转自http://shiyanjun.cn/archives/962.html 我们可以从java.io.InputStream类中看到,抽象出一个read方法,用来读取已经打开的InputStream实例中的字节,每次调用read方法,会读取一个字节数据,该方法抽象定义,如下所示:public abstract int read() throws IOException;Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑,如果我们清楚了如何从HDFS中读取一个文件…

在hadoop中作为后端存储的文件系统HDFS发挥中重要的作用,HDFS是一个分布式文件系统,按照Google File System的思想开发的,针对的场景是低端服务器.写操作少而读操作多的情况.在HDFS中为了保证数据的完整和可靠,使用了多种方式,比如采用检验和(checksum)和多副本放置的策略,在HDFS中很常用的检验和方式采用的是CRC(循环冗余校验码).HDFS是一种基于块的文件系统,采用的基本思想和ext文件系统的基本思想类似,只不过这是一个分布式文件系统. 下面是几个关于HDF…

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(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件存储系统,几乎是离线存储领域的标准解决方案(有能力自研的大厂列外),业内应用非常广泛.近段抽时间,看一下 HDFS 的架构设计,虽然研究生也学习过相关内容,但是现在基本忘得差不多了,今天抽空对这块做了一个简单的总结,也算是再温习了一下这块的内容,这样后续再看 HDFS 方面的文章时,不至于处于懵逼状态. HDFS 1.0 架构 HDFS 采用的是 Master/Slave 架构,一个 HDFS 集群包含一个单…

一.NameNode 的接口分析 1. NameNode本质 经过前面的学习,可以知道NameNode 本身就是一个java 进程.观察RPC.getServer()方法的第一个参数,发现是this,说明NameNode 本身就是一个位于服务端的被调用对象,即NameNode 中的方法是可以被客户端代码调用的.根据RPC 运行原理可知,NameNode暴露给客户端的方法是位于接口中的.我们查看NameNode 的源码,如图1.1所示. 图 1.1 可以看到NameNode 实现了ClientPr…

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…

0. 说明 HDFS 文件概念 && HDFS 启动过程分析 1. HDFS 文件概念 [1.1 NameNode 职能] 存储文件类型.大小.权限.路径等等元数据 通过 edits(编辑日志) 和 fsimage(镜像文件) 进行存储 查看编辑日志命令 # 查看当前目录 [centos@s101 current]$ pwd /home/centos/ha/dfs/name1/current # 查看编辑日志文件并输出到指定目录 [centos@s101 current]$ hdfs oe…

我们继续在 FileSystem 类分析,读数据使用的是 open(-)方法,我们可以看到源码 FSDataInputStream in = fileSystem.open(new Path("/d100/f1")); 点击open /** * Opens an FSDataInputStream at the indicated Path. * @param f the file to open */ public FSDataInputStream open(Path f) thr…

File Read 程序举例: public class FileRead { public static void main(Sting[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); InputStream in = new InputStream(); in = fs.open(new Path(args[0])); IOUt…

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?     Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据…

1.      Lease 的机制: hdfs支持write-once-read-many,也就是说不支持并行写,那么对读写的互斥同步就是靠Lease实现的.Lease说白了就是一个有时间约束的锁.客户端写文件时需要先申请一个Lease,对应到namenode中的LeaseManager,客户端的client name就作为一个lease的holder,即租约持有者.LeaseManager维护了文件的path与lease的对应关系,还有clientname->lease的对应关系.LeaseM…

HDFS知识点总结   学习完Hadoop权威指南有一段时间了,现在再回顾和总结一下HDFS的知识点. 1.HDFS的设计 HDFS是什么:HDFS即Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed Filesystem),以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上,是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统. HDFS不适合用在:要求低时间延迟数据访问的应用,存储大量的小文件,多用户写入,任意修改文件. 2.HDFS的概念 HDFS数据块:HDFS上的文件被划分为块大小…

学习完Hadoop权威指南有一段时间了,现在再回顾和总结一下HDFS的知识点. 1.HDFS的设计 HDFS是什么:HDFS即Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed Filesystem),以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上,是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统. HDFS不适合用在:要求低时间延迟数据访问的应用,存储大量的小文件,多用户写入,任意修改文件. 2.HDFS的概念 HDFS数据块:HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块,作为独立的存…

shuffle的过程分析 shuffle阶段其实就是之前<MapReduce的原理及执行过程>中的步骤2.1.多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点上. Map端: 1.在map端首先接触的是InputSplit,在InputSplit中含有DataNode中的数据,每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务,Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出,这些输出先存放在缓存中,每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出…

hadoop中重要的组成部分HDFS,它所发挥的重要作用是进行文件的后端存储.HDFS针对的是低端的服务器,场景为读操作多.写操作少的情况.在分布式存储情况下,比较容易出现的情况是数据的损害,为了保证数据的可靠和完整,实现了数据的检验和(checksum)和多副本放置策略等措施.在HDFS中采用比较多的是CRC(循环冗余校验码)的检验和方式.HDFS是一种基于块的分布式文件系统,其他的有基于对象的分布式文件系统Ceph. 下面介绍几个关于HDFS中写入操作涉及到的概念: 1.Block:在HDF…

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41356521 在Hadoop中,启动作业运行的方式有很多,可以用命令行格式把打包好后的作业提交还可以,用Hadoop的插件进行应用开发,在这么多的方式中,都会必经过一个流程,作业会以JobInProgress的形式提交到JobTracker中.什么叫JobTracker呢,也许有些人了解Hadoop只知道他的MapReduce计算模型,那个过程只是其中的Task执行的一个具…

