前言 HDFS 是一个能够面向大规模数据使用的.可进行扩展的文件存储与传递系统.是一种同意文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间.让实际上是通过网络来訪问文件的动作.由程序与用户看来,就像是訪问本地的磁盘一般.即使系统中有某些节点脱机,总体来说系统仍然能够持续运作而不会有数据损失. 一.HDFS体系结构 1.Namenode Namenode是整个文件系统的管理节点.它维护着整个文件系统的文件文件夹树,文件/文件夹的元信息和每个文件相应的数据块列表, 接收

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 多态模拟移动硬盘和U盘 { class Program { static void Main(string[] args) { //用多态来实现U盘,Mp3,移动硬盘和电脑的对接,读取写入数据. MobileTool mt = new UDisk(

本示例以植物大战僵尸为例, 实现功能为 每1秒让阳光刷新为 9999.本示例使用的游戏版本为 [植物大战僵尸2010年度版], 使用的辅助查看内存地址的工具是  CE. 由于每次启动游戏, 游戏中阳光地址都是变的, 唯一不变的基址1, 我们要通过CE工具找到基址1的地址, 可以算出阳光的地址. 基址2的地址 = 基址1中的值 + 偏移1; 阳光的的地址 = 基址2中的值 + 偏移2; 以下为简单示例:  窗口界面一个按钮 和 一个定时器 using System; using System.Co

https://blog.csdn.net/HeatDeath/article/details/79012258 http://wenda.chinahadoop.cn/question/3323 https://www.cnblogs.com/fssqblogsit/p/6938999.html https://blog.csdn.net/github_36444580/article/details/77840481

HDFS 架构简述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式的文件系统,运行在廉价的硬件上.它与现有的分布式文件系统有很多相似之处.然而与其他的分布式文件系统的差异也是显着的.HDFS是高容错的,被设计成在低成本硬件上部署.HDFS为应用数据提供高吞吐量的访问,适用于具有大规模数据集的应用程序.HDFS放松了一些POSIX的要求,以便提供流式方式来访问文件系统数据. 内容说明: 1.HDFS 基本概念 1.1 Block 1.2 NameNode.DataNode 1.3 Second

socket处理时有两种超时 , 分为连接超时 和 读取/写入数据超时 1. stream_socket_client 函数中的超时时间是连接超时 , 默认是php.ini中的default_socket_timeout配置项 2. stream_set_timeout() 函数设置的是 读取/写入数据超时 3. default_socket_timeout配置项也控制file_get_contents的超时时间 PHP文档中对该函数的解释: stream_socket_client ($rem

本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统(HDFS)为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点. 架构目标 任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的.还记得我们在 <分布式存储 - 概述>一文中描述的几个关注方面么?分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型,它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题. 所以 HDFS 的架构设计目标就呼之欲出了: 面向超大文件或大量的文件数据集 自动检测局部的硬件错误并快速恢复 基于此目标,考虑应用场景出于简化设计和实现的目

本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统(HDFS)为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点. 架构目标 任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的.还记得我们在 <分布式存储 - 概述>一文中描述的几个关注方面么?分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型,它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题. 所以 HDFS 的架构设计目标就呼之欲出了: 面向超大文件或大量的文件数据集 自动检测局部的硬件错误并快速恢复 基于此目标,考虑应用场景出于简化设计和实现的目

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

MFC单文档程序架构解析 这里我以科院杨老师的单文档程序来分析一下MFC单文档的程序架构,纯属个人见解,不当之处烦请指教! 首先我们了解到的是 图(一) theApp 是唯一一个在程序形成的时候就存在的全局变量,它属于CstockAppApp类,而CstockAppApp 继承于CwinApp类,我们看一下MSDN中CwinApp的继承关系如下: 图(二) 从继承关系当中,我们发现theApp是作为程序的实体而存在的,是单文档程序的核心. 首先分析一下的是CsockAppApp这个类,这里面有一

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj

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1. 简介   Java解析.生成Excel比较有名的框架有Apache poi.jxl.但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存,poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题,但POI还是有一些缺陷,比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的,内存消耗依然很大.easyexcel重写了poi对07版Excel的解析,能够原本一个3M的excel用POI sax依然需要100M左右内存降低到几M,并且再大的excel不会出现内存溢出,03版依赖POI的sa

DataTransferThrottler类别Datanode读取和写入数据时控制传输数据速率.这个类是线程安全的,它可以由多个线程共享. 用途是构建DataTransferThrottler对象,并设置期限period和带宽bandwidthPerSec,际读写前调用DataTransferThrottler.throttle()方法.假设I/O的速率相对给定的带宽太快,则该方法会将当前线程wait. 两个构造函数 双參构造函数,能够设置周期period和带宽bandwidthPerSec.

最近有位同事经常问一些Hadoop的东西,特别是Hdfs的一些细节,有些记得不清楚,所以趁机整理一波. 会按下面的大纲进行整理: 简单介绍Hdfs 简单介绍Hdfs读写流程 介绍Hdfs HA实现方式 介绍Yarn统一资源管理器 追一下Hdfs读写的源码 同时也有其他方面的整理,有兴趣可以看看: 算法系列-动态规划(4):买卖股票的最佳时机 数据库仓库系列(一)什么是数据仓库为什么要数据仓库 罗拉的好奇 对话记录 罗拉 八哥,最近我们不是在建立数据仓库嘛有个叫做Hdfs 的东西,好像很厉害,你给

概述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统,用于在普通商用硬件上运行.它与现有的分布式文件系统有许多相似之处.然而,与其他分布式文件系统的区别很大.HDFS具有高度的容错能力,旨在部署在低成本的硬件上.HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问,适用于具有大数据集的应用程序.HDFS放宽了一些POSIX要求,以便对文件系统数据进行流式访问.HDFS最初是作为Apache Nutch Web搜索引擎项目的基础架构构建的.HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分

介绍 Hadoop分布式文件系统(HDFS)设计的运行环境是商用的硬件系统.他和现存的其他分布式文件系统存在很多相似点.不过HDFS和其他分布式文件系统的区别才是他的最大亮点,HDFS具有高容错的特性并且可以部署在廉价硬件,HDFS提供对应用数据的高吞吐访问,适用于数据量大的应用系统.HDFS放松了POSIX的要求以允许文件系统数据的流访问. 远景和目标 硬件故障 硬件故障是常态而不是异常情况,一个HDFS实例可能会使用成百上千的服务器,每个服务器保存整个文件系统的一部分数据,事实上,整个系统由

本文主要参考 http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 主要内容是对该文章的翻译,部分内容参考其他的网络文章. 1.简介 hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式文件系统,运行于普通的硬件之上(例如pc或者廉价刀片服务器).HDFS和现有的分布式文件系统有许多相似之处.然而,不同之处也是很明显的. HDFS是高容错,并用于部署在低成本的硬件之上.HDFS为应用

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

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受