1 HDFS体系结构简单介绍及优缺点 1.1体系结构简单介绍  HDFS是一个主/从(Mater/Slave)体系结构.从终于用户的角度来看,它就像传统的文件系统一样,能够通过文件夹路径对文件运行CRUD(Create.Read.Update和Delete)操作.但因为分布式存储的性质,HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode.NameNode管理文件系统的元数据,DataNode存储实际的数据. client通过同NameNode和DataNodes的交互訪问文件系统. cl

Y组合子:\f.(\x.f(xx))(\x.f(xx)),接受一个函数,返回一个高阶函数 Y组合子用于生成匿名递归函数. 什么叫匿名递归函数,考虑以下C语言递归函数 int sum(int n) { return n == 0 ? 0 : n + sum(n-1); } 这个函数在内部递归调用了自身,调用自身需要函数本体的名字,这个函数叫sum,sum内部用名字sum,递归调用了自己 在lambda演算中,可以写成类似的表达式sum = \x. x == 0 ? 0 : sum x 但是对于一个

transient的作用及使用方法,官方解释为: Variables may be marked transient to indicate that they are not part of the persistent state of an object. 我们都知道一个对象只要实现了Serilizable接口,这个对象就可以被序列化,java的这种序列化模式为开发者提供了很多便利,我们可以不必关系具体序列化的过程,只要这个类实现了Serilizable接口,这个类的所有属性和方法都会自动

关于@staticmethod,这里抛开修饰器的概念不谈,只简单谈它的作用和用法. staticmethod用于修饰类中的方法,使其可以在不创建类实例的情况下调用方法,这样做的好处是执行效率比较高.当然,也可以像一般的方法一样用实例调用该方法.该方法一般被称为静态方法.静态方法不可以引用类中的属性或方法,其参数列表也不需要约定的默认参数self.我个人觉得,静态方法就是类对外部函数的封装,有助于优化代码结构和提高程序的可读性.当然了,被封装的方法应该尽可能的和封装它的类的功能相匹配. 这里给出一

在html5中,新增了几个语义化标签:<article>.<section>.<aside>.<hgroup>. <header>,<footer>.<nav>.<time>.<mark>.<figure> 和<figcaption>等. 1.什么是HTML语义化? 通过标签判断内容语义,例如根据h1标签判断出内容是标题,根据<p>判断内容是段落.<inpu

IOC: 控制反转,是一种设计模式.一层含义是控制权的转移:由传统的在程序中控制依赖转移到由容器来控制:第二层是依赖注入:将相互依赖的对象分离,在spring配置文件中描述他们的依赖关系.他们的依赖关系只在使用的时候才建立.简单来说就是不需要NEW一个对象了.AOP: 面向切面,是一种编程思想,OOP的延续.将系统中非核心的业务提取出来,进行单独处理.比如事务.日志和安全等.这个简单来说就是可以在一段程序之前或者之后做一些事. Spring 的AOP和IOC都是为了解决系统代码耦合度过高的问题.

1.基础包(包括工具包和安全包) 包括工具和安全包.其中,hdfs.util包含了一些HDFS实现需要的辅助数据结构:hdfs.security.token.block和hdfs.security.token.delegation结合Hadoop的安全框架,提供了安全访问HDFS的机制. hdfs.util(一些HDFS实现需要的辅助数据结构) AtomicFileOutputStream.java----继承实现类:原子文件输出流类:DataTransferThrottler.java----

1. HDFS概述 Hadoop 分布式系统框架中,首要的基础功能就是文件系统,在 Hadoop 中使用 FileSystem 这个抽象类来表示我们的文件系统,这个抽象类下面有很多子实现类,究竟使用哪一种,需要看我们具体的实现类,在我们实际工作中,用到的最多的就是HDFS(分布式文件系统)以及LocalFileSystem(本地文件系统)了. 在现代的企业环境中,单机容量往往无法存储大量数据,需要跨机器存储.统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统. HDFS(Hadoop Distri

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201309044.asp 本文主要讲述 HDFS原理-架构.副本机制.HDFS负载均衡.机架感知.健壮性.文件删除恢复机制 1:当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 1.NameNode 2.DataNode 3.Sencondary NameNode 数据存储细节 NameNode 目录结构 Namenode 的目录结构: ${ dfs.name.dir}/current /VERSION /edits /fsimage /f

 要想深入学习HDFS就要先了解其设计思想和架构,这样才能继续深入使用HDFS或者深入研究源代码.懂得了"所以然"才能在实际使用中灵活运用.快速解决遇到的问题.下面这篇博文我们就先从一般的分布式谈起,在宏观上逐步去探究HDFS的设计思想和架构实现. 一.先谈分布式 分布式是近几年非常火的技术概念,无论是云计算.大数据还是高并发的互联网架构话题都会频频出现这个词语,特别是这个大谈"大规模"的时代,分布式貌似成了高大上技术的代名词.引的许多刚入行的技术人员趋之若鹜,其实

