DataNode的工作机制 一个数据块在DataNode以文件的形式在磁盘上保存,分为两个文件,一个是数据本身, 一个是元数据信息(包括数据的长度,校验和,时间戳) 1.DataNode启动后,向NameNode进行注册 2.NameNode返回注册成功 3.以后按照每周期(1小时)上报所有块信息 4.心跳每3秒一次,心跳返回带有NameNode给DataNode的命令 5.超过10分钟+timestamp(可配置)没有接收到心跳包,那么认定该接点不可用 掉线时限参数设置 datanode 进程

1.DataNode的工作机制: 1.DataNode工作职责:存储管理用户的文件块数据  定期向namenode汇报自身所持有的block信息(通过心跳信息上报) (这点很重要,因为,当集群中发生某些block副本失效时,集群如何恢复block初始副本数量的问题) 2.配置文件: <property> <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name> <value>3600000</value> <des

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qq_35641192/article/details/80303879 版权声明:本文为CSDN博主「JokerDa」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明.原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35641192/article/details/80303879 版权声明

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

一. namenode工作机制 1. 客户端上传文件时,namenode先检查有没有同名的文件,如果有,则直接返回错误信息.如果没有,则根据要上传文件的大小以及block的大小,算出需要分成几个block,指定每个block存在哪个datanode上,之后把这些元数据写到edits log中并返回给客户端. 2. 客户端拿到元数据后,驱动会把上传的文件分block,并把各个block上传到对应的datanode上,如果上传成功的话,客户端会收到上传成功信息,全部上传成功之后,客户端会把成功信息返

一.NN与2NN工作机制 NameNode(NN) 1.当HDFS启动时,会加载日志(edits)和镜像文件(fsImage)到内存中. 2-4.当元数据的增删改查请求进来时,NameNode会先将操作记录到日志中,之后再执行内存数据的增删改查 SecondNameNode(2NN) 1.SecondNameNode请求NameNode,请求是否需要checkPoint,checkPoint的触发条件: 定时时间到 日志文件满了 2-6.请求checkPoint,会将最近写的edits和fsIm

1.DataNode工作机制 1)一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据(包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳). 2)DataNode启动后向namenode注册,通过后,周期性(1小时)的向namenode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个datanode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.工作机制 1.基础描述 DataNode上数据块以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是数据块元数据包括长度.校验.时间戳: DataNode启动后向NameNode服务注册,并周期性的向NameNode上报所有的数据块元数据信息: DataNode与NameNode之间存在心跳机制,每3秒一次,返回结果带有NameNode给该DataNode的执行命令,例如数据复制删除等,如果超过10分钟没有收到DataNode

Spark工作机制 主要模块 调度与任务分配 I/O模块 通信控制模块 容错模块 Shuffle模块 调度层次 应用 作业 Stage Task 调度算法 FIFO FAIR(公平调度) Spark应用执行机制 总览 Spark应用提交后经历了一系列的转换,最后成为Task在每个节点上执行. RDD的Action算子触发Job的提交,提交到Spark中的Job生成RDD DAG 由DAGScheduler转化为Stage Dage 每个Stage中产生相应的Task集合 TaskSchedule

这一讲主要深入使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群,主要是通过实验的配置hdfs-site.xml文件的心跳来测试replication具体的工作和流程. 通过HDFS的心跳来测试replication具体的工作机制和流程的PDF版本请猛击这里. 王家林的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 ,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 在王家林 第六讲Hadoop图文训练课程:使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群初体验中,我们配置了had

深入理解一个技术的工作机制是灵活运用和快速解决问题的根本方法,也是唯一途径.对于HDFS来说除了要明白它的应用场景和用法以及通用分布式架构之外更重要的是理解关键步骤的原理和实现细节.在看这篇博文之前需要对HDFS以及分布式系统有一些了解.请参考这篇博客.本篇博文首先对HDFS的重要特性和使用场景做一个简要说明,之后对HDFS的数据读写.元数据管理以及NameNode.SecondaryNamenode的工作机制进行深入分析.过程中也会对一些配置参数做一个说明. 一.HDFS的重要特性 First

NameNode与DataNode的工作原理剖析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.HDFS写数据流程 >.客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在. >.NameNode返回是否可以上传. >.客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上. >.NameNode返回3个DataNode节点,分别为DataNode1.Dat

