数据的读取过程: 数据读取: 客户端调用FileSystem 实例的open 方法,获得这个文件对应的输入流InputStream. 通过RPC 远程调用NameNode ,获得NameNode 中此文件对应的数据块保存位置,包括这个文件的副本的保存位置( 主要是各DataNode的地址) . 获得输入流之后,客户端调用read 方法读取数据.选择最近的DataNode 建立连接并读取数据. 如果客户端和其中一个DataNode 位于同一机器(比如MapReduce 过程中的mapper 和re…

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<…

先把上节未完毕的部分补全,再剖析一下HDFS读写文件的内部原理 列举文件 FileSystem(org.apache.hadoop.fs.FileSystem)的listStatus()方法能够列出一个文件夹下的内容. public FileStatus[] listStatus(Path f) throws FileNotFoundException, IOException; public FileStatus[] listStatus(Path[] files) throws FileNo…

在介绍HDFS读写流程时,先介绍下Block副本放置策略. Block副本放置策略 第一个副本:放置在上传文件的DataNode:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太满,CPU不太忙的节点. 第二个副本:放置在与第一个副本不同的机架的节点上. 第三个副本:与第二个副本相同机架的节点. 更多副本:随机节点. HDFS写流程 客户端发请求给NameNode,我想保存一个文件A,这时候在NameNode会有一个标识,标识为A_copy(文件不可用). 根据副本放置策略,返回三个副本的可放置位置列表…

网上看见一篇博文,详细讲了MongoDB读写策略,将来生产会遇到类似的问题,转来备查. 指定新mongo实例: Mongo m = new Mongo(); Mongo m = new Mongo( "localhost" ); Mongo m = new Mongo( "localhost" , 27017 ); // or, to connect to a replica set, supply a seed list of members Mongo m =…

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…

概述开始之前先看看其基本属性,HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现. 特点如下: 能够运行在廉价机器上,硬件出错常态,需要具备高容错性流式数据访问,而不是随机读写面向大规模数据集,能够进行批处理.能够横向扩展简单一致性模型,假定文件是一次写入.多次读取缺点: 不支持低延迟数据访问不适合大量小文件存储(因为每条元数据占用空间是一定的)不支持并发写入,一个文件只能有一个写入者不支持文件随机修改,仅支持追加写入HDFS中的block.packet.…

HDFS 文件读取流程 Client 端调用 DistributedFileSystem 对象的 open() 方法. 由 DistributedFileSystem 通过 RPC 向 NameNode 请求返回文件的 Block 块所在的 DataNode 的地址.(我们知道 HDFS 默认策略对某个 Block 会保存三份副本到不同的 DataNode,那么 NameNode 应该返回那个 DataNode?答案是根据 DataNode 到 Client 端的距离.假设请求的 Block 块…

概述开始之前先看看其基本属性,HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现.特点如下:    能够运行在廉价机器上,硬件出错常态,需要具备高容错性    流式数据访问,而不是随机读写    面向大规模数据集,能够进行批处理.能够横向扩展    简单一致性模型,假定文件是一次写入.多次读取缺点:    不支持低延迟数据访问    不适合大量小文件存储(因为每条元数据占用空间是一定的)    不支持并发写入,一个文件只能有一个写入者    不支持文件随机…

一.磁盘选择策略 1.1.介绍 在HDFS中,所有的数据都是存在各个DataNode上的.而这些DataNode上的数据都是存放于节点机器上的各个目录中的,而一般每个目录我们会对应到1个独立的盘,以便我们把机器的存储空间基本用上.这么多的节点,这么多块盘,HDFS在进行写操作时如何进行有效的磁盘选择呢 HDFS目前的2套磁盘选择策略都是围绕着"数据均衡"的目标设计的:RoundRobinVolumeChoosingPolicy和AvailableSpaceVolumeChoosingP…

一.上传数据 二.下载数据 三.读写时的节点位置选择 1.网络节点距离(机架感知) 下图中: client 到 DN1 的距离为 4 client 到 NN 的距离为 3 DN1 到 DN2 的距离为 2 2.Block 的副本放置策略 NameNode 通过 Hadoop Rack Awareness 确定每个 DataNode 所属的机架 ID 简单但非最优的策略 将副本放在单独的机架上 这可以防止在整个机架出现故障时丢失数据,并允许在读取数据时使用来自多个机架的带宽. 此策略在群集中均匀分…

一 HDFS概述 1.1 HDFS产生背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统管辖的范围内存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统.HDFS只是分布式文件管理系统中的一种. 1.2 HDFS概念 HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件:其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色. HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.读写机制 1.数据写入 客户端访问NameNode请求上传文件: NameNode检查目标文件和目录是否已经存在: NameNode响应客户端是否可以上传: 客户端请求NameNode文件块Block01上传服务位置: NameNode响应返回3个DataNode节点: 客户端通过输入流建立DataNode01传输通道: DataNode01调用DataNode02,DataNode02调用DataNode03,通信管道建立完成: D…

