工作原理: NameNode和DateNode,NameNode相当于一个管理者,它管理集群内的DataNode,当客户发送请求过来后,NameNode会 根据情况指定存储到哪些DataNode上,而其本身自己并不存储真实的数据.那NameNode怎么知道集群内DataNode的信息呢? DataNode发送心跳信息给NameNode. 写操作: 以下是直接从文档中摘抄下来的(利于理解): 有一个文件FileA,100M大小.Client将FileA写入到HDFS上. HDFS按默认配置. HD

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,

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

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

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<

1. HDFS的写数据流程 1.客户端通过fs模块向NameNode申请文件上传,NameNode检查请求是否合法,如用户权限,目标文件是否已存在,父目录是否存在等等 2.NameNode返回是否可以上传,如果是的话,建立连接通道 3.客户端通过FSDataOutputStream模块请求上传block,NameNode根据网络拓扑距离计算返回的节点,dn1,dn2,dn3 4.客户端与dn1建立连接通道,dn1收到请求后会向dn2发起连接请求,dn2收到请求后会向dn3发起请求.请求通道全部打

一.概述 1.概念 分布式.可扩展.海量数据存储的NoSQL数据库 2.模型结构 (1)逻辑结构 store相当于某张表中的某个列族 (2)存储结构 (3)模型介绍 Name Space:相当于数据库,包含很多张表 Region:类似于表,定义表时只需要声明列族,不需要声明具体的列.[字段可以动态.按需指定] Row:每行数据按RowKey字典序存储,且只能根据RowKey检索 Column:由Column Family(列族)和Column Qualifier(列限定符,即列名,无需预先定义)

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

一.简介 1.定义 分布式.可扩展.支持海量数据存储的NoSQL数据库 2.数据模型 2.1逻辑结构 2.2物理存储结构 2.3数据模型介绍 Name Space:相当于数据库,包含很多张表 Region:类似于表,定义表时只需要声明列族,不需要声明具体的列.[字段可以动态.按需指定] Row:每行数据按RowKey字典序存储,且只能根据RowKey检索 Column:由Column Family(列族)和Column Qualifier(列限定符,即列名,无需预先定义)进行限定,例如info:

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

 Struts2是一套很优秀的Web应用框架,实现优雅.功能强大.使用简洁.能够说是Struts2是一款很成熟的MVC架构. 在我们学习Struts2时,最好是先学习它的执行流程.核心概念.从中得到启示.提升自己,而不不过学习怎么怎么使用它. 在网上看到这样一句话: 你千万不要成为一个仅仅会熟练使用框架的程序猿.那样.你会疲于奔命,你或许永远仅仅会使用 Hadoop ,而写不出一个 Hadoop ,你仅仅是一个 Hadoop程序猿,而不是一个分布式project师. 你或许永远仅仅会使用 Str

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

在Struts2框架中的处理大概分为以下的步骤  1 用户发送请求: 2 这个请求经过一系列的过滤器(Filter)(这些过滤器中有一个叫做ActionContextCleanUp的可选过滤器,这个过滤器对于Struts2和其他框架的集成很有帮助,例如:SiteMesh Plugin) 3 接着FilterDispatcher被调用,FilterDispatcher询问ActionMapper来决定这个请求是否需要调用某个Action : 4  如果需要处理,ActionMapper会通知Fil

读取: 写入:https://www.imooc.com/article/70527

1 服务开启,配置文件初始化 2 用户访问login请求 3 进入web.xml文件中我们配置的核心控制器(filter) 4 核心过滤器中有一个FilterDispatcher,FilterDispatcher调用AcionMapping,来决定是否调用某个Action! 5 ActionMapping根据实际情况,交给ActionProxy! 6 ActionProxy通过Configuration Manager调用框架的配置文件! 7 ActionProxy会创建一个ActionInvo

一.NameNode和DataNode (1)NameNode NameNode的作用是管理文件目录结构,是管理数据节点的.NameNode维护两套数据:一套是文件目录与数据块之间的关系,另一套是数据块与节点间的关系.前一套是静态的,是存放在磁盘上的,通过fsimage和edits文件来维护:后一套数据时动态的,不持久化到磁盘,每当集群启动的时候,会自动建立这些信息. (2)DataNode 毫无疑问,DataNode是HDFS中真正存储数据的.这里要提到一点,就是Block(数据块).假设文件

HDFS数据存储 HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时.请求NameNode分配一个block. NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client. HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里. 核心类DistributedFileSystem HDFS写数据流程 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接

DTU是无线数据传输模块,采用2G,3G,4G网络,将本地串口数据经DTU打包成TCP或者UDP数据进行远程传输的设备.使用方便.已经在各行业远程数据传输,设备监控等领域大量应用.如智能仪器仪表.智能传感器.数据终端.RTU.触摸屏.工控机等设备.塔石DTU工作原理软件内部结构图如下: DTU通信模式 按通信方式分类,DTU一般采用的通信方式有GPRS/4G/NB-IoT/LoRa/WiFi等等,客户可根据自己的应用场景选择最佳的通信方式:按接口类型分类,DTU一般支持RS485.RS232.I

目录 1.5.5 HDFS读写解析 1.5.5.1 HDFS读数据流程 1.5.5.2 HDFS写数据流程 1.5.5 HDFS读写解析 1.5.5.1 HDFS读数据流程 客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件,NameNode通过查询元数据, 找到文件块所在的DataNode地址. 挑选一台DataNode(就近原则,然后随机)服务器,请求读取数据. DataNode开始传输数据给客户端(从磁盘里面读取数据输入流,以Packet为单位来做校验).

1. 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NameNode,获取第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上: NameNode 返回3个 DataNode 节点, 分别为 dn1, dn2, dn3: 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据, dn1

1 HDFS写数据流程 1.1 剖析文件写入 HDFS写数据流程,如图所示 1)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. 2)NameNode返回是否可以上传. 3)客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上. 4)NameNode返回3个DataNode节点,分别为dn1.dn2.dn3. 5)客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据,dn