大数据时代,HBase作为一款扩展性极佳的分布式存储系统,越来越多地受到各种业务的青睐,以求在大数据存储的前提下实现高效的随机读写操作.对于业务方来讲,一方面关注HBase本身服务的读写性能,另一方面也需要更多地关注HBase客户端参数的具体意义.这篇文章就从一个具体的HBase客户端异常入手,定位异常发生的原因以及相应的客户端参数优化. 案发现场 最近某业务在使用HBase客户端读取数据时出现了大量线程block的情况,业务方保留了当时的线程堆栈信息,如下图所示: 看到这样的问题,首先从日志和

参考学习张子阳大神的博客:http://www.cnblogs.com/JimmyZhang/category/101698.html 一个客户端.发送一条消息 客户端: 服务端: 注意:NetworkStream.Read()方法是同步的 一个客户端.发送多条消息 客户端: 服务端: 注意: 1.客户端在TcpClient上调用Close()方法,或者在流上调用Dispose()方法,服务端的Read()方法会持续返回0 2.如果直接关掉客户端但没有调用stream.Dispose().Tcp

1当客户端调用未返回结果时,服务不可用(网络连接中断,服务关闭,服务崩溃等) 客户端抛出异常 异常类型:CommunicationException InnerException: Message: 接收对 http://localhost/S 的 HTTP 响应时发生错误.这可能是由于服务终结点绑定未使用 HTTP 协议造成的.这还可能是由于服务器中止了 HTTP 请求上下文(可能由于服务关闭)所致.有关详细信息,请参见服务器日志. Stacktrace: Server stack trace

一.HDFS概述 1.HDFS设计思想来源于Google的GFS,是GFS的开源实现. 2.HDFS要解决的问题: -存储超大文件,比如TB级别 -防止文件丢失. 3.HDFS的特点 -可以存储超大文件 -只允许对一个已经打开的文件顺序写入,还可以在现有文件的末尾追加,要想修改一个文件(追加内容除外),只能删除后再重写 -可以使用廉价的硬件平台搭建,通过容错策略来保证数据的高可用,默认存储3份数据,任何一份丢失可以自动恢复 4.HDFS的缺点: -数据访问延迟比较高,因为它的设计场景是用于大吞吐

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

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,

一.HDFS HDFS全称是Hadoop Distributed System.HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的.适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合.而对于低延时数据访问.大量小文件.同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合. 目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift.C.FUSE.WebDAV.HTTP等.HDFS是以block-sized chunk组织其文件内容的,默认的block大小为64MB,对于不足64MB的文件,其会占用一个block,但实

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

在我们对事务的基本概念以及出现的问题和隔离级别有进一步的了解之后,接下来看看EJB是如何进行事务管理. 在EJB中有两种使用事务的方式.第一种方式通过容器管理的事务,叫CMT(Container-Managed Transaction),另一种通过Bean管理的事务叫BMT(Bean-Managed Transaction). 如果使用容器来管理事务,那么EJB组件就不需要显式地给出begin .commit .abort 语句,EJB 容器会替我们考虑这些内容.EJB 容器会依据EJB组件提供

HDFS Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce.那么HDFS又是基于GFS的设计理念搞出来的. HDFS全称是Hadoop Distributed System.HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的.适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合.而对于低延时数据访问.大量小文件.同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合.  优点: 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 缺点:      1)不

文件读取的过程如下: 使用HDFS提供的客户端开发库Client,向远程的Namenode发起RPC请求: Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表,对于每个block,Namenode都会返回有该block拷贝的DataNode地址: 客户端开发库Client会选取离客户端最接近的DataNode来读取block:如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据. 读取完当前block的数据后,关闭与当前的DataNode连接,并为读取下一个block寻找最佳的

HDFS写入和读取流程 一.HDFS HDFS全称是Hadoop Distributed System.HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的.适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合.而对于低延时数据访问.大量小文件.同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合. 目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift.C.FUSE.WebDAV.HTTP等.HDFS是以block-sized chunk组织其文件内容的,默认的block大小为64MB,对于不足64MB的文件,其会

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

通过Thrift访问HDFS分布式文件系统的性能瓶颈分析 引言 Hadoop提供的HDFS布式文件存储系统,提供了基于thrift的客户端访问支持,但是因为Thrift自身的访问特点,在高并发的访问情况下,thrift自身结构可能将会成为HDFS文件存储系统的一个性能瓶颈.我们先来看一下一不使用Thrfit方式访问HDFS文件系统的业务流程. 一.HDFS文件读取流程

学习Hadoop,两个东西肯定是绕不过,MapReduce和HDFS,上一篇博客介绍了MapReduce的处理流程,这一篇博客就来学习一下HDFS. HDFS是一个分布式的文件系统,就是将多台机器的存储当做一个文件系统来使用,因为在大数据的情景下,单机的存储量已经完全不够用了,所以采取分布式的方法来扩容,解决本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数等的限制问题.我们首先来看一下HDFS的架构 HDFS架构 从上图可以看到,HDFS的主要组成部分为Namenode.Datanodes.Clie

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

信号量Semaphore,类似于锁的功能,用于多线程中对一组资源的控制. acquire方法用于尝试获取一个资源,未获取前将一直等待.release用于释放一个资源,release的前提是已经获得了一个资源. package multiThread; import java.util.concurrent.Semaphore; public class SemaphoreTest { public static void main(String [ ] args) { int N = 8; //

1.      Lease 的机制: hdfs支持write-once-read-many,也就是说不支持并行写,那么对读写的互斥同步就是靠Lease实现的.Lease说白了就是一个有时间约束的锁.客户端写文件时需要先申请一个Lease,对应到namenode中的LeaseManager,客户端的client name就作为一个lease的holder,即租约持有者.LeaseManager维护了文件的path与lease的对应关系,还有clientname->lease的对应关系.LeaseM

Hystrix是什么 在分布式环境中,许多服务依赖项中的一些必然会失败.Hystrix是一个库,通过添加延迟容忍和容错逻辑,帮助你控制这些分布式服务之间的交互.Hystrix通过隔离服务之间的访问点.停止级联失败和提供回退选项来实现这一点,所有这些都可以提高系统的整体弹性. Hystrix为了什么 Hystrix被设计的目标是: 对通过第三方客户端库访问的依赖项(通常是通过网络)的延迟和故障进行保护和控制. 在复杂的分布式系统中阻止级联故障. 快速失败,快速恢复. 回退,尽可能优雅地降级. 启用

Redis总共支持五种数据类型:string,hash,list,set及zset.这里介绍字符串类型的实现 首先了解字符串对象的结构 // redis对象内存分配,列出主要相关的属性 redisObject { // 对于字符串对象,type = REDIS_STRING type // 字符串的底层编码,有三种:int.raw.embstr,后文介绍 encoding // 指向实际保存字符串内容的空间 ptr // 还有其他属性 ...... } 上面的redisObject不实际保存字符

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键