.copyFromLocal hadoop fs -copyFromLocal -f dcnew.reg_user_actret.csv /dw/test/reg_user_actret_test # -f 为可选项,表示覆盖HDFS上面的文件 copyToLocal hadoop fs -copyToLocal /dw/test/reg_user_actret_test/dcnew.reg_user_actret.csv ~/VasiliShi/ ls hadoop fs -ls / 列出hd

分布式存储 (1) 5PB甚至更大的数据集怎么存储 ? 所有数据分块,每个数据块冗余存储在多台机器上(冗余可提高数据块高可用性).另外一台机器上启动一个管理所有节点.以及存储在各节点上面数据块的服务. (2)分布式存储集群: master/slave结构集群 存在于slave上的文件:表示真实存放数据的文件即本地磁盘文件 存在于master上的文件:表示逻辑文件,它表示这个逻辑文件全路径名,与这个全路径对应的有数据块的存储信息(数据块位置等) HDFS各组件及作用讲解 1.NameNode 名字

hadoop装好后,文件系统中没有任何目录与文件 1. 创建文件夹 hadoop fs -mkdir -p /hkx/learn 参数-p表示递归创建文件夹 2. 浏览文件 hadoop fs -ls / 3. 上传本地文件到HDFS hadoop fs -put word.txt /hkx/learn 4. 查看文件 hadoop fs -cat /hkx/learn/word.txt HDFS Shell命令介绍文章很多,这里就不一一列举了,引用一篇文章来介绍:https://segment

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

FSImage文件是HDFS中名字节点NameNode上文件/目录元数据在特定某一时刻的持久化存储文件.它的作用不言而喻,在HA出现之前,NameNode因为各种原因宕机后,若要恢复或在其他机器上重启NameNode,重新组织元数据,就需要加载对应的FSImage文件.FSEditLog文件,并在内存中重做FSEditLog文件中的事务条目.本节,我们先来看下FSImage文件格式,及其内部数据是如何组织的. 通过翻看HDFS中加载FSImage文件的代码,从FSNamesystem的loadF

转载自:hadoop HDFS常用文件操作命令 命令基本格式: hadoop fs -cmd < args > 1.ls hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls -R / 列出hdfs文件系统所有的目录和文件 2.put hadoop fs -put < local file > < hdfs file > hdfs file的父目录一定要存在,否则命令不会执行 hadoop fs -put < loc

本文主要讲述 HDFS原理-架构.副本机制.HDFS负载均衡.机架感知.健壮性.文件删除恢复机制 1:当前HDFS架构详尽分析  HDFS架构  •NameNode  •DataNode  •Sencondary NameNode 数据存储细节 NameNode 目录结构 Namenode 的目录结构:             ${ dfs.name.dir}/current /VERSION                                                   /

HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个HDFS集群中只有一个名字空间,并且只有单独的一个NameNode管理所有DataNode的问题. 一.HA机制(High Availability) 1.HA集群 HDFS 的高可用性(HA, High Availability)是为了解决集群不可用的问题引入的,集群不可用主要是宕机. NameNode 软硬件升级等导致的. HA 机制通过提供选择运行在同一集群中的一个热备用的"主/备"两个冗余 Name

HDFS命令基本格式:hadoop fs -cmd < args > ls 命令hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls -R / 列出hdfs文件系统所有的目录和文件 put 命令hadoop fs -put < local file > < hdfs file > hdfs file的父目录一定要存在,否则命令不会执行 hadoop fs -put < local file or dir >..

HDFS(Hadoop Distributed File System)   (1) HDFS--Hadoop分布式文件存储系统   源自于Google的GFS论文,HDFS是GFS的克隆版 HDFS是Hadoop中数据存储和管理的基础 他是一个高容错的系统,能够自动解决硬件故障,eg:硬盘损坏,HDFS可以自动修复,可以运行于低成本的通用硬件上(低廉的硬盘,4TB是1200元左右)   一次写入多次读取,不支持修改操作,数据按块切分(按128M切块),按位存储(就近原则)   (2) HDFS

Hadoop建立起HDFS和YARN两个字系统,前者是文件系统,管数据存储:后者是计算框架,管数据处理. 如果只有HDFS而没有YARN,那么Hadoop集群可以被用作容错哦的文件服务器,别的就没有什么应用可言了.虽然HDFS是个分布式的文件系统,但是对服务器的用户来说那只是他的内部实现,从外部看与一般的Raid结构的文件服务器并无多大的区别. 从功能和层次上看,YARN是HDFS的用户,是HDFS的上一层,YARN的功能是建立在HDFS基础上的,HDFS提供数据供YARN字系统处理和计算. Y