1,为什么需要hadoop 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大,读写都出现性能瓶颈: 用户的应用和分析结果,对实时性和响应时间要求越来越高: 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升. 期待的解决方案 解决性能瓶颈,在可见的未来不会出现新瓶颈之前的技术可以平稳过渡,如SQL: 转移成本,如软硬件成本,开发成本,技能培养成本,维护成本 2,关系型数据库和MapReduce的比较: 传统关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 访问 交互式和批处理 批处理 更新 多次读写 一次写入多次读

我们先简单的了解一些http的知识,从而理解该协议的无状态特性.然后,学习一些关于cookie的基本操作.最后,我会一步步阐述如何使用一些简单,高效的方法来提高你的php应用程序的安全性以及稳定行. 我想大多数的php初级程序员一定会认为php默认的session机制的安全性似乎是有一定保障的,事实恰好相反 – php团队只是提供了一套便捷的session的解决方案提供给程序员使用,至于安全性的话,应该由程序员来加强,这是应用程序开发团队的责任.因为,这 里面的方法很多,可以这么说吧,没有最好,

[转]hostapd源代码分析(二):hostapd的工作机制 原文链接:http://blog.csdn.net/qq_21949217/article/details/46004433 在我的上一篇文章<hostapd源代码分析(一):网络接口和BSS的初始化>中,介绍了两个重要的数据结构hostapd_iface和hostapd_data以及网络接口和BSS的初始化设置的过程.下面,我要在这一篇文章中详细介绍hostapd的工作机制.hostapd的模块结构如下 从上图中可以看出,hos

Hibernate.struts,还差一个spring 就一起发出去.. spring工作机制及为什么要用? 1.springmvc请所有的请求都提交给DispatcherServlet,它会委托应用系统的其他模块负责负责对请求进行真正的处理工作. 2.DispatcherServlet查询一个或多个HandlerMapping,找到处理请求的Controller. 3.DispatcherServlet请请求提交到目标Controller 4.Controller进行业务逻辑处理后,会返回一个

源代码下载地址:深入浅出之Smarty模板引擎工作机制 接下来根据以下的Smarty模板引擎原理流程图开发一个自己的模板引擎用于学习,以便加深理解. Smarty模板引擎的原理,其实是这么一个过程: 把模板文件编译成php文件,然后每次都去读取下模板的修改时间,没有修改就不编译.然后include这个“编译”后的PHP文件. 所谓编译也就是模板用正则替换成含PHP代码的过程. 实际上并不会每次请求都编译,所以性能尚可.  模板文件和php程序文件经过模板引擎的编译后合成为一个文件,即编译后的文件

深入浅出Smarty模板引擎工作机制,我们将对比使用smarty模板引擎和没使用smarty模板引擎的两种开发方式的区别,并动手开发一个自己的模板引擎,以便加深对smarty模板引擎工作机制的理解. 在没有使用Smarty模板引擎的情况下,我们都是将PHP程序和网页模板合在一起编辑的,好比下面的源代码: <?php$title="深处浅出之Smarty模板引擎工作机制";$content="Smarty模板引擎原理流程图";$auth="MarcoF

这几天BrnShop的开发工作比较多,所以这一篇文章来的晚了一些,还请大家见谅呀!还有通知大家一下BrnShop1.0.312版本已经发布,此版本添加了报表统计等新功能,需要源码的园友可以点此下载.好了,我们现在进入今天的正题.关于BrnShop插件内容比较多,所以我分成两篇文章来讲解,今天先讲第一部分内容:插件的工作机制. 对于任意一种插件机制来说,基本上只要解决以下三个方面的问题,这个插件机制就算成功了.这三个方面如下: 插件程序集的加载 视图文件的路径和编译 插件的部署 首先是插件程序集的

第一天的笔记,是伪分布hadoop集群搭建, 后面是hadoop Ha的分布式集群搭建 第一天,是HDFS的shell操作 NN工作机制 里面是二进制 DN工作原理 上传完了之后,在hdfs的虚拟路径下,有这个文件,其实,是切分成很多block,放到公共的datanode文件夹下. 134217728/1024/1024=128M,所以,分成个Block. 其实,此刻,blk_1073741856等价于jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 所以,文件被是切分成很多block,放