一. 概述 上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka,这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程,由于storm写入hdfs的可定制东西有些多,我们先不从kafka读取,而先自己定义一个Spout数据充当数据源,下章再进行整合.这里默认你是拥有一定的storm知识的基础,起码知道Spout和bolt是什么. 写入hdfs可以有以下的定制策略: 自定义写入文件的名字 定义写入内容格式 满足给定条件后更改写入的文件 更改写入文件时触发的Action 本篇会先说明如何用sto…

HDFS数据流-剖析文件读取及写入 文件读取 1. 客户端通过调用FileSystem对象的open方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例.2. DistributedFileSystem通过使用RPC来调用namenode,以确定文件起始块的位置.对于每一个块,namenode返回存有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与客户端的距离来排序(根据集群的网络拓扑).如果该客户端本身就是一个namenode,并保存有相应数据块的…

大部分的HDFS程序对文件操作需要的是一次写多次读取的操作模式. 一个文件一旦创建.写入.关闭之后就不需要修改了.这个假定简单化了数据一致的问题和并使高吞吐量的数据访问变得可能. 1. 读文件 从上图可以看出,客户端读取数据时, 首先从namenode获取如下信息(这些元数据信息是在内存中,所以查询速度很快,这个过程对客户端是透明的): a. 该文件有哪些数据块 b.这些数据块都放在哪里或者说是取哪个节点上的什么数据块 然后,客户端直接从datanode中以文件流的方式读取数据 最后,关闭这个文…

NN与2NN工作机制 思考:NameNode中的元数据是存储在哪里的? 假设存储在NameNode节点的硬盘中,因为经常需要随机访问和响应客户请求,必然效率太低,所以是存储在内存中的 但是,如果存储在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群便无法工作,因此会在硬盘中产生备份元数据的Fsimage 但是这样又会有新的问题出现,当内存中的元数据更新时,需要同时更新Fsimage,否则会发生一致性的问题: 但要更新的话,又会导致效率过低 因此,又引入了Edits文件,用来记录客户端更新元数据的每一步操作…

HDFS客户端 通过IO流操作HDFS HDFS文件上传 @Test public void putFileToHDFS() throws Exception{ // 1 创建配置信息对象 Configuration configuration = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"),configuration, "root"); /…

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs6; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa…

数据流开发神念科技提供了两个文件ThinkGearStreamParse.h和ThinkGearStreamParse.cpp两个文件,主要接口为: 宏定义: /* Data CODE definitions */#define PARSER_CODE_BATTERY            0x01#define PARSER_CODE_POOR_QUALITY       0x02#define PARSER_CODE_ATTENTION          0x04#define PARSER…

先把上节未完毕的部分补全,再剖析一下HDFS读写文件的内部原理 列举文件 FileSystem(org.apache.hadoop.fs.FileSystem)的listStatus()方法能够列出一个文件夹下的内容. public FileStatus[] listStatus(Path f) throws FileNotFoundException, IOException; public FileStatus[] listStatus(Path[] files) throws FileNo…

HDFS的I/O主要是三个方面: 一致性 HDFS在一致性上面主要是通过校验和(checksum)来实现:从client发起写入的时候会校验一下文件内容,但是发生在pipeline的最后一个节点的时候.为什么没有在最早的一个节点来校验呢?因为在复制到后续节点的时候可能发生丢包导致异常情况:在最后一个节点做了这件事情就保证了pipeline的这一条线任何一点有问题都会回滚: 可以不用checksum,这个是通过client端使用的类决定的:如果采用的是RawLocalFileSysem则是禁用ch…

HDFS 基本 原理 1,为什么选择 HDFS 存储数据  之所以选择 HDFS 存储数据,因为 HDFS 具有以下优点: 1.高容错性 数据自动保存多个副本.它通过增加副本的形式,提高容错性. 某一个副本丢失以后,它可以自动恢复,这是由 HDFS 内部机制实现的,我们不必关心. 2.适合批处理 它是通过移动计算而不是移动数据. 它会把数据位置暴露给计算框架. 3.适合大数据处理 处理数据达到 GB.TB.甚至PB级别的数据. 能够处理百万规模以上的文件数量,数量相当之大. 能够处理10K节点的…