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…

本文主要介绍WebRTC视频通信中的错误恢复机制(我们翻译和整理的,译者:jiangpeng),最早发表在[这里] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam). 道路交通与网络交通有很相似之处.就像道路上的车辆一样,网络分包也可能转错了弯,或者因为堵塞导致延迟.但是,网络分包经常会发生丢失,而道路上的车辆很少会出现这张状况.在这篇文章中,我们将讨论媒体流是如何被压缩.通过网络进行传输以及各种错误恢复机制. 1.视频传输.编码与解码 在开始…

Min Pool Size的理解是错误的 假设我们在一个ASP.NET应用程序的连接字符串中将Min Pool Size设置为30: <add name="cnblogs" connectionString="Data Source=.;Initial Catalog=cnblogs;Min Pool Size=30" providerName="System.Data.SqlClient"/> 访问一下应用程序,然后用Windows…

视频的压缩方法:(三种帧) 为了视频尽可能的保持高效,视频数据通过不同的编码进行压缩.以帧为单位进行压缩,按照压缩中的不同作用可分类为:内帧(Intra-frames,I帧),预测帧(Predictive-frames,P帧),和双向预测帧(Bipredictive-frames,B帧).B帧利用过去的和将来的包进行编码,在实时交互的视频中不会使用. 一个I帧包含一个完整的图片(经过空间压缩),像传统的静态图片文件.因此,I帧是独立的帧,解码时不依赖其他的帧. P帧则是依赖性的帧,仅包含与之前一…

深入理解HDFS:Hadoop分布式文件系统: https://blog.csdn.net/bingduanlbd/article/details/51914550…

深入理解一个技术的工作机制是灵活运用和快速解决问题的根本方法,也是唯一途径.对于HDFS来说除了要明白它的应用场景和用法以及通用分布式架构之外更重要的是理解关键步骤的原理和实现细节.在看这篇博文之前需要对HDFS以及分布式系统有一些了解.请参考这篇博客.本篇博文首先对HDFS的重要特性和使用场景做一个简要说明,之后对HDFS的数据读写.元数据管理以及NameNode.SecondaryNamenode的工作机制进行深入分析.过程中也会对一些配置参数做一个说明. 一.HDFS的重要特性 First…

本篇文章是SQL Server代理系列的第五篇,详细内容请参考原文. 正如这一系列的前几篇所述,SQL Server代理作业是由一系列的作业步骤组成,每个步骤由一个独立的类型去执行.在第四篇中我们看到,SQL Server代理可以通过数据库邮件发送通知.如果有什么不正确的,你必须查看数据库邮件日志.在这一篇,你将学习如何理解和查看所有相关的SQL Server代理错误日志.你将回顾最常见的错误信息,掌握哪些信息需要你采取行动,哪些信息只是单纯的信息而已.一旦你理解错误日志,在处理SQL Serv…

本篇文章是SQL Server代理系列的第五篇,详细内容请参考原文. 正如这一系列的前几篇所述,SQL Server代理作业是由一系列的作业步骤组成,每个步骤由一个独立的类型去执行.在第四篇中我们看到,SQL Server代理可以通过数据库邮件发送通知.如果有什么不正确的,你必须查看数据库邮件日志.在这一篇,你将学习如何理解和查看所有相关的SQL Server代理错误日志.你将回顾最常见的错误信息,掌握哪些信息需要你采取行动,哪些信息只是单纯的信息而已.一旦你理解错误日志,在处理SQL Serv…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

在Hadoop1.x版本的时候,Namenode存在着单点失效的问题.如果namenode失效了,那么所有的基于HDFS的客户端——包括MapReduce作业均无法读,写或列文件,因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方.而从一个失效的namenode中恢复的步骤繁多,系统恢复时间太长,也会影响到日常的维护. Hadoop的2.x版本在HDFS中增加了对高可用性的支持来解决单点失效的问题. 这一实现中简单说就是配置了一对活动-备用namenode.当活动namenode失效的…