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hadoop_并行写操作思路_2
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hadoop_并行写操作思路_2
如果想实现将 Client端的 File并行写入到 各个Datanode中, 首先, 应该修改的是,DistributedFileSystem中的create方法, 在create 内部调用FSNamesystem中的方法的时候, 应该增加向NameNode发送,上传文件的大小所需要的blocks的数目. 然后,调用分配块的相关方法, 在NameNode中 所存放的系统树中添加相关的节点后( INodeFile) 还要为该INodeFile中的blocks 表分配block实体, 且 INo…
hadoop_并行写操作思路
这篇文章是关于,如何修改hadoop的src以实现在client端上传大文件到HDFS的时候, 为了提高上传的效率实现将文件划分成多个块,将块并行的写入到datanode的各个block中 的初步的想法,本文会根据实时的进展不断的进行修改. 如果想实现并发写的话,应该先了解一下系统原始的工作原理 关于客户端向HDFS的写 在Java的写操作过程中大致遵循下面的流程: 首先会根据文件的路径和文件的名称,创建一个File实例, 然后根据该File的实例 创建 写出流 即OutputStream 对象…
HBase并行写机制(mvcc)
HBase在保证高性能的同时,为用户提供了便于理解的一致性数据模型MVCC (Multiversion Concurrency Control),即多版本并发控制技术,把数据库的行锁与行的多个版本结合起来,从而去提高数据库系统的并发性能. 要理解mvcc,首先需知道为什么需要进行并发控制,我们知道关系型数据库一般都提供了跨越所有数据的ACID特性,为了性能考虑,HBase只提供了基于单行的ACID,维基上是这样介绍ACID的: 原子性(Atomicity):事务作为一个整体被执行,包含在其中的对…
hadoop_集群安装_2
由于上一篇文章http://www.cnblogs.com/inuyasha1027/p/hadoop_cluster_install_1.html 截图太多,占用了太多的地方,所以将VMTools 的安装介绍 移到这篇文章中来介绍. 在上一篇文章中,LZ 在安装node1 的时候,将IP地址设定错误了, 所以,首先介绍一下如何通过 系统的配置文件 来设定 IP地址. 首先应该输入下面的命令, 这个命令对应的功能是, 查看系统IP地址设定的脚本文件: 然后通过,source 命令 + 刚刚修改的…
NAND Flash的基本操作——读、写、擦除
基本操作 这里将会简要介绍一下NAND Flash的基本操作在NAND Flash内部是如何进行的,基本操作包括:读.写和擦除. 读: 当我们读取一个存储单元中的数据时(如图2.4),是使用一个门电压Vread(0V)作用于gate端,而没有被读取的存储单元的gate端则被偏置于Vpass.r(通常为4-5v),这样他们就能够不管阀值电压是多少而能够通过晶体管.事实上,一个被擦除过的Flash存储单元有一个低于0V的Vth值,而一个被写过的存储单元的Vth则一般会有一个正值,并且这个…
【CPU微架构设计】分布式多端口(4写2读)寄存器堆设计
寄存器堆(Register File)是微处理的关键部件之一.寄存器堆往往具有多个读写端口,其中写端口往往与多个处理单元相对应.传统的方法是使用集中式寄存器堆,即一个集中式寄存器堆匹配N个处理单元.随着端口数量的增加,集中式寄存器堆的功耗.面积.时序均会呈幂增长,进而可能降低处理器总体性能. 下图所示为传统的集中式寄存器堆结构: 本文讨论一种基于分布存储和面积与时序互换原则的多端口寄存器堆设计,我们暂时称之为“分布式寄存器堆”.该种寄存器从端口使用上,仍与集中式寄存器堆完全兼容,但该寄存器堆使用…
HDFS namenode 写edit log原理以及源码分析
这篇分析一下namenode 写edit log的过程. 关于namenode日志,集群做了如下配置 <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>sync</value> <description>Logical name for this new nameservice</description> </property> <property> &…
整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我…
关于Raid0,Raid1,Raid5,Raid10的总结
RAID0 定义: RAID 0又称为Stripe或Striping,它代表了所有RAID级别中最高的存储性能.RAID 0提高存储性能的原理是把连续的数据分散到多个磁盘上存取,这样,系统有数据请求就可以被多个磁盘并行的执行,每个磁盘执行属于它自己的那部分数据请求.这种数据上的并行操作可以充分利用总线的带宽,显著提高磁盘整体存取性能. 工作原理: 系统向三个磁盘组成的逻辑硬盘(RAID0 磁盘组)发出的I/O数据请求被转化为3项操作,其中的每一项操作都对应于一块物理硬盘.通过建立RAID 0,原…
从零开始山寨Caffe·柒:KV数据库
你说你会关系数据库?你说你会Hadoop? 忘掉它们吧,我们既不需要网络支持,也不需要复杂关系模式,只要读写够快就行. ——论数据存储的本质 浅析数据库技术 内存数据库——STL的map容器 关系数据库横行已久,似乎大家已经忘了早些年那些简陋的数据存储模式. 在ACM选手中,流传着“手艹数据库”的说法,即利用map<string,type>或者map<int,type>, 按照自己编码规则,将数据暂存起来,等待调用. 这就是KV数据库,最简陋的数据库,也是最实用的数据库. S…