本文是董西成的Hadoop技术内幕一书的读书章节总结. 第八章 Task运行过程分析 所有Task需要周期性地向TaskTracker汇报最新进度和计数器值,而这正是由Reporter组件实现的,其中Reporter汇报的信息中包含两个部分:任务执行进度以及任务计数器值.任务执行进度hadoop采用简单的线性模型计算每个阶段的进度值,对于Map Task而言,作为一个大阶段不再分解,一般实用RecordReader中的getProgress()方法划定执行进度:对于Reduce Task而言,可…

什么是Hadoop HDFS? Hadoop 分布式文件系统是世界上最可靠的文件系统.HDFS可以再大量硬件组成的集群中存储大文件. 它的设计原则是趋向于存储少量的大文件,而不是存储大量的小文件. 即使在硬件发生故障的时候,HDFS也能体现出它对数据存储的可靠性.它支持高吞吐量的平行访问方式. HDFS的介绍 源自于Google的GFS论文 发表于2003年10月 HDFS是GFS克隆版 ,HDFS的全称是Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统,运行…

shuffle的过程分析 shuffle阶段其实就是之前<MapReduce的原理及执行过程>中的步骤2.1.多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点上. Map端: 1.在map端首先接触的是InputSplit,在InputSplit中含有DataNode中的数据,每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务,Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出,这些输出先存放在缓存中,每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出…

1.HDFS的设计 HDFS是什么:HDFS即Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed Filesystem),以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上,是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统. HDFS不适合用在:要求低时间延迟数据访问的应用,存储大量的小文件,多用户写入,任意修改文件. 2.HDFS的概念 HDFS数据块:HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块,作为独立的存储单元,称为数据块,默认大小是64MB. 使用数据块的好处是: 一个文件的大小可…

HA体系架构 相关知识介绍 HDFS master/slave架构,HDFS节点分为NameNode节点和DataNode节点. NameNode存有HDFS的元数据:主要由FSImage和EditLog组成. FSImage保存有文件的文件夹.分块ID.文件权限等,EditLog保存有对HDFS的操作记录. DataNode存放分块的数据,并採用CRC循环校验方式对本地的数据进行校验,DataNode周期性向NameNode汇报本机的信息. NameNode单点故障:HDFS仅仅有一个Name…

接上篇<hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount>.继续在本地模式下测试,本次使用hdfs. 2 本地模式使用fs计数wodcount 上面是直接使用的是linux的文件系统.现在使用hadoop fs.在本地模式下,hadoop fs其实也是使用的linux的fs.下面示例说明: 2.1 验证FS cd /home/jungle/hadoop/hadoop-local ls -l total 116 drwxr-xr-x. 2 jungle jungle 4096 Jan…

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,…

目录 前言 基础操作 hdfs操作 总结 一.前言        作为一个全栈工程师,必须要熟练掌握各种语言...HelloWorld.最近就被"逼着"走向了python开发之路,大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中,所以基本上python的相关知识都涉及到了,这里对一些基础操作以及hdfs操作做一总结,以备查阅. 二.基础操作 2.1 字符串操作        字符串操作应该是所有语言的基础.python基本上也提供了其他语言常用的一些字…

一.Hadoop环境配置概述 三台虚拟机,操作系统为:Ubuntu 16.04. Hadoop版本:2.7.2 NameNode:192.168.72.132 DataNode:192.168.72.135,192.168.72.136 注:具配置过程,不具备介绍了,网上很多. 二.eclipse(JAVA)环境配置概述 操作系统:Windows 10 eclipse版本:Mars.2 Release (4.5.2) 1.hadoop-eclipse-plugin-2.7.2.jar组件放plu…

主从结构 主节点,只有一个: namenode 从节点,有很多个: datanodes 在版本1中,主节点只有一个,在 版本2中主节点有两个. namenode 负责(管理): 接收用户操作请求 维护文件系统的目录结构 管理文件与 block 之间的关系, block 与 datanode 之间关系 block 是 文件分成的 块, hdfs 中默认的 block 块的大小是64M ,实际的文件肯定会分很多块存储. datanode 负责(存储): 存储文件 文件被分成 block 存储在磁盘上…

操作系统:debian8.5_x64freeswitch 版本 : 1.6.8 本文仅描述sip注册的简单场景,即话机直接向处于同一个局域网的fs进行注册. SIP协议的消息结构 消息框架 SIP协议是基于文本的协议,SIP协议的消息都遵从一个统一的消息结构: 起始行(Start-Line).一个或多个头域(Message-Header).表明域结束的空行(CRLF),以及 可选的消息体(Message-Body) Start-Line * Message-Header CRLF [Messag…

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.…

Java代码如下: FileSystem fs = FileSystem.get(conf); in = fs.open(new Path("hdfs://192.168.130.54:19000/user/hmail/output/part-00000")); 抛出异常如下: Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://192.168.130.54:…

GDB调试汇编堆栈过程分析 分析过程 这是我的C源文件:click here 使用gcc - g example.c -o example -m32指令在64位的机器上产生32位汇编,然后使用gdb example指令进入gdb调试器: 进入之后先在main函数处设置一个断点,再run一下,使用disassemble指令获取汇编代码,用i(info) r(registers)指令查看各寄存器的值: 可见此时主函数的栈基址为0xffffd068,用x(examine)指令查看内存地址中的值,但目前…