在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. A. DataNode的主要工作流程 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的数据块读写, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的数据块恢复, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 数据块替换和拷贝, 由负载均衡器Balanc

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. A. DataNode的主要工作流程1. 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的`数据块读写`, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 2. 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的`数据块恢复`, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 3. `数据块替换和拷贝`

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. **A. DataNode的主要工作流程:** 1. 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的`数据块读写`, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 2. 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的`数据块恢复`, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 3. `数据块

正常情况下,什么时候上报blocks,是由NameNode通过回复心跳响应的方式触发的. 一次机房搬迁中,原机房hadoop版本为2.7.2,新机房版本为2.8.0,采用先扩容再缩容的方式搬迁.由于新旧机房机型不同和磁盘数不同,操作过程搞混过hdfs-site.xml,因为两种不同的机型,hdfs-site.xml不便做到相同,导致了NameNode报大量"missing block". 然而依据NameNode所报信息,在DataNode能找到那些被标记为"missing&

Hadoop源码学习笔记(5) ——回顾DataNode和NameNode的类结构 之前我们简要的看过了DataNode的main函数以及整个类的大至,现在结合前面我们研究的线程和RPC,则可以进一步看看几个对象的大至结构以及调用关系. 我们知道,三个结构(客户端,NameNode,DataNode)是能过网络调用的,走的是RPC.那在底层通讯时谁做服务器谁做客户端呢?我们先回顾一下这三者关系: 这样看,看不出,我们进入源码,看一下夹在中间的NameNode: 在这个initialize函数中,

HDFS架构 HDFS也是按照Master和Slave的结构,分namenode,secondarynamenode,datanode这几个角色. Namenode:是maseter节点,是大领导.管理数据快映射;处理客户端的读写请求: Datanode:slave节点,负责存储cliet发来的数据块block: secondarynamenode:分担namenode的任务量,属于namenode的冷备份 问题介绍 在hadoop集群搭建好之后,通过使用hdfs dfs -put /abc.t

老规矩,还是分三步走,分别为源码调用分析.伪代码核心梳理.调用关系图解. 一.源码调用分析 根据上篇的梳理,直接从initialize()方法着手.源码如下,部分代码的功能以及说明,已经在注释阐述了. protected void initialize(Configuration conf) throws IOException { // 可以通过找到下面变量名的映射,在hdfs-default.xml中找到对应的配置 if (conf.get(HADOOP_USER_GROUP_METRICS

参考自<Hadoop权威指南> [http://www.cnblogs.com/swanspouse/p/5137308.html] HDFS读文件过程: 客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例. DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与c

数据流 MapReduce作业(job)是客户端执行的单位:它包括输入数据.MapReduce程序和配置信息.Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce,称之为输入分片.Hadoop为每个分片创建一个map任务,由它来运行用户自定义的map函数来分析每个分片中的记录. 这里分片的大小,如果分片太小,那么管理分片的总时间和map任务创建的总时间将决定作业的执行的总时间.对于大数据作业来说,一个理想的分片大小往往是一个HDFS块的大小,默认是64MB(可以通过配置文件指定) m

HDFS 文件读写过程 HDFS 文件读取剖析 客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例. DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与client的距离来排序(根据网络集群的拓扑).如果该client本身就是一个datanode,便从本地data

发现一篇不错的文章,转一下.http://www.cnblogs.com/xuekyo/p/3386610.html HDFS导论(转)   1.流式数据访问 HDFS的构建思想是这样的:一次写入,多次读取是最高效的访问模式.数据集通常有数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各类分析.每次分析都将设计数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条数据的时间延迟更重要. 2.关于时间延迟的数据访问 要求低时间延迟数据访问的应用,例如几十毫秒的范围,不适合在H

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

1.流式数据访问 HDFS的构建思想是这样的:一次写入,多次读取是最高效的访问模式.数据集通常有数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各类分析.每次分析都将设计数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条数据的时间延迟更重要. 2.关于时间延迟的数据访问 要求低时间延迟数据访问的应用,例如几十毫秒的范围,不适合在HDFS上运行,记住,HDFS是为高数据吞吐量应用优化的,这可能会以高时间延迟为代价.目前对于低时间延迟的数据访问应用,HBase是更好的选择.

HDFS简介: 当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区 (partition)并存储到若干台单独的计算机上.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统 (Distributed filesystem).该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,它可以运行于廉价的商用服务器上.总的来说,可以将 HDFS的主要特点概括为以下几点: (1 )处理

前言 其实说到HDFS的存储原理,无非就是读操作和写操作,那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的! 一.HDFS读取过程 1)客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例. 2)DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址. 此外,这些datanode根据他们与client的

RPC远程过程调用: Hadoop的远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)是Hadoop中核心通信机制,RPC主要通过所有Hadoop的组件元数据交换,如MapReduce.Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop的数据库(Hbase).RPC是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议,RPC假定某些协议如(TCP和UDP)存在,为通信程序之间携带信息数据. TCP TCP(Transmission Control Proto

Hadoop文件读取 1)客户端通过调用FileSystem对象中的open()函数来读取它做需要的数据.FileSystem是HDFS中DistributedFileSystem的一个实例. 2)DistributedFileSystem会通过RPC协议调用NameNode来确定请求文件块所在的位置. 这里需要注意的是,NameNode只会返回所调用文件中开始的几个块而不是全部返回.对于每个返回的块,都包含块所在的DataNode地址.随后,这些返回的DataNode会按照Hadoop定义的集

Hadoop基础-HDFS的读取与写入过程 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. 为了了解客户端及与之交互的HDFS,NameNode和DataNode之间的数据流是什么样的,我们需要详细介绍一下HDFS的读取以及写入过程,本篇博客的观点是在我读<Hadoop权威指南,大数据的存储与分析>整理的笔记. 一.剖析HDFS文件读取 上图显示了HDFS在读取文件时事件的发生顺序.大致总结为以下几个步骤: 1>.客户端通过调用FileSystem对象的open()放啊

1.文件的读取 在客户端执行读取操作时,客户端和HDFS交互过程以及NameNode和各DataNode之间的数据流是怎样的?下面将围绕图1进行具体讲解. 图 1 客户端从HDFS中读取数据 1)客户端通过调用FileSystem对象中的open()函数来读取它做需要的数据.FileSystem是HDFS中DistributedFileSystem的一个实例. 2)DistributedFileSystem会通过RPC协议调用NameNode来确定请求文件块所在的位置. 这里需要注意的是,Nam

转:http://blog.csdn.net/xiaoshunzi111/article/details/48198105 由上图可知;写入文件分为三个角色,分别是clientnode  namenode  和datanode cliennode本质为java虚拟机.namenode 和datanode则是Hadoop数据集群存储块 第一步:create实际是客户端创建DistributedFileSystem实例化对象 第二步 create通过实例化对象录取调用对象中create()方法,此方

HDFS数据流-剖析文件读取及写入 文件读取 1. 客户端通过调用FileSystem对象的open方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例.2. DistributedFileSystem通过使用RPC来调用namenode,以确定文件起始块的位置.对于每一个块,namenode返回存有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与客户端的距离来排序(根据集群的网络拓扑).如果该客户端本身就是一个namenode,并保存有相应数据块的