读写Channel(READ)的创建和注册 在NioEventLoop#run中提到,当有IO事件时,会调用processSelectedKeys方法来处理. 当客户端连接服务端,会触发服务端的ACCEPT事件,创建负责READ事件的channel并注册到workerGroup中 跟踪processSelectedKeys的调用 NioEventLoop#processSelectedKeys() --> NioEventLoop#processSelectedKeysOptimized() -

0.写在前面:一定要注意我们是否有源文件的读权限,是否有目标文件夹的写权限!没有的话要先把权限设置好! *.设置权限的方法:切换到有权限操作文件或文件夹的用户,利用chmod命令修改权限 1.安装: 这个不用安装,系统自带 2.作用: 两台linux机器,一台是你本机,另一台在别处,这种情况下两边文件互传 3.语法: scp 本机文件1/远程机器上的文件 远程机器位置/本机的位置,因为scp是复制命令,所以这样理解这个语法,复制(scp)...到...,从前面的语法书写上看,即可以复制本地的文件

Linux自带了ntp服务 -- /etc/init.d/ntpd,这个服务不仅可以设置让本机和某台/某些机器做时间同步,他本身还可以扮演一个time server的角色,让其他机器和他同步时间. 配置文件就是/etc/ntp.conf. 为了测试,设置让node2 -- 192.168.1.102和node1 -- 192.168.1.101做时间同步.第一步,node1做time server,node1本身不和其他机器时间同步,就是取本地时间.所以,先把node1机器的时间调准了: [ro

首先你所操作的各台linux机器间必须设置了ssh免密码登录,具体方法可上网查看.将文件从一台linux机器拷贝到多台分为以下几个步骤: 第一步:创建脚本文件remotecopy.sh #!/bin/bash while getopts f: OPT; do case $OPT in f|+f) files="$OPTARG $files" ;; *) echo "usage: `basename $0` [-f hostfile] <from> <to&g

同一台Windows机器中启动多个Memcached服务 这就需要在一台机器上启动多个Memcached服务了. 假设Memcached在如下目录:C:\memcached\memcached.exe 在CMD中执行如下命令即可再安装一个Memcached服务(记得换个端口号啊!): sc create "Memcached Server1" start= auto binPath= "F:\memcached\memcached.exe -d runservice -m 3

克隆虚拟机 1.      克隆 之后自己命名克隆的虚拟机并自己选择存放位置,完成克隆 2.      克隆虚拟机之后对新的虚拟机修改网络配置,以免冲突(将配置文件里的UUID去掉,并修改IP地址) 3.      修改名称 4.      用xshell远程连接两台虚拟机 两台linux机器相互登录 1.      在01机器上使用ssh加上02的IP地址,连接02 2.      使用xshell两台虚拟机相互连接 可使用命令 ssh –p 指定端口(如22) root@IP地址  (例:s

写数据是NIO Channel实现的另一个比较复杂的功能.每一个channel都有一个outboundBuffer,这是一个输出缓冲区.当调用channel的write方法写数据时,这个数据被一系列ChannelOutboundHandler处理之后,它被放进这个缓冲区中,并没有真正把数据写到socket channel中.然后再调用channel的flush方法,flush会把outboundBuffer中数据真正写到socket channel.正常情况下flush之后,数据已经真正写完了.

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 概述: 上一小章我们介绍了解码器, 这一章我们介绍编码器 其实编码器和解码器比较类似, 编码器也是一个handler, 并且属于outbounfHandle, 就是将准备发出去的数据进行拦截, 拦截之后进行相应的处理之后再次进发送处理, 如果理解了解码器, 那么编码器的相关内容理解起来也比较容易 第一节: writeAndFlush的事件传播 我们之前在学习pipeline的时候, 讲解了write事件的传播过程, 但在实际使用的时候, 我们通常不会调

Netty源码分析第七章: Netty源码分析 第二节: MessageToByteEncoder 同解码器一样, 编码器中也有一个抽象类叫MessageToByteEncoder, 其中定义了编码器的骨架方法, 具体编码逻辑交给子类实现 解码器同样也是个handler, 将写出的数据进行截取处理, 我们在学习pipeline中我们知道, 写数据的时候会传递write事件, 传递过程中会调用handler的write方法, 所以编码器码器可以重写write方法, 将数据编码成二进制字节流然后再继

Netty源码分析七章: 编码器和写数据 第三节: 写buffer队列 之前的小节我们介绍过, writeAndFlush方法其实最终会调用write和flush方法 write方法最终会传递到head节点, 调用HeadContext的write方法: public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception { unsafe.write(msg, prom

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 第四节: 刷新buffer队列 上一小节学习了writeAndFlush的write方法, 这一小节我们剖析flush方法 通过前面的学习我们知道, flush方法通过事件传递, 最终会传递到HeadContext的flush方法: public void flush(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { unsafe.flush(); } 这里最终会调用AbstractUnsafe的flush方法

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 第五节: Future和Promise Netty中的Future, 其实类似于jdk的Future, 用于异步获取执行结果 Promise则相当于一个被观察者, 其中promise对象会一直跟随着channel的读写事件, 并跟踪着事件状态, 然后执行相应的回调 这种设计思路也就是java设计模式的观察者模式 首先我们看一段写在handler中的业务代码: @Override public void channelRead(ChannelHandle

每天有300W的pv,我们单台机器的QPS为58,大概需要部署几台这样机器? 一.总结 一句话总结: ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 139 / 58 = 3 1.每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS? ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 二.假设一天中80%的访问都集中在20%的时间内(峰值), 每天有300W的pv,我们单台机器的QPS为58,大概需要

HA工作机制 (配置HA高可用传送门:https://www.cnblogs.com/zhqin/p/11904317.html) HA:高可用(7*24小时不中断服务) 主要的HA是针对集群的master节点的,即namenode和resourcemanager,毕竟DataNode挂掉之后影响 不是特别大,重启就好了. HDFS的HA *HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题.如果出现故障,如机器崩溃或机

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

HDFS写数据的流程 HDFS shell上传文件a.txt,300M 对文件分块,默认每块128M. shell向NameNode发送上传文件请求 NameNode检测文件系统目录树,看能否上传 NameNode向shell发送允许上传通知 shell向NameNode发送上传block1,备份为3的通知. NameNode检测DataNode信息池,查找的3台DataNode的IP,查找的IP有以下机制: 网络拓扑距离最近(经历交换机最少) 如果shell本身就是一个DataNode,本地会

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

转载:https://blog.csdn.net/neven7/article/details/53909256 1.背景 做性能测试时,统计性能数据分为被压系统的数据和被压系统所在机器的数据,被压系统所在机器的数据主要包括CPU利用率.内存使用率.网络IO.磁盘IO和负载load:nGrinder默认只收集CPU, Memory, Received Byte/s, Sent Byte Per Secode/s,同时支持自定义数据收集,之前介绍过相关内容:nGrinder对监控机器收集自定义数据

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

HDFS数据存储 HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时.请求NameNode分配一个block. NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client. HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里. 核心类DistributedFileSystem HDFS写数据流程 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接

namenode元数据管理要点 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: secondar