一、数据单位： block ：文件上传前需要分块，这个块就是block，一般为128MB，可以修改。因为块太小：寻址时间占比过高。块太大：Map任务数太少，作业执行速度变慢。它是最大的一个单位。 packet ：packet是第二大的单位，它是client端向DataNode，或DataNode的PipLine之间传数据的基本单位，默认64KB。 chunk ：chunk是最小的单位，它是c
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2024-10-26 19:14:20
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1.读流程 1.1 、Client通过FileSystem.open(filePath)方法,与NN节点进行【rpc】协议通信，校验是否有权限是否存在，假如都ok，返回该文件的部分或全部的block的列表(包含各个block块的分布在DN地址的列表)，也就是返回【FSDataInputStream】对象； 1.2、Clinet调用FSDataInputStream.read方法。 a.与第一个块的
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2024-03-12 14:32:07
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一、客户端读流程简述1.跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器，HDFS客户端首先调用DistributedFileSystem.open方法打开HDFS文件，底层会调用ClientProtocal.open方法，返回一个用于读取的HdfsDataInputStream对象。2.从NameNode获取DataNode地址：在构造DFSInputStream的时候
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2023-11-10 11:57:57
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# Android屏幕超时代码：带你探索触摸屏开发的奥秘
## 引言
在移动互联网高度发展的今天，触摸屏已经成为手机、平板和各种智能设备的主要交互方式。Android作为最受欢迎的移动操作系统之一，其屏幕交互的实现依赖于强大的API和底层代码。本文将带你深入了解Android屏幕超时代码的基本概念，结合代码示例和序列图，帮助你更好地理解相关技术。
## Android触摸事件处理
在And
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java代码在HDFS中进行文件的读写操作。在大数据时代，HDFS（Hadoop Distributed File System）作为一个大规模的数据存储解决方案，得到了广泛的应用。但在实际的开发过程中，我们会面临许多技术挑战，比如性能的优化和数据的可靠性等问题。
### 背景定位
初始技术痛点主要集中在HDFS操作过程中对性能的依赖以及在不同场景下的灵活性需求
背景在服务化系统中，对于上下游服务的依赖调用往往是通过RPC接口调用实现的，为了系统稳定性，防止被上游服务超时hang死，我们需要对接口调用设置超时，如果在设置的超时时间内没有响应，则需要提早中断该请求并返回。比如下游接口对于我们的超时时间限制是150ms，因为业务特点原因，我们需要对上游服务某个接口调用设置50ms超时，如果在指定时间内没有返回，则返回降级数据。超时中断Future超时说到超时中
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2024-04-19 18:08:24
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HDFS读文件客户端首先调用FileSystem对象的open方法打开文件，其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。DistributedFileSystem通过调用RPC(远程过程调用)向namenode发起请求，获得文件的第一批block的位置信息。同一block按照备份数会返回多个DataNode的位置信息，并根据集群的网络拓扑结构排序，距离客户端近的排在前面， 如
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2024-02-20 07:45:35
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6）client开始传输block(先从磁盘读取数据存储到一个本地内存缓存)，以packet为单位（一
原创
2022-12-07 14:45:25
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一、HDFS 写数据流程写的过程： CLIENT（客户端）：用来发起读写请求，并拆分文件成多个 Block；NAMENODE：全局的协调和把控所有的请求，提供 Block 存放在 DataNode 上的地址；DATANODE：负责数据的存储，可以有很多个； 客户端想 NameNode 发出请求（包含 Blocksize 和 副本数）；NameNode 经
HDFS读写数据（流程+操作）一.文件上传(I/O流） 1）客户端通过DistributedFileSystem模块向namenode请求上传文件 namenode检查 (1)目标文件是否已经存在 (2)父目录是否存在 (3)是否有文件上传权限等 (4)如果检查没问题，则会发送允许上传的响应fs.create(new Path("/input/hadoop-2.7.3.tar.gz")) (1)创
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2024-03-21 22:38:08
