@ 目录 一.写数据流程 举例: 二.异常写流程 读数据流程 一.写数据流程 ①服务端启动HDFS中的NN和DN进程 ②客户端创建一个分布式文件系统客户端,由客户端向NN发送请求,请求上传文件 ③NN处理请求,检查客户端是否有权限上传,路径是否合法等 ④检查通过,NN响应客户端可以上传 ⑤客户端根据自己设置的块大小,开始上传第一个块,默认0-128M, NN根据客户端上传文件的副本数(默认为3),根据机架感知策略选取指定数量的DN节点返回 ⑥客户端根据返回的DN节点,请求建立传输通道 客户端向最

HDFS的读写流程(面试重点) 目录 HDFS的读写流程(面试重点) HDFS写数据流程 网络拓扑-节点距离计算 机架感知(副本存储节点的选择) HDFS的读数据流程 HDFS写数据流程 客服端把D://ss.avi文件传送到集群 1.首先需要创建一个Distributed FileSystem(分布式文件系统)客服端.向NameNode请求上传文件.上传到/user/atguigu/ss.avi路径. 2.NameNode 检查用户是否有权限,检查目标路径/user/atguigu是否可行,检

HDFS的读写流程--宏观与微观 HDFS:分布式文件系统,负责存放数据 分布式文件系统:就是将我们的数据放到多台电脑上存储. 写数据:就是将客户端上的数据上传到HDFS 宏观过程 客户端向HDFS发送读写数据请求 hdfs dfs -put student.txt /shujia/ 客户端发送命令将student.txt文件上传到/shujia/目录下 Filesystem通过rpc调用namenode的put方法 NN(NameNode)首先检查是否有足够的空间权限等条件来创建这个文件,或者

一.HDFS HDFS全称是Hadoop Distributed System.HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的.适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合.而对于低延时数据访问.大量小文件.同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合. 目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift.C.FUSE.WebDAV.HTTP等.HDFS是以block-sized chunk组织其文件内容的,默认的block大小为64MB,对于不足64MB的文件,其会占用一个block,但实

(二)HDFS数据流   作为一个文件系统,文件的读和写是最基本的需求,这一部分我们来了解客户端是如何与HDFS进行交互的,也就是客户端与HDFS,以及构成HDFS的两类节点(namenode和datanode)之间的数据流是怎样的. 1.剖析文件读取过程   客户端从HDFS读取文件,其内部的读取过程实际是比较复杂的,可以用下图来表示读取文件的基本流程.   对于客户端来说,首先是调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件,然后DFS会返回一个文件输入流FSDataIn

文件读取的过程如下: 使用HDFS提供的客户端开发库Client,向远程的Namenode发起RPC请求: Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表,对于每个block,Namenode都会返回有该block拷贝的DataNode地址: 客户端开发库Client会选取离客户端最接近的DataNode来读取block:如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据. 读取完当前block的数据后,关闭与当前的DataNode连接,并为读取下一个block寻找最佳的

1.2. 客户端向NameNode发起创建文件的请求,在NameNode上创建一个文件名,并且返回一个输出流 3.客户端向输出流发起写入数据的请求 4.输出流向NameNode请求写数据,NameNode根据请求的数据的大小,给数据分块,并且返回指定数据块对应的DataNode 5. 6.客户端拿到了NameNode分配的数据块需要写到的DataNode信息后,客户端将数据写到对应的DataNode中,并且完成数据块的备份 7.如果每一个接收到了数据块的DataNode上的数据块写完或者备份完后

Hadoop---HDFS HDFS 性能详解 HDFS 天生是为大规模数据存储与计算服务的,而对大规模数据的处理目前还有没比较稳妥的解决方案. HDFS 将将要存储的大文件进行分割,分割到既定的存储块(Block)中进行了存储,并通过本地设定的任务节点进行预处理,从而解决对大文件存储与计算的需求.在实际工作中,除了某些尺寸较大的文件要求进行存储及计算,更多时候是会产生并存储无数的小尺寸文件.而对于小尺寸文件的处理, HDFS 没有要求使用者进行特殊的优化,也就是说可以通过普通的编程与压缩方式进

在介绍HDFS读写流程时,先介绍下Block副本放置策略. Block副本放置策略 第一个副本:放置在上传文件的DataNode:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太满,CPU不太忙的节点. 第二个副本:放置在与第一个副本不同的机架的节点上. 第三个副本:与第二个副本相同机架的节点. 更多副本:随机节点. HDFS写流程 客户端发请求给NameNode,我想保存一个文件A,这时候在NameNode会有一个标识,标识为A_copy(文件不可用). 根据副本放置策略,返回三个副本的可放置位置列表

概述开始之前先看看其基本属性,HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现. 特点如下: 能够运行在廉价机器上,硬件出错常态,需要具备高容错性流式数据访问,而不是随机读写面向大规模数据集,能够进行批处理.能够横向扩展简单一致性模型,假定文件是一次写入.多次读取缺点: 不支持低延迟数据访问不适合大量小文件存储(因为每条元数据占用空间是一定的)不支持并发写入,一个文件只能有一个写入者不支持文件随机修改,仅支持追加写入HDFS中的block.packet.

