DataNode心跳机制的作用讲解了DataNode的三个作用: register:当DataNode启动的时候,DataNode需要将自身的一些信息(hostname, version等)告诉NameNode,NameNode经过check后使其成为集群中的一员,然后信息维护在NetworkTopology中 block report:将block的信息汇报给NameNode,使得NameNode可以维护数据块和数据节点之间的映射关系 定期的send heartbeat 告诉NameNode我

分布式系统的节点之间常采用心跳来维护节点的健康状态,如yarn的rm与nm之间,hdfs的nn与dn之间.DataNode会定期(dfs.heartbeat.interval配置项配置,默认是3秒)向namenode发送心跳,如果Namenode长时间没有接受到datanode发送的心跳,我们在50070的nn管理界面上就会看到它的lastcontact字段越来越大,至到最后变为dead,namenode就会认为该DataNode失效. ClientProtocol.sendHeartBeat方

这一讲主要深入使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群,主要是通过实验的配置hdfs-site.xml文件的心跳来测试replication具体的工作和流程. 通过HDFS的心跳来测试replication具体的工作机制和流程的PDF版本请猛击这里. 王家林的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 ,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 在王家林 第六讲Hadoop图文训练课程:使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群初体验中,我们配置了had

文档目录: 说明 1. 连接阿里云物联网 2. IoT 客户端 3. 订阅Topic与响应Topic 4. 设备上报属性 4.1 上报位置信息 5. 设置设备属性 6. 设备事件上报 7. 服务调用 8. 委托事件 9. 自定义委托事件方法 阿里云物联网的位置服务,并不是完全独立的功能.位置信息包含 二维.三维,位置数据来源于属性的上传. 1)添加二维位置数据 打开 数据分析 -> 空间数据可视化 -> 二维数据 -> 添加,为上面演示的设备添加位置,刷新时间为1秒. 在产品功能中,打开

1. datanode介绍 1.1 datanode datanode是负责当前节点上的数据的管理,具体目录内容是在初始阶段自动创建的,保存的文件夹位置由配置选项{dfs.data.dir}决定 1.2 datanode的作用 datanode以数据块的形式存储HDFS文件 datanode响应HDFS 客户端读写请求 datanode周期性向NameNode汇报心跳信息,数据块信息,缓存数据块信息 1.3 datanode的多目录配置 datanode也可以配置多个目录,每个目录存储的数据不一

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

DataNode 目录结构 和namenode不同的是,datanode的存储目录是初始阶段自动创建的,不需要额外格式化. 1.    在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data/current这个目录下查看版本号 [victor@hadoop102 current]$ cat VERSION storageID=DS-1b998a1d-71a3-43d5-82dc-c0ff3294921b clusterID=CID-1f2bf8d1-5ad2-42

HDFS的DATANODE的剩余空间具体要到多大?关于这个问题,下面记录下对这个问题的调查 昨天,讨论群里面给出了一个异常: op@odbtest bin]$ hadoop fs -put ../tmp/file3 /user/hadoop/in2 14/01/15 02:14:09 WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): Fil

今天写了个socket的测试小程序,代码如下 import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.Socket; import java.net.UnknownHostException; /** * @author 某家: * @version 创建时间:2015年8月17日 下午3:04:14 * 类说明 */ public class Con

没用的 除非加入白名单 或者用户自己设置锁屏后不被杀死 不然的话 锁屏5分钟以内app会被杀死,包 括所有的service. 说白了就是定位不要纯依赖gps,很多硬件为了省电,会对熄屏下的模块功能和运行进行限制.还有个问 题就是熄屏大概30分钟后手机蜂窝数据也会休眠,这时候就必须要用服务唤醒一次才可以了. 定时定位用的timer是 非cpu叫醒的timer,所以在锁屏后会进cpu休眠,定时定位功能失效. 假如需要在cpu休眠状态下,仍然进行定时定位,需要自己实现.可以用alarmManager

转自:http://www.it165.net/admin/html/201402/2382.html 在上一篇文章Hadoop源码分析之DataNode的启动与停止中分析了DataNode节点的启动大致过程,下面来重点分析DataNode节点中启动过程中的与NameNode节点的几个通信过程. IPC对象创建 在DataNode类中有一个成员变量namenode,它是DatanodeProtocol类型,DatanodeProtocol接口是DataNode节点与NameNode节点间进行IP

目录 一. NameNode和SecondaryNameNode 1.NN和2NN 工作机制 2. NN和2NN中的fsimage.edits分析 3.checkpoint设置 4.namenode故障恢复(基本不用) 5.集群安全模式 二. Datanode 1.工作机制 2.数据校验 3.掉线参数配置 4.增加Datanode节点 5.删除datanode节点 6.多目录配置 一. NameNode和SecondaryNameNode 1.NN和2NN 工作机制 思考:NameNode中的元

在<HDFS源码分析心跳汇报之数据结构初始化>一文中,我们了解到HDFS心跳相关的BlockPoolManager.BPOfferService.BPServiceActor三者之间的关系,并且知道最终HDFS的心跳是通过BPServiceActor线程实现的.那么,这个BPServiceActor线程到底是如何工作的呢?本文,我们将继续HDFS心跳分析之BPServiceActor工作线程运行流程. 首先,我们先看下 那么,BPServiceActor线程是通过什么样的流程来实现心跳的呢?我

我们知道,HDFS全称是Hadoop Distribute FileSystem,即Hadoop分布式文件系统.既然它是一个分布式文件系统,那么肯定存在很多物理节点,而这其中,就会有主从节点之分.在HDFS中,主节点是名字节点NameNode,它负责存储整个HDFS中文件元数据信息,保存了名字节点第一关系和名字节点第二关系.名字节点第一关系是文件与数据块的对应关系,在HDFS正常运行期间,保存在NameNode内存和FSImage文件中,并且在NameNode启动时就由FSImage加载,之后的

1.bin/hdfs namenode -format ** 注意事项 1.在配置好了配置文件之后,首次启动之前,做初始化操作 2.在后续启动的时候,不需要再初始化 3.初始化的一些影响 一.初始化操作 @_为什么要初始化,它到底做了哪些事情? 答:初始化的时候,会新建文件夹,dfs/name,文件夹的名字是dfs,在他下面会新建一个文件夹,名字是name ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××

1.上传本地文件到HDFS //上传本地文件到HDFS public class CopyFile { public static void main(String[] args) { try { Configuration conf = new Configuration(); String str_src = "/usr/local/myjar/mongo/地图数据/Zhengye_Drive_Testing_Data/solu" + "/solu_Yanming_Dri

Flume介绍Flume是Apache基金会组织的一个提供的高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 当前Flume有两个版本,Flume 0.9x版本之前的统称为Flume-og,Flume1.X版本被统称为Flume-ng. 参考文档:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.5

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

在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时,有不少困惑的地方,结合以前的资料再次学习;  大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS.Map-Reduce. Bigtable,其中GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起,以此引发大数据第二波技术浪