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1.分布式文件系统理解 使用低配置电脑配置成集群，存储管理单台电脑不能处理的大型文件。 直观理解三个臭皮匠，顶个诸葛亮。 很多磁盘加一起就可以装超多电影。 类似于你出5毛，我出5毛，我们一起凑一块。2.hdfs优缺点 优点： a.高容错性：数据自动保存多个副本；通过增加副本的形式，提高容错性。一个副本丢失以后，它可以自动恢复。 b.适合处理大数据：数据规模达到GB、T
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2023-07-12 13:28:34
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# HDFS数据读写过程 Python 实现指南
在现代大数据处理中，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）被广泛使用来存储和管理大规模数据。本文将详细介绍如何使用 Python 进行 HDFS 数据的读写操作。通过一系列步骤和具体代码示例，我们希望帮助你理解整个流程。
## 流程概述
以下是使用 Python 操作 HDFS 数据的基本流程：
| 步骤 | 描述
HDFS入门（四）—— HDFS的读写流程（图文详解步骤2021） 文章目录HDFS入门（四）—— HDFS的读写流程（图文详解步骤2021）4.1 HDFS 写数据流程4.1.1 剖析文件 写入4.1.2 网络拓扑- 节点 距离计算4.1.3 机架 感知 （副本 存储 节点 选择）1 ）机架感知说明2 ）Hadoop3.1.3 副本节点选择4.2 HDFS 读数据流程 4.1 HDFS 写数据流
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2024-02-02 09:55:19
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一：准备工作 1.新建class类 2.开启HDFS服务 3.将配置文件拷贝进resources路径 方便了Configuration的读取配置。 二：读出HDFS文件系统中的文件到控制台 4.读出在路径中的文件，显示在控制台上 5.分别解析，获取文件系统（两种方式） （方式一） （方式二） 这种方
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2016-09-27 11:18:00
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文章目录HDFS写数据流程图HDFS读数据流程图HDFS 元数据管理与checkpoint HDFS写数据流程图客户端会根据配置文件将需要写入的文件切分为多个block, 例如将 jdk.tar.gz 切分为 block1 和 block2客户端首先向NN发送写数据的请求， 当请求同意后，客户端会向NN发送请求写入block1，NN会告知客户端block1将被写入哪些DN（DN1, DN2, D
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2024-04-12 08:34:09
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在Kubernetes（K8S）集群中连接服务器超时代码cloud是一个常见的问题，通常会导致应用无法正确访问外部服务或资源。在本文中，我将指导您如何处理这种问题，从而帮助您更好地理解和解决这个问题。
首先，让我们简单了解一下整个流程，可以使用以下步骤表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|--------|--------------------
原创
2024-04-30 11:49:25
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数据读取流程：客户端访问NameNode，告知需要读取的文件客户身份确认通过信任的客户端。由其指定用户名通过诸如kerberos等强制认证机制完成检查文件的所有者及其设定的访问权限，如果文件确实存在，而且用户对这个有访问权限。NameNode告知客户端文件的第一个数据块的标号以及保存该数据块的DataNode列表(列表是根据DataNode与客户端间的距离排序的，距离是根据Hadoop集群的机架拓
原创
2015-07-10 14:05:44
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blocksize 64M hadoop2.x 128Mhttps://www.toutiao.com/article/7022948464581427743/?app=news_article×tamp=1720357629&use_new_style=1&req_id=20240707210709D33F259E620E3F7C812A&gr
原创
2024-07-07 21:10:57
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hadoop三个核心内容是HDFS、mapreduce以及HBase。此文简单描述HDFS的读写原理读原理HDFS客户端调用Distributed FileSystem中的open（）通过RPC协议调用NameNode来确定请求文件块所在的位置Distributed FileSystem（以下简称DFS）向客户端返回一个支持文件定位的输入流对象FSDataInputStream（以下简称FSDIS
原创
2016-09-18 20:35:54
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hadoop hdfs读写 hdfs读取文件1.FSDataInputStream，open创建输入流，建立与na
原创
2023-04-20 16:45:04
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