HDFS采用的是master/slaves这种主从的结构模型管理数据,这种结构模型主要由四个部分组成,分别是Client(客户端).Namenode(名称节点).Datanode(数据节点)和SecondaryNameNode.HDFS作为hadoop的分布式储存框架,最重要的莫过于数据流的读写过程了,下面就HDFS得数据流的读写流程做个详细的剖析. HDFS的写流程 首先写操作的代码操作: hdfs dfs -put ./file02 /file02 hdfs dfs -copyFromLoc

概述开始之前先看看其基本属性,HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现.特点如下:    能够运行在廉价机器上,硬件出错常态,需要具备高容错性    流式数据访问,而不是随机读写    面向大规模数据集,能够进行批处理.能够横向扩展    简单一致性模型,假定文件是一次写入.多次读取缺点:    不支持低延迟数据访问    不适合大量小文件存储(因为每条元数据占用空间是一定的)    不支持并发写入,一个文件只能有一个写入者    不支持文件随机

一.HDFS读取文件流程: 详解读取流程: Client调用FileSystem.open()方法: 1 FileSystem通过RPC与NN通信,NN返回该文件的部分或全部block列表(含有block拷贝的DN地址). 2 选取举栗客户端最近的DN建立连接,读取block,返回FSDataInputStream. Client调用输入流的read()方法: 1 当读到block结尾时,FSDataInputStream关闭与当前DN的连接,并未读取下一个block寻找最近DN. 2 读取完一

HDFS 文件读取流程 Client 端调用 DistributedFileSystem 对象的 open() 方法. 由 DistributedFileSystem 通过 RPC 向 NameNode 请求返回文件的 Block 块所在的 DataNode 的地址.(我们知道 HDFS 默认策略对某个 Block 会保存三份副本到不同的 DataNode,那么 NameNode 应该返回那个 DataNode?答案是根据 DataNode 到 Client 端的距离.假设请求的 Block 块

HDFS 文件读取流程 The client opens the file it wishes to read by calling open() on the FileSystem object, which for HDFS is an instance of DistributedFileSystem (step 1 in Figure 3-2). DistributedFileSystem calls the namenode, using remote procedure calls

看下hdfs的读写原理,主要是打开FileSystem,获得InputStream or OutputStream: 那么主要用到的FileSystem类是一个实现了文件系统的抽象类,继承来自org.apache.hadoop.conf.Configured,并且实现了Close able接口,可以适用于如本地文件系统file://,ftp,hdfs等多种文件系统,所以呢 若是自己要实现一个系统可以通过继承这个类,做出相应的配置,并且实现相应的抽象方法: public abstract clas

简述ES的写流程,GET读取数据流程和Search搜索数据流程. ES的读写流程主要是协调节点,主分片节点.副分片节点间的相互协调. ES的读取分为GET和Search两种操作.GET根据文档id从正排索引中获取内容:Search不指定id,根据关键字从倒排索引中获取内容. 写单个文档的流程 客户端向集群中的某个节点发送写请求,该节点就作为本次请求的协调节点: 协调节点使用文档ID来确定文档属于某个分片,再通过集群状态中的内容路由表信息获知该分片的主分片位置,将请求转发到主分片所在节点: 主分片

在前文大数据系列1:一文初识Hdfs中,我们对Hdfs有了简单的认识. 在本文中,我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程,为后续追踪读写流程的源码做准备. Hdfs 架构 首先来个Hdfs的架构图,图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作. 对于一个客户端而言,对于Hdfs的操作不外乎也就读写两个操作,接下来就去看看整个流程是怎么走的. 下面我们由浅及深,氛围简单流程,详细流程分别介绍读写过程 简单流程 读请求流程 客户端需要读取数据的时候,流程大致如下: Client向NameNode发起

HBase 数据读写流程 2016-10-18 杜亦舒 读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条数据,就需要先找到含有此条记录的 region HBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢? HBase 中有一个内置的 hbase:meta 表,其中记录了所有表的所有 region 的详细信息 例如

HDFS 文件读写过程 HDFS 文件读取剖析 客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例. DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与client的距离来排序(根据网络集群的拓扑).如果该client本身就是一个datanode,便从本地data

原文地址:linux IO子系统和文件系统读写流程 我们含有分析的,是基于2.6.32及其后的内核. 我们在linux上总是要保存数据,数据要么保存在文件系统里(如ext3),要么就保存在裸设备里.我们在使用这些数据的时候都是通过文件这个抽象来访问的,操作系统会把我们需要的数据提交给我们,而我们则无需和块设备打交道. 从下图,我们可以清除的看到: I/O子系统是个层次很深的系统,数据请求从用户空间最终到达磁盘,经过了复杂的数据流动. 对设驱开发人员或与此相关的设计人员,特别是IO很密集,我们就需