NameNode持久化场景引入: 问题:NameNode宕机,导致内存中的文件元数据丢失怎么办?我们知道元数据是存储来内存中的,所以一旦宕机,内存数据是会丢失的,因此为了避免数据丢失,HDFS中出现了该持久化技术. 解决:NameNode会将内存中的元数据持久化到磁盘中. 持久化两大方案:日志持久化.快照持久化 日志持久化概念:将client客户端对HDFS执行的增删改操作命令记录在日志文件中,方便以后宕机数据丢失,再次运行这些操作命令,每当有一个操作命令需要执行,首先记录在editslog 也

在2019年3月的北京云栖峰会上,阿里云正式推出全球首个云原生HDFS存储服务—文件存储HDFS,为数据分析业务在云上提供可线性扩展的吞吐能力和免运维的快速弹性伸缩能力,降低用户TCO.阿里云文件存储HDFS的发布真正解决了HDFS文件系统不适应云上场景的缺陷问题,用户无须花费精力维护和优化底层存储.云时代,通过借助虚拟化技术,大数据分析的计算框架在云上逐渐实现了快速部署和弹性伸缩.但是作为数据底座的HDFS文件系统,它在设计之初并没有考虑到上云场景.其数据的扩缩容.故障硬件排除都依赖大量手工运

用hdfs存储海量的视频数据 存储海量的视频数据,主要考虑两个因素:如何接收视频数据和如何存储视频数据. 我们要根据数据block在集群上的位置分配计算量,要充分利用带宽的优势. 1．接收视频数据 将从摄像头接收到的或通过模拟产生的视频流以文件的形式存储在本地文件夹,在这个过程中不产生任何中间文件. 2．海量视频数据存储 存储海量视频数据的思路:通过hadoop提供的api结构,实现将接收到的视频流文件从本地上传到hdfs中. 在这一过程中,把接收到的视频文件不断地存储到一个指定的本地文件夹中,

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我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点: 数据分块,分布式的存储在多台机器上 数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性 遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群 HDFS作为分布式存储的实现,肯定也具有上面3个特点. HDFS分布式存储: 在HDFS中,数据块默认的大小是128M,当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候,那么这个文件会被分成3个数据块: 所有的数据块是分布式的存储在所有的DataNode上: 为了提高每一个数据块的高可用性,在HDF

声明和初始化结构指针 声明结构化指针,例如: struct guy * him; 初始化结构指针(如果barney是一个guy类型的结构),例如: him = &barney; 注意:和数组不同,一个结构的名字不是该结构的地址,必须使用&运算符(类似普通变量). 问题:如何使用指针来访问成员? 1° 使用一个新运算符:-> him->income is barney.income if him == &barney 2° 如果him = &barney,那么*h

今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护

SQLite数据库如何存储和读取二进制数据 1. 存储二进制数据 SQLite提供的绑定二进制参数接口函数为: int sqlite3_bind_blob(sqlite3_stmt*, int, const void*, int n, void(*)(void*)); 我们希望使用的是一套经过封装的COM接口,将上面这个函数封装为COM接口的形式 BindParaByIndex( LONG index, VARIANT val); 使用VARIANT变量来传递二进制数据,可以使用到它的一个SAF

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

1.redis持久化的意义----redis故障恢复 在实际的生产环境中,很可能会遇到redis突然挂掉的情况,比如redis的进程死掉了.电缆被施工队挖了(支付宝例子)等等,总之一定会遇到各种奇葩的现象导致redis死掉,这时候放在redis内存中的数据就会全部丢失,这些数据可能服务很多的系统或者服务,当然,我们可以重新启动redis,重启之后,如果redis没有持久化,redis中的数据就会全部丢失. 如果通过持久化将数据搞一份到磁盘,然后定期的同步和备份到云存储服务上去,那么就可以保证数据

1. HDFS的写数据流程 1.客户端通过fs模块向NameNode申请文件上传,NameNode检查请求是否合法,如用户权限,目标文件是否已存在,父目录是否存在等等 2.NameNode返回是否可以上传,如果是的话,建立连接通道 3.客户端通过FSDataOutputStream模块请求上传block,NameNode根据网络拓扑距离计算返回的节点,dn1,dn2,dn3 4.客户端与dn1建立连接通道,dn1收到请求后会向dn2发起连接请求,dn2收到请求后会向dn3发起请求.请求通道全部打

本篇文章主要介绍了"Unity3D 场景切换与持久化简单数据储存(PlayerPrefs类)",主要涉及到Unity3D 场景切换与持久化简单数据储存(PlayerPrefs类)方面的内容,对于Unity3D 场景切换与持久化简单数据储存(PlayerPrefs类)感兴趣的同学可以参考一下.   持久化简单的数据储存在Unity3D 中提供了一个简单有效的方法,如果之前的你做过Android的开发你会发现在Unity3D中持久化数据的储存和Android非常的想象.那么下面MOMO 将

通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导数据\ 下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据,Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令.一.Mysql与HDFS互导数据环境:宿主机器操作系统为Win7,Mysql安装在宿主机上,宿主机地址为192.168.66.963台虚拟机操作系统为Ubuntu-12.04.1-32位三台虚拟机已成功安装hadoop,并实现免密钥互访,配hosts为:192.168.66.91 m

1.进入sqoop2终端: [root@master /]# sqoop2 2.为客户端配置服务器: sqoop:000> set server --host master --port 12000 --webapp sqoop 3.查看服务器配置: sqoop:000> show version --all 4. 查看sqoop的所有连接: sqoop 所有的连接固定为四个,如下: sqoop:000> show connector 5.创建hdfs的link: sqoop:000&g

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

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

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今天在学习hdfs时,遇到问题,就是在向hdfs中追加数据总是报错,在经过好几个小时的努力之下终于将他搞定 解决方案如下:在hadoop的hdfs-sit.xml中添加一下三项 <property> <name>dfs.support.append</name> <value>true</value> </property> 注:hdfs默认是不支持追加数据的 <property> <name>dfs.clie