安装eclipse和maven环境   $ mkdir /home/beifeng/.m2 $ tar zxf repository.tar.gz -C /home/beifeng/.m2 $ /conf/settings.xml /home/beifeng/.m2   Windows搭建:   1.下载最新版eclipse,j2ee版本(自带maven插件) 2.创建maven工程 3.更改pom.xml <dependency> <groupId>org.apache.hado…

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…

HDFS的读写过程: 读过程: Client收到用户的读请求——client拿着path向namenode请求文件或者block的datanode列表——client从返回的datanode列表中选择一个离自己最近的datanode,并且向他请求数据——datanode接到请求返回block的数据 读过程: DFSInputStream对象中包含文件开始部分的数据块所在的DataNode地址,首先它会链接包含文件第一个块最近的DataNode.随后,在数据流中重复调用read函数,知道这个块全部…

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.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…

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,…

hadoophdfs 1. HDFS写流程 2. HDFS写流程 1. HDFS写流程 HDFS写流程 副本存放策略: 上传的数据块后,触发一个新的线程,进行存放. 第一个副本:与client最近的机器(基于性能考虑) 第二个副本:跨机器存放该副本(考虑数据安全性) 第三个副本:与第一个,第二个副本都不在同一个机架上(考虑数据安全性) 2. HDFS写流程 HDFS读流程…

HDFS采用的是master/slaves这种主从的结构模型管理数据,这种结构模型主要由四个部分组成,分别是Client(客户端).Namenode(名称节点).Datanode(数据节点)和SecondaryNameNode.HDFS作为hadoop的分布式储存框架,最重要的莫过于数据流的读写过程了,下面就HDFS得数据流的读写流程做个详细的剖析. HDFS的写流程 首先写操作的代码操作: hdfs dfs -put ./file02 /file02 hdfs dfs -copyFromLoc…

1    运行环境说明... 3 :编译并运行<权威指南>中的例3.2. 3 内容... 3 2.3.1   创建代码目录... 4 2.3.2   建立例子文件上传到hdfs中... 4 2.3.3   配置本地环境... 5 2.3.4   编写代码... 5 2.3.5   编译代码... 6 2.3.6   使用编译代码读取文件... 6 :写入HDFS成为一个新文件... 7 内容... 7 3.3.1   编写代码... 8 3.3.2   编译代码... 9 3.3.3   建立…

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…

HDFS 文件读取流程 The client opens the file it wishes to read by calling open() on the FileSystem object, which for HDFS is an instance of DistributedFileSystem (step 1 in Figure 3-2). DistributedFileSystem calls the namenode, using remote procedure calls…

1.Hdfs读数据出错:若在读数据的过程中,客户端和DataNode的通信出现错误,则会尝试连接下一个 包含次文件块的DataNode.同时记录失败的DataNode,此后不再被连接. 2.Hdfs在写某一个副本数据的时候出错: (1)首先会关闭dataNode联通的线管. (2)将已发送至线管内,还没有收到确认消息的数据包重新写回到数据队列中,保证数据不丢失. (3)将当前正常工作的dataNode赋予新的版本号,这样保证即使故障dataNode节点恢复了,由于版本号不对,故障dataNode…

1.HDFS的工作机制: HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode (Secondary Namenode) NameNode负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件数据块(只管接收保存,不负责切片) 文件会按照固定的大小(blocksize)128M切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上 Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而nameno…

1. 读取HDFS文件 1.1 字符读取HDFS上的文件 Configuration conf = new Configuration(); Path path = new Path(pathstr); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); FSDataInputStream fsin= fs.open(path); BufferedReader br =null; String line ; try{ br = new BufferedReader(new…

场景描述 比如一条数据同时存在数据库.缓存,现在你要更新此数据,你会怎么更新? 先更新数据库?还是先更新缓存? 其实这两种方式都有问题. (1)先更新数据库,后更新缓存 这样会造成数据不一致. A 先把数据库更新为 123,由于网络问题,更新缓存的动作慢了. 这时,B 去更新数据库了,改为了 456,紧接着把缓存也更新为 456. 现在 A 更新缓存的请求到了,把缓存更新为了 123. 那么这时数据就不一致了,数据库里是最新的 456,而缓存是 123,是旧数据. 因为数据库更新.缓存更新这2个…

@ 目录 一.写数据流程 举例: 二.异常写流程 读数据流程 一.写数据流程 ①服务端启动HDFS中的NN和DN进程 ②客户端创建一个分布式文件系统客户端,由客户端向NN发送请求,请求上传文件 ③NN处理请求,检查客户端是否有权限上传,路径是否合法等 ④检查通过,NN响应客户端可以上传 ⑤客户端根据自己设置的块大小,开始上传第一个块,默认0-128M, NN根据客户端上传文件的副本数(默认为3),根据机架感知策略选取指定数量的DN节点返回 ⑥客户端根据返回的DN节点,请求建立传输通道 客户端向最…