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

本課主題 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 EcecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Exec

本课主题 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 ExecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Executor: 第三步:通过发送 RegisterExecutor 向 Driver 注册 E

一.概述 近年来,大数据技术如火如荼,怎样存储海量数据也成了当今的热点和难点问题,而HDFS分布式文件系统作为Hadoop项目的分布式存储基础,也为HBASE提供数据持久化功能,它在大数据项目中有很广泛的应用. Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System.HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.HDFS是Hadoop项目的核心子项目,是一种具有高容错性.高可靠性.高可扩展性.高吞吐量等特征的分布

引言 NameNode: 存储元数据 管理整个HDFS集群 DataNode: 存储数据的block SecondaryNameNode: 辅助HDFS完成一些事情 NameNode和SecondaryNameNode工作流程 编辑日志文件:edits 记载客户端对HDFS的增删改查的操作日志 镜像文件:fsimage 记载元数据(HDFS上存储的文件目录)及操作日志 NameNode和SecondaryNameNode工作机制 工作流程详解 第一阶段:namenode启动 第一次启动namen

13.2.4 事务机制 NoSQL系统通常注重性能和扩展性,而非事务机制. 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制.要保证数据的一致性,通常多个事务是不可能交叉执行的,这样就导致了可能一个很简单的操作需要等等一个复杂操作完成才能进行的情况. 对很多NoSQL系统来说,对性能的考虑远在ACID的保证之上.通常NoSQL系统仅提供行级别的原子性保证,也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作,在实际执行的时候是会串行的执行,保证了每一个Key-Value对不会被破坏.对绝大多

摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍如何利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件.

1.怎样加快master数据库的写操作?分表原则!将表水平划分!减少表的锁定时间!!! 或者或者添加写数据库的集群!!!或者添加写数据库的集群!!! 2.既然分表了,就一定要注意分表的规则!要在代码层,代码层知道将数据insert/select到哪张表上. 3.要在代码层知道将数据操作到哪张表上!分表规则, 所以分表规则要用代码设计出来,与数据库中的分表规则对应!!!一样!!!一样的分表规则!! 4.那么按什么规则分表呢?有不同的策略,常见的有按照01234556789,账号尾数0对应0表,1对

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co

本文以Struts2的官方工作原理图作为主线讲解(参考部分书籍与视频) 1.初始概念 struts2是web.xml进行配置的一个过滤器,当web项目启动的时候,这个过滤器就会生效. 2.web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="

建议25:谨慎集合属性的可写操作 如果类型的属性中有集合属性,那么应该保证属性对象是由类型本身产生的.如果将属性设置为可写,则会增加抛出异常的几率.一般情况下,如果集合属性没有值,则它返回的Count等于0,而不是集合属性的值为null.下面的代码将产生一个NullReferenceException异常: class Program { static List<Student> listStudent = new List<Student>() { }, } }; static

HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件. 方式一:命令行方式 Hadoop文件操作命令形式为 hadoop fs -cmd <args> 说明:cmd是具体的文件操作命令,<args>是一组数目可变的参数. Hadoop最

转自http://shiyanjun.cn/archives/942.html HDFS是一个分布式文件系统,在HDFS上写文件的过程与我们平时使用的单机文件系统非常不同,从宏观上来看,在HDFS文件系统上创建并写一个文件,流程如下图(来自<Hadoop:The Definitive Guide>一书)所示:具体过程描述如下: Client调用DistributedFileSystem对象的create方法,创建一个文件输出流(FSDataOutputStream)对象 通过Distribut

一:对volatile修饰的变量进行一次写操作的完整过程   在 java 垃圾回收整理一文中,描述了jvm运行时刻内存的分配.其中有一个内存区域是jvm虚拟机栈,每一个线程运行时都有一个线程栈,线程栈保存了线程运行时候变量值信息.当线程访问某一个对象时候值的时候,首先通过对象的引用找到对应在堆内存的变量的值,然后把堆内存变量的具体值load到线程本地内存中,建立一个变量副本,之后线程就不再和对象在堆内存变量值有任何关系,而是直接修改副本变量的值,在修改完之后的某一个时刻(线程退出之前),自动把

SpringMVC的工作原理图: SpringMVC流程 1.  用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet. 2.  DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器. 3.  处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置.注解进行查找),生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet. 4.  DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器. 5.  Handl

前言 在前三篇文章中,spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 剖析了DAG的构建和Stage的划分,spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 剖析了TaskSet任务的提交,以及spark 源码分析之二十一 -- Task的执行细节剖析了Task执行的整个流程.在第三篇文章中侧重剖析了Task的整个执行的流程是如何的,对于Task本身是如何执行的 ResultTask 和 ShuffleMapTask两部分并没有做过多详细的剖析.本篇文章我们针对Task执行的

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

SpringMVC的工作原理图: SpringMVC流程 1.  用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet. 2.  DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器. 3.  处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置.注解进行查找),生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet. 4.  DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器. 5.  Handl

从本质上说,管道也是一种文件,但他又和一般的文件有所不同,管道可以克服使用文件进行通信的两个问题 限制管道的大小.实际上,管道是一个固定大小的缓冲区.在Linux中该换冲区的大小为一页,4k 使得他的大小不像文件那样不加检验的增长.使用固定缓冲区也会带来问题,比如再写管道时可能变满 当这种情况发生时,随后对管道的write()调用被阻塞,等待某些数据被读取,以便腾出足够的空间供 write()调用. 读取工作也可能比写的进程快.当所有进程的数据被读取完时,一个随后的read()调用将默认的被阻塞

引言 前几天做了这么一个东西:一个游戏中有个活动页面,活动页面有个商品,商品下面要显示该商品实浏览次数,就相当于是用户每出发一次请求这个浏览总次数都会添加一次,这个问题很简单,每次浏览的时候去数据库中进行“+1”操作即可.但是做完之后想想,由于这个浏览总次数实时性要求不是那么高,我就可以对sql请求进行稀释.减少“+1”的请求次数,这样可以减少与数据库交互时“写操作”所浪费的资源. 实现 这种特殊环境下的sql请求是这样的,每次要执行浏览次数“+1”操作时,我们产生一个1~N的随机数R,如果R%