看看 tracker.c文件 http_encode() 为http发送进行编码转换 int http_encode(unsigned char *in,int len1,char *out,int len2) { int i, j; ] = "0123456789abcdef"; ) || (len2 <= ) ) ; , j = ; i < ; i++, j++) { if( isalpha(in[i]) || isdigit(in[i]) ) out[j] = in[

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计

一.前述 SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式. 二.具体 1.Receiver模式    原理图:  receiver模式理解: 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改.receiver task对接收过来的数据进行存储

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.receiver模式 1.receiver模式理解在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改.receiver t

一.Receiver模式 1. receiver模式原理图 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也 可以修改.receiver task对接收过来的数据进行存储和备份,这个过程会有节点之间的数据传输.备份完成后去zookeeper中更新消费偏移量,然后向Driver中的 receiver tracker汇报数据的位置.最后Driv

SparkStreaming简介 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据.例如:map,reduce,join,window .最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. SparkStreaming与Storm的区别 Storm是纯实时的流式处理框架

翻译:小马哥 日期:2004-5-22 BitTorrent 是一种分发文件的协议.它通过URL来识别内容,并且可以无缝的和web进行交互.它基于HTTP协议,它的优势是:如果有多个下载者并发的下载同一个文件,那么,每个下载者也同时为其它下载者上传文件,这样,文件源可以支持大量的用户进行下载,而只带来适当的负载的增长.(译注:因为大量的负载被均衡到整个系统中,所以提供源文件的机器的负载只有少量增长) 一个BT文件分布系统由下列实体组成: 一个普通的web服务器 一个静态的“元信息”文件 一个跟踪

一.HDFS基础架构 1.HDFS特点:水平扩展.高容错性.廉价硬件.开源生态系统 2.Hadoop生态圈 1).分布式存储系统(HDFS),2).资源管理框架(YARN),3).批处理框架(MapReduce.Pig),4).数据仓库(Hive),5).NoSQL系统(HBase.Drill),6).OLAP系统(Impala.Presto.Spark(SQL)),7).实时流计算框架(Storm.Spark(Streaming).Flink),8).机器学习框架(Mahout.Spark(M

应用场景: 三台服务器分别做三组存储,并且需要两台tracker地址做主备关系,当一台down机后需要另外一台可以提供正常的访问连接 #注:此处不考虑存储数据安全性,如果需要保障数据不丢失,可以分别每台存储配置两组group(相同group之间数据会自动备份) ,三台服务器group分别为: 第一台服务器:group1  group2 第二台服务器:group1 group3 第三台服务器:group2 group3 需求图如下:

DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程.它为所有的块池管理块扫描.针对每个块池,一个BlockPoolSliceScanner对象将会被创建,其运行在一个单独的线程中,为该块池扫描.校验数据块.当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态,该类中的blockPoolScannerMap将会更新. 我们先看下DataBlockScanner的成员变量,如下: // 所属数据节点DataNode实例 private final DataNode 

CorruptReplicasMap用于存储文件系统中所有损坏数据块的信息.仅当它的所有副本损坏时一个数据块才被认定为损坏.当汇报数据块的副本时,我们隐藏所有损坏副本.一旦一个数据块被发现完好副本达到预期,它将从CorruptReplicasMap中被移除. 我们先看下CorruptReplicasMap都有哪些成员变量,如下所示: // 存储损坏数据块Block与它对应每个数据节点与损坏原因集合映射关系的集合 private final SortedMap<Block, Map<Datano

HDFS分布式文件系统 文件系统的基本概述 文件系统定义:文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易. 文件名:在文件系统中,文件名是用于定位存储位置. 元数据(Metadata):保存文件属性的数据,如文件名,文件长度,文件所属用户组,文件存储位置等. 数据块(Block):存储文件的最小单元.对存储介质划分了固定的区域,使用时按这些区域分配使用. HDFS的概述 HDFS(Hadoop Distributed File System)基于Google发布的GFS论

大数据技术之Hadoop3.1.2版本HA模式 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.Hadoop的HA特点 1>.主备NameNode 2>.解决单点故障(属性,位置) .主NameNode对外提供服务,备NameNode同步主NameNode元数据一带切换: .所有DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息(位置): .JNN:集群(属性): .Standby:备,完成了edits.log文件的合并产生新的image,推送回ANN: 3>

一.HA部署架构 如上图所示,我们可以将其分为三个部分: 1.NN和DN组成Hadoop业务组件.浅绿色部分. 2.中间深蓝色部分,为Journal Node,其为一个集群,用于提供高可用的共享文件存储(元数据存储). 3.蓝色部分为Zookeeper,提供自动NN切换. 在 hadoop全分布式安装 中,我们已经部署了一套全分布式的Hadoop集群,包含1个NN和3个DN. 我们在全分布式的基础上将其中一个DN(安装SNN的节点)变为SBNN(备用NN). 在全分布式中,存在一个SNN(sec

HDFS HDFS是什么? Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统(Distributed File System).它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开

FastDFS 版本5.05 配置文件分为三部分   控制器:tracker.conf存储器:storage.conf 客户端:client.conf 文件位置:/etc/fdfs 基本配置(基础配置,不考虑性能调优情况下): port=22122                              #监听端口base_path=/data/fastdfs        #设置 tracker 的数据文件和日志目录 (需预先创建,否则启动会报错)                      

昨天发现有一台Windows服务器无法向zabbix服务端汇报数据.经过检查Windows上的客户端日志,可以看到以下错误. 31976:20200206:154445.873 active check configuration update from [192.168.3.61:10051] started to fail (cannot connect to [[192.168.3.61]:10051]: [0x00002747] 由于系统缓冲区空间不足或队列已满,不能执行套接字上的操作.

一.Hadoop概述 hadoop由两部分组成.各自是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce.当中.分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储.而MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算. 2.在Hadoop 中,MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块,用户可依照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统,然后经过简单的配置后.存储在该文件系统上的数据便 能够被MapReduce处理. Hadoop 默认使用的分布式文件系

分布式文件系统 FastDFS 5.0.5 & Linux CentOS 7 安装配置(单点安装)--第一篇 简介 首先简单了解一下基础概念,FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,由跟踪服务器(tracker server).存储服务器(storage server)和客户端(client)三个部分组成,主要解决了海量数据存储问题,特别适合以中小文件(建议范围:4KB < file_size <500MB)为载体的在线服务.FastDFS的系统结构图如下: 如上图,FastD

  一.理论基础 FastDFS比较适合以中小文件为载体的在线服务,比如跟NGINX(APACHE)配合搭建图片服务器. 分布式文件系统FastDFS FastDFS是纯C语言实现,只支持Linux.FreeBSD等UNIX系统. FastDFS的两个核心概念分别是:Tracker(跟踪器).Storage(存储节点) 跟踪器Tracker主要做调度工作,相当于mvc中的controller的角色,在访问上起负载均衡的作用.跟踪器和存储节点都可以由一台或多台服务器构成,跟踪器和存储节点中的服务器

什么是PP.io? PP.io是我和Bill发起的存储项目,目的在于为开发者提供一个去中心化的存储和分发平台,能做到更便宜,更高速,更隐私. 当然做去中心化存储的项目也有好几个,FileCoin,SiaCoin,MaidSafe等,但是仔细看看他们流出的资料,官网,白皮书,文章以及各个社区的言论,可以看出他们注重这几点,完全去中心化,安全性,完全的社区化治理,几乎像比特币一样地宣传区块链精神,以便于把币的价值通过共识做起来.甚至可以说,这些项目都是把存储项目纯粹当作区块链项目来做得, 但是这样能