduce不适应这种计算方式,它总是把它的中间结果输出到磁盘,…

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受…

一.HDFS简介 1.HDFS:Hadoop distributed file system 一个分布式文件系统 基于流数据模式访问和处理超大文件的需要而开发 适合应用在大规模数据集上 2. 优点 处理超大文件 能用来存储管理PB级的数据 处理非结构化数据 流式的访问数据 一次写入.多次读写 运行于廉价的商用机器集群上 可运行在低廉的商用硬件集群上 故障时能继续运行且不让用户观察到明显的中断 3. 局限性 不适合处理低延迟数据访问 HDFS是为了处理大型数据集分析任务的,主要是为了达到高的数据吞…

文章目录 1.Hadoop架构 2.HDFS体系架构 2.1NameNode 2.1.1元数据信息 2.1.2NameNode文件操作 2.1.3NameNode副本 2.1.4NameNode心跳机制 2.1.5NameNode容错机制 2.1.6NameNode物理结构 2.1.7NameNode文件结构 2.2DataNode 2.2.1DataNode工作机制 2.2.2DataNode读写操作 2.3SecondaryNameNode 2.3.1SecondaryNameNode日志与…

一.hdfs文件读取过程 hdfs有一个FileSystem实例,客户端通过调用这个实例的open()方法就可以打开系统中希望读取的文件,hdfs通过rpc协议调用Nadmenode获取block的位置信息,对于文件的每一块,Namenode会返回含有该block副本的Datanode的节点地址:客户端还会根据网络拓扑来确定它与每一个DataNode的位置信息,从离它最近的哪个DataNode获取block的副本(所谓的就近原则),最理想的情况是该block就存储在客户端所在的节点上. hdfs…

作业设计表:多张表存储学生成绩及各种信息 需要从表里面体现: 关于学生的:代号 姓名 性别 年龄 班级 关于课程的:代号 名称 关于老师的:代号 姓名 关于成绩的:例如:闫超--网页--90 要能查看学生,课程,老师,成绩的信息 能根据学生代号和课程代号看到成绩 能根据学生代号找到带课老师 通过excel表设计 5. 标清楚列名,类型,长度,备注和关系 这是用escel做的 这是用SQL代码写的 create table class ( code ) primary key, name ) );…

当然,有很多很好的JSON解析的JAR包,比如JSONOBJECT,GSON,甚至也有为我们测试人员而打造的JSONPATH,但我还是自已实现了一下(之前也实现过,现在属于重构). 思想是这样的,以这个JSON串为例:String j = "{\"a\":\"b\",\"c\\\"b\":{\"a\":1},\"d\":[\"a\",{\"a\":…

IDEA中新建Maven工程,添加POM依赖, 在IDE的提示中, 点击 Import Changes 等待自动下载完成相关的依赖包. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&…

什么是消息队列? 简单来说,消息队列是存放消息的容器.客户端可以将消息发送到消息服务器,也可以从消息服务器获取消息. 问题导读: ********* 为什么需要消息系统? kafka架构? kafka如何存储消息? Producer如何发送消息? Consumer如何消费消息? Offset如何保存? 如何保证消息不被重复消费? 如何保证消息的可靠性传输? 如何保证消息的顺序性? 为什么需要消息系统? 削峰 数据库的处理能力是有限的,在峰值期,过多的请求落到后台,一旦超过系统的处理能力,可能会使…

背景 RabbitMQ现在用的也比较多,但是没有过去那么多啦.现在很多的流行或者常用技术或者思路都是从过去的思路中演变而来的.了解一些过去的技术,对有些人来说可能会产生众里寻他千百度的顿悟,加深对技术的理解,更好的应用于工作中去. 本篇整体采用从浅到深的逻辑结构来描述. 入门部分 什么是MQ MQ全称是Message Queue,消息的队列.因为是队列,所以遵循FIFO先进先出原则.因为存放的是消息,所以是一种跨进程的通信机制. 为什么使用MQ 流量削峰 这个跟很火的小吃店门口的排队原理是一样的…

1.吸芯效应 "芯吸效应"是超细纤维特有的性能,是指超细纤维中孔细,接近真空时,近水端纤维管口与水分子接触形成纤维中真空孔隙,此时大气压值超过纤维内部的真空,水就自然压积进入纤维孔隙中,纤维孔隙越细,芯吸效应愈明显,这种芯吸透湿效应愈强.  电气工艺上也存在 同样的现象在电气工艺上也存在.当铜箔或其他焊面发生电迁移后,形成的絮状或树状生长物同样也会发生芯吸现象,且该现象还会继续导致电化学迁移,加剧生长物生成的速度. 2.打断层 3.孔壁边缘距 4.过孔间距 徐欢:最小可以到3mil 前…

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失…