<ignore_js_op> 1)NameNode.DataNode和Client         NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者,主要负责管理文件系统的命名空间.集群配置信息和存储块的复制等.NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中,这些信息主要包括了文件信息.每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等.DataNode是文件存储的基本单元,它将Block存储在本地文件系统中,保存了Block的Meta-data,同时周期性地

综述 最近笔者阅读并研究redis源码,在redis客户端与服务器端交互这个内容点上,需要参考网上一些文章,但是遗憾的是发现大部分文章都断断续续的非系统性的,不能给读者此交互流程的整体把握.所以这里我尝试,站在源码的角度,将redis client/server 交互流程尽可能简单地展现给大家,同时也站在DBA的角度给出一些日常工作中注意事项. Redis client/server 交互步骤分为以下6个步骤: 一.Client 发起socket 连接 二.Server 接受socket连接 三

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

[学习笔记] 什么是NameNode和DataNode?他们是如何协同工作的? 马克-to-win @ 马克java社区:一个HDFS集群包含一个NameNode和若干的DataNode(start-dfs命令就启动了NameNode和DataNode), NameNode是管理者,主要负责管理hdfs文件系统,具体包括namespace命名空间管理(即目录结构)和block管理.DataNode主 要用来存储数据文件,因为文件可能巨大无比(大数据,大于1TB),HDFS将一个文件分割成一个个的

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

简介 按照原定的计划,我将分三个部分来分析 Eureka 的源码: Eureka 的配置体系(已经写完,见Eureka详解系列(三)--探索Eureka强大的配置体系): Eureka Client 的交互行为: Eureka Server 的交互行为. 今天,我们来研究第二部分的源码. 我的思路是这样子的:先明确 Eureka Client 拥有哪些功能,然后从源码角度分析如何实现,最后,我会补充 Eureka Client 的配置解读. Eureka Client的功能 首先来回顾下 Eur

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). 1. 架构分析 基础名词解释: Block: 在HDFS中,每个文件都是采用的分块的方式存储,每个block放在不同的datanode上,每个block的标识是一个三元组(block id, numBytes,generationStamp),其中block id是具有

1.Hadoop生态系统 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序. Client:切分文件:访问HDFS:与NameNode交互,获取文件位置信息:与DataNode交互,读取和写入数

1.数据块 每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘进行数据读/写的最小单位.构建于单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块,该文件系统块的大小可以是磁盘块的整数倍.文件系统快一半为几千字节,而磁盘块一般为512字节.这些信息---文件系统块大小---对于需要读/写文件的文件系统用户来说是透明的.尽管如此,系统仍然提供了一些工具(如df和fsck)来维护文件系统,由它们对文件系统中的块进行操作. HDFS同样也有块(block)的概念,但是大得多,默认是64MB.与单一磁盘上的文件系

一.Hadoop项目简介 1. Hadoop是什么 Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台. 作者:Doug Cutting:Lucene,Nutch. 受Google三篇论文的启发 2. Hadoop核心项目 HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 3. Hadoop架构 3.1 HDFS架构 (1) 主从结构 •主节点,只有一个: namenode •从节点,有很多个: datanodes (2)

VersionedProtocol协议是Hadoop的最顶层协议接口的抽象:5--3--3共11个协议,嘿嘿 1)HDFS相关 ClientDatanodeProtocol:client与datanode交互的接口,操作不多,只有一个block恢复的方法.那么,其它数据请求的方法呢?client与datanode主要交互是通过流式的socket实现,源码在DataXceiver,在这里先不说了: ClientProtocol:client与Namenode交互的接口,所有控制流的请求均在这里,如

1.Hadoop生态系统概况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. 下图为hadoop的生态系统: 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的

1. zookeeper 配置 cp app/ochadoop-och3.0.0-SNAPSHOT/zookeeper-3.4.5-cdh5.0.0-beta-2-och3.0.0-SNAPSHOT/conf/zoo_sample.cfg app/ochadoop-och3.0.0-SNAPSHOT/zookeeper-3.4.5-cdh5.0.0-beta-2-och3.0.0-SNAPSHOT/conf/zoo.cfg vim app/ochadoop-och3.0.0-SNAPSHOT/z

l扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据. l成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据.这些服务器群总计可达数千个节点. l高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速. l可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务.   三种部署方

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data

一.Hadoop简介 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch是一个开源的网络搜索引擎,由Doug Cutting于2002年创建.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引,查询等功能,随着网页抓取数量的增加,遇到严重的可扩展问题,即不能解决数十亿网页的存储和索引的问题,之后,Google发布的两篇论文(The Google File System和MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters)为该

转自:http://pieux.github.io/blog/2013-05-08-learn-hadoop-the-definitive-guide.html 1 前言 Hadoop的内部工作机制: 分布式系统理论, 实际工程和常识于一体的系统. 但是,Hadoop提供的用于构建分布式系统的工具–数据存储, 数据分析,和协调处理–都非常简单. 本书的结构: 1章介绍历史, 2章介绍MapReduce,3章剖析Hadoop文件系统, 特别是HDFS,4章包含Hadoop的基本I/O操作:数据完整

简介 本文是笔者在学习HDFS的时候的学习笔记整理, 将HDFS的核心功能的原理都整理在这里了. [广告] 如果你喜欢本博客,请点此查看本博客所有文章:http://www.cnblogs.com/xuanku/p/index.html HDFS的基础架构 见下图, 核心角色: Client, NameNode, Secondary NameNode, DataNode Client: 对用户提供系列操作工具&API NameNode: 包含map<filename, list<blo

HDFS(Hadoop Distributed File System ) 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). 1. 架构分析 基础名词解释: Block: 在HDFS中,每个文件都是采用的分块的方式存储,每个block放在不同的datanode上,每个block的标识是一个三元组(block id, n

HDFS是Hadoop Distribute File System的简称,也是Hadoop的一个分布四文件系统 一.HDFS的主要设计理念 1.存储超大文件 这里的 “超大文件” 是指几百MB .GB甚至 TB级别的文件. 2.最高效的访问模式是一次写入.多次读取(流式数据访问)  HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象,在数据集生成后,长时间在此数据集上进行各种分析.每次分析都将设计该数据的大部分数据甚至全部数据,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要. 3.运