hdfs官网:http://hdfscli.readthedocs.io/en/latest/api.html 一个非常好的博客:http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/52446757 hdfs库中自带avro序列化与反序列化模块,不需要单独做 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """Avro extension example.""" from

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡, HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝: 当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏, 所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉, 那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关. Datanode会定期将当前

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡,HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝:当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏,所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉,那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关.Datanode会定期将当前该结点上所

1.概述 hadoop集群中文件的存储都是以块的形式存储在hdfs中. 2.默认值 从2.7.3版本开始block size的默认大小为128M,之前版本的默认值是64M. 3.如何修改block块的大小? 可以通过修改hdfs-site.xml文件中的dfs.blocksize对应的值. 注意:在修改HDFS的数据块大小时,首先停掉集群hadoop的运行进程,修改完毕后重新启动. 4.block块大小设置规则 在实际应用中,hdfs block块的大小设置为多少合适呢?为什么有的是64M,有的

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 首先,我们要提出HDFS存储特点: 1.高容错 2.一个文件被切成块(新版本默认128MB一个块)在不同的DataNode存储 3.客户端通过流水线,在NameNode的调节下,将数据以Packet的形式流式地输送到流水线上 如果不清楚NameNode,DataNode等概念请先阅读HDFS架构文档: Hadoop架构中文文档 为了确保上述这些特点,HDFS对块的状态进行了定义,以控制数据块在传输过

前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的.那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一.HDFS中数据块概述 1.1.HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的. 找到${HADOOP_

我们知道,HDFS中的文件是由数据块Block组成的,并且为了提高容错性,每个数据块Block都会在不同数据节点DataNode上有若干副本Replica.那么,什么是Block?什么又是Replica? 首先,我们看下Block的定义,如下: /************************************************** * A Block is a Hadoop FS primitive, identified by a * long. * *************

众所周知,HDFS中以数据块(block)为单位进行存储管理.本文简单介绍一下HDFS中数据块(block)的概念,以及众多分布式存储系统(不止是HDFS)使用block作为存储管理基本单位的意义. 数据块 数据块的概念并不陌生,在磁盘中,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,磁盘块一般为512字节.在分布式文件系统中,数据块一般远大于磁盘块的大小,并且为磁盘块大小的整数倍,例如,HDFS block size默认为64MB. 分布式存储系统中选择大block size

注:本分类下文章大多整理自<深入分析linux内核源代码>一书,另有参考其他一些资料如<linux内核完全剖析>.<linux c 编程一站式学习>等,只是为了更好地理清系统编程和网络编程中的一些概念性问题,并没有深入地阅读分析源码,我也是草草翻过这本书,请有兴趣的朋友自己参考相关资料.此书出版较早,分析的版本为2.4.16,故出现的一些概念可能跟最新版本内核不同. 此书已经开源,阅读地址 http://www.kerneltravel.net 一.Ext2 文件系统

转自http://shiyanjun.cn/archives/962.html 我们可以从java.io.InputStream类中看到,抽象出一个read方法,用来读取已经打开的InputStream实例中的字节,每次调用read方法,会读取一个字节数据,该方法抽象定义,如下所示:public abstract int read() throws IOException;Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑,如果我们清楚了如何从HDFS中读取一个文件

关于数据块.副本的介绍,请参考文章<HDFS源码分析之数据块Block.副本Replica>. 一.数据块状态BlockUCState 数据块状态用枚举类BlockUCState来表示,代码如下: /** * States, which a block can go through while it is under construction. * 状态,一个数据块在under construction(即构建)过程中所应有的状态 */ static public enum BlockUCSt

在<HDFS源码分析心跳汇报之BPServiceActor工作线程运行流程>一文中,我们详细了解了数据节点DataNode周期性发送心跳给名字节点NameNode的BPServiceActor工作线程,了解了它实现心跳的大体流程: 1.与NameNode握手: 1.1.第一阶段:获取命名空间信息并验证.设置: 1.2.第二阶段:DataNode注册: 2.周期性调用sendHeartBeat()方法发送心跳信息,并处理来自心跳响应中的命令: 3.调用reportReceivedDeletedB

数据块重分布sbin/start-balancer.sh -threshold <percentage of disk capacity>percentage of disk capacityHDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长

磁盘也是由数据块组成的,一般默认大小是512字节,构建磁盘之上的文件系统一般是磁盘块的整数倍.         HDFS也是采用块管理的,但是比较大,在Hadoop1.x中默认大小是64M,Hadoop2.x中大小默认为128M,那为什么HDFS块这么大呢,又为什么Hadoop2.x中数据块更大了呢?          权威指南中说,为了最小化寻址开销,也就是让文件传输时间明显大于块的寻址时间,还有就是减轻NameNode的负担,因为在NameNode中存储这块所在数据节点的信息.但是也不能过于

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 

HDFS源码分析数据块复制监控线程ReplicationMonitor(二)

ReplicationMonitor是HDFS中关于数据块复制的监控线程,它的主要作用就是计算DataNode工作,并将复制请求超时的块重新加入到待调度队列.其定义及作为线程核心的run()方法如下: /** * Periodically calls computeReplicationWork(). * 周期性调用computeReplicationWork()方法 */ private class ReplicationMonitor implements Runnable { @Overr

无论是第一次,还是之后的每次数据块汇报,名字名字节点都会对汇报上来的数据块进行检测,看看其是否为损坏的数据块.那么,损坏数据块是如何被检测的呢?本文,我们将研究下损坏数据块检测的checkReplicaCorrupt()方法. 关于数据块及其副本的状态,请阅读<HDFS源码分析之数据块及副本状态BlockUCState.ReplicaState>一文. checkReplicaCorrupt()方法专门用于损坏数据块检测,代码如下: /** * The next two methods tes

数据块在数据节点上是按照如下方式存储的. 首先是一个存储的根目录/Hadoop/data/dfs/dn,如下图所示: 接着进入current目录,如下图所示: 再进入后续的BP-433072574-192.168.1.224-1440568979639下current目录,如下图所示: 在它下面,有一个版本号文件VERSION和分布式文件系统使用情况文件dfsUsed,然后就是两个文件夹,其中rbw存储的是处于写过程中的数据块,而finalized存储的则是写已完成并提交的数据块.我们看下fin

在<HDFS源码分析心跳汇报之数据块增量汇报>一文中,我们详细介绍了数据块增量汇报的内容,了解到它是时间间隔更长的正常数据块汇报周期内一个smaller的数据块汇报,它负责将DataNode上数据块的变化情况及时汇报给NameNode.那么,时间间隔更长的正常数据块汇报都做了些什么呢?本文,我们将开始研究下时间间隔更长的正常数据块汇报. 首先,看下正常数据块汇报是如何发起的?我们先看下BPServiceActor工作线程的offerService()方法: /** * Main loop fo