HDFS的读机制: 1.初始化FileSystem ,客户端调用FileSystem 中的open方法打开文件. 2.FileSystem 调用远程RPC服务,获取namenode上的文件的数据块信息,每个数据块namenode返回数据块的节点地址. 3.FileSystem返回FSDataIputStream 给client客户端,客户端调用FSDataIputStream 中的read方法开始读取数据. 4.FSDataIputStream 连接保存此文件的第一个数据块的DataNode,读…

传统的HDFS机制如下图所示: 也就是存在一个NameNode,一个SecondaryNameNode,然后若干个DataNode.这样的机制虽然元数据的可靠性得到了保证(靠edits,fsimage,meta.data等文件),但是服务的可用性并不高,因为一旦NameNode出现问题,那么整个系统就陷入了瘫痪.所以,才引入了HDFS的HA机制.我们先来看一下关于HDFS的HA机制和Federation机制的简介: HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个…

Hdfs是根/目录,windows是每一个盘符, 1  从Linux里传一个到,hdfs里去 2  从hdfs里下一个到,linux里去 想从hdfs里,下载到linux, 涨知识,记住,hdfs是建立在linux上, 现在,hdfs里还有jdk-7u65-linux-i586.tar.gz,好,linux里,没有了jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 在抽象的hdfs文件系统里,存在datanode那个机器的抽象的hdfs文件系统里, 其实,刚下载,是从datanode文件夹…

1.HDFS的诞生背景: 数据量太大,在一个结点(机器)存不下.所以需要分布式存储,HDFS就是hadoop的分布式文件系统,来存储分布式数据. 2.共享文件系统也是一种分布式存储但有缺点:1.并发差,比如10个客户端并发去读写某个资源,就会存在负载问题.2.可靠性差,如果某台计算机坏了,该台计算机上的共享资源就用不了了.3.资源在各台计算机之间移动.调整比较麻烦. 3.HDFS能够解决上述几个缺点,它的优点:1.容量可以线性扩展.2.有副本机制,存储可靠性高,吞吐量增大.3.有了namenod…

预读机制 两种预读算法 1.线性预读 2.随机预读 对预读的监控 一.预读机制 InnoDB在I/O的优化上有个比较重要的特性为预读,预读请求是一个i/o请求,它会异步地在缓冲池中预先回迁多个页面,预计很快就会需要这些页面,这些请求在一个范围内引入所有页面.InnoDB以64个page为一个extent,那么InnoDB的预读是以page为单位还是以extent? 数据库请求数据的时候,会将读请求交给文件系统,放入请求队列中:相关进程从请求队列中将读请求取出,根据需求到相关数据区(内存.磁盘)读…

HDFS下载数据机制的底层分析 Hadoop中的RPC(Remote Procedure Call)框架 hadoop中结点间的通信采用的是RPC. RPC框架的实现机制图解: 从hdfs下载数据的源码分析 在自行在客户端编写download方法的时候,如果不使用封装好的方法,较为底层的写法是: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:9000/&quo…

再理解HDFS的存储机制 1. HDFS开创性地设计出一套文件存储方式.即对文件切割后分别存放: 2. HDFS将要存储的大文件进行切割,切割后存放在既定的存储块(Block)中,并通过预先设定的优化处理,模式对存储的数据进行预处理,从而攻克了大文件储存与计算的需求. 3. 一个HDFS集群包含两大部分.即NameNode与DataNode. 一般来说,一个集群中会有一个NameNode和多个DataNode共同工作: 4. NameNode是集群的主server,主要是用于对HDFS中全部的文…

1.什么是大数据 基本概念 在互联网技术发展到现今阶段,大量日常.工作等事务产生的数据都已经信息化,人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长,以前的传统的数据处理技术已经无法胜任,需求催生技术,一套用来处理海量数据的软件工具应运而生,这就是大数据! 换个角度说,大数据是: 1.有海量的数据 2.有对海量数据进行挖掘的需求 3.有对海量数据进行挖掘的软件工具(hadoop.spark.storm.flink.tez.impala......) 大数据在现实生活中的具体应用 电商推荐系统:基于海量的…

大家好,我是大D. 今天开始给大家分享关于大数据入门技术栈--Hadoop的学习内容. 初识 Hadoop 为了解决大数据中海量数据的存储与计算问题,Hadoop 提供了一套分布式系统基础架构,核心内容包含HDFS ( Hadoop Distributed File System, 分布式文件系统).MapReduce计算引擎和YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)统一资源管理调度. 随着大数据技术的更新迭代,如今 Hadoop 不再是一个…

元数据管理概述 HDFS元数据,按类型分,主要包括以下几个部分: 1.文件.目录自身的属性信息,例如文件名,目录名,修改信息等. 2.文件记录的信息的存储相关的信息,例如存储块信息,分块情况,副本个数等. 3.记录 HDFS 的 Datanode 的信息,用于 DataNode 的管理. 按形式分为内存元数据和元数据文件两种,分别存在内存和磁盘上. HDFS 磁盘上元数据文件分为两类,用于持久化存储: fsimage 镜像文件:是元数据的一个持久化的检查点,包含 Hadoop 文件系统中的所有目…