一.HDFS基本概念 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bloc

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

HDFS数据存储 HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时.请求NameNode分配一个block. NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client. HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里. 核心类DistributedFileSystem HDFS写数据流程 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接

HDFS写数据的流程 HDFS shell上传文件a.txt,300M 对文件分块,默认每块128M. shell向NameNode发送上传文件请求 NameNode检测文件系统目录树,看能否上传 NameNode向shell发送允许上传通知 shell向NameNode发送上传block1,备份为3的通知. NameNode检测DataNode信息池,查找的3台DataNode的IP,查找的IP有以下机制: 网络拓扑距离最近(经历交换机最少) 如果shell本身就是一个DataNode,本地会

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

1. HDFS 写数据流程 客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件, NameNode 检查目标文件是否已存在,父目录是否存在: NameNode 返回是否可以上传: 客户端请求NameNode,获取第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上: NameNode 返回3个 DataNode 节点, 分别为 dn1, dn2, dn3: 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据, dn1

1.开机启动Hadoop,输入命令:  检查相关进程的启动情况: 2.对Hadoop集群做一个测试:   可以看到新建的test1.txt和test2.txt已经成功地拷贝到节点上(伪分布式只有一个节点,如果是完全分布式,则会显示3个节点都拷贝成功).这证明HDFS工作正常,其中,hadoop dfs –put [本地地址] [hadoop目录] 代表将本地的地址目录存放到hadoop目录下:hadoop dfs –ls [文件目录] 则表示查看指定目录下的内容.更多Hadoop的常用指令请参考

转自http://shiyanjun.cn/archives/942.html HDFS是一个分布式文件系统,在HDFS上写文件的过程与我们平时使用的单机文件系统非常不同,从宏观上来看,在HDFS文件系统上创建并写一个文件,流程如下图(来自<Hadoop:The Definitive Guide>一书)所示:具体过程描述如下: Client调用DistributedFileSystem对象的create方法,创建一个文件输出流(FSDataOutputStream)对象 通过Distribut

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

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,

HDFS副本摆放策略 不同的版本副本摆放策略可能并不一致,HDFS主要采用一种机架感知(rack-ware)的机制来实现摆放策略. 由于不同的机架上节点间通信要通过交换机(switches),同一机架上的通信带宽要优于不同机架. HDFS默认采用3副本策略(参考2.9.1 & 3.2.1): 1.若操作的机器(writer)为一个DataNode,则将一个副本放在该机器上,否则任选一个DataNode: 2.将第二个副本放在与第一个不同的机架上: 3.第三个副本放置在与第二个同一机架但不同的节点

HDFS的写数据过程分析 我们通过FileSystem类可以操控HDFS, 那我们就从这里开始分析写数据到HDFS的过程. 在我们向 HDFS 写文件的时候,调用的是 FileSystem.create(Path path)方法,我们查看这个方法的源码,通过跟踪内部的重载方法,可以找到 /** * Opens an FSDataOutputStream at the indicated Path with write-progress * reporting. * @param f the fi

摘要:终于开始了这个很感兴趣但是一直觉得困难重重的源码解析工作,也算是一个好的开端. 本文分享自华为云社区<hdfs源码解析之客户端写数据>,作者: dayu_dls. 在我们客户端写数据的代码大致如下: Configuration conf = new Configuration(): conf.set("fs.defaultFS","hdfs://172.16.40.119:8020"); String a = "This is my fi

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<

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

一.文件的打开 1.1.客户端 HDFS打开一个文件,需要在客户端调用DistributedFileSystem.open(Path f, int bufferSize),其实现为: public FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException { return new DFSClient.DFSDataInputStream( dfs.open(getPathName(f), bufferSize, verif

一.HDFS读写文件过程 1.读取文件过程 1)       初始化FileSystem,然后客户端(client)用FileSystem的open()函数打开文件 2)       FileSystem用RPC调用元数据节点,得到文件的数据块信息,对于每一个数据块,元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址. 3)       FileSystem返回FSDataInputStream给客户端,用来读取数据,客户端调用stream的read()函数开始读取数据. 4)       DFSInpu

来自:http://www.geedoo.info/dfs-client-block-write-replace-datanode-on-failure-enable.html 这几天由于杭州集群处于升级过度时期,任务量大,集群节点少(4个DN),集群不断出现问题,导致flume收集数据出现错误,以致数据丢失. 出现数据丢失,最先拿来开刀的就是数据收集,好嘛,先看看flume的错误日志: [php]Caused by: java.io.IOException: Failed to add a d

只使用Mapper不使用reduce会大大减少mapreduce程序的运行时间. 有时候程序会往多张hbase表写数据. 所以有如题的需求. 下面给出的代码,不是可以运行的代码,只是展示driver中需要进行的必要项设置,mapper类需要实现的接口,map函数需要的参数以及函数内部的处理方式. 实现过程比较曲折,只贴代码: class Qos2HbaseDriver extends Configured implements Tool { private static Logger logge

namenode元数据管理要点 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: secondar