1 HDFS写数据流程 1.1 剖析文件写入 HDFS写数据流程,如图所示 1)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. 2)NameNode返回是否可以上传. 3)客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上. 4)NameNode返回3个DataNode节点,分别为dn1.dn2.dn3. 5)客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据,dn…

NameNode和SecondaryNameNode(面试开发重点) 1 NN和2NN工作机制 思考:NameNode中的元数据是存储在哪里的? 首先,我们做个假设,如果存储在NameNode节点的磁盘中,因为经常需要进行随机访问,还有响应客户请求,必然是效率过低.因此,元数据需要存放在内存中.但如果只存在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群就无法工作了.因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage. 这样又会带来新的问题,当在内存中的元数据更新时,如果同时更新FsImage,就会导致效率过低,…

1 DataNode工作机制 DataNode工作机制,如图所示. 1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳. 2)DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个DataNode的…

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<…

Hadoop基础-HDFS集群中大数据开发常用的命令总结 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本盘博客仅仅列出了我们在实际生成环境中常用的hdfs命令,如果想要了解更多,比如滚动编辑,融合镜像文件,目录的空间配额等运维操作,请参考我之前的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9074730.html   1>.基本语法 [root@node105 ~]# hadoop fs 2>.查看hdfs的某个命令的帮助信息 [ro…

C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 节点通信存在两种模型:共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing). 内存映射文件对于托管世界的开发人员来说似乎很陌生,但它确实已经是很远古的技术了,而且在操作系统中地位相当.实际上,任何想要共享数据的通信模型都会在幕后使用它. 内存映射文件究竟是个什么?内存映射文件允许你保留一块地址空间,然后将该物理存储映射到这块内存空间中进行操作.物理存储是文件管理,而内存映射文…

公众号(五分钟学大数据)已推出大数据面试系列文章-五分钟小面试,此系列文章将会深入研究各大厂笔面试真题,并根据笔面试题扩展相关的知识点,助力大家都能够成功入职大厂! 大数据笔面试系列文章分为两种类型:混合型(即一篇文章中会有多个框架的知识点-融会贯通):专项型(一篇文章针对某个框架进行深入解析-专项演练). 此篇文章为系列文章的第二篇(JVM专项) 第一题:JVM内存相关(百度) 问:JVM内存模型了解吗,简单说下 答: 因为这块内容太多了,许多小伙伴可能记不住这么多,所以下面的答案分为简答和精…

前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的.那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一.HDFS中数据块概述 1.1.HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的. 找到${HADOOP_…

一.需求背景 1.最近项目要求高频次地读写数据,数据量也不是很大,多表总共加起来在百万条上下. 单表最大的也在25万左右,历史数据表因为不涉及所以不用考虑, 难点在于这个规模的热点数据,变化非常频繁. 数据来源于一些检测设备的采集数据,一些大表,有可能在极短时间内(如几秒钟)可能大部分都会变化, 而且主程序也有一些后台服务需要不断轮询.读写某种类型的设备,所以要求信息交互时间尽可能短. 2.之前的解决方案是把所有热点数据,统一加载到共享内存里边,到也能够支撑的住(毫秒级的),但是由于系统架构升级…

异常可以防止出现一些不友好的信息返回给用户,有助于提升程序的可用性,在java中通过try ... catch ... finally来处理异常,在Python中通过try ... except ... else来处理异常 一.以ZeroDivisionError为例,处理分母为0的除法异常 def division(numerator,denominator): result=numerator/denominator return result ret1=division(1,5) prin…