前言：ConcurrentHashMap是非常经典的一个类，面试中会被经常问到，因为它里面用了非常复杂的数据结构，设计上也非常精致，同时又涉及并发编程，可以说是个宝藏类，我会尝试解读一下这个类。（我会抽空一直更新）它的代码高达6300行一 注释我们来看一下类的注释：上面贴出来的是第一段注释，后面我就不贴图了，直接翻译：第一段：一个支持完全并发读和高期望并发更新的hash表，这个类和HashTabl
# HDFS Java 多线程实现指南
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言实现HDFS的多线程操作。HDFS是Hadoop分布式文件系统的一部分，它提供了高可靠性的数据存储和处理能力。通过使用多线程，我们可以提高文件读写的效率和性能。
## 2. 多线程实现流程
下表展示了实现HDFS多线程的基本流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
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原创
2023-11-16 05:01:13
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1，线程同步概念 在并发情况下，指令执行的先后顺序由内核决定，同一个线程内部，指令按照先后顺序执行，但不同线程之间的指令很难说清楚是哪一个先执行，如果运行的结果依赖于不同线程执行的先后的话，那么就会形成竞争条件，在这样的情况下，计算的结果很难预知，所以应该尽量避免竞争条件的形成。
用法-mkdir 创建目录 Usage：hdfs dfs -mkdir [-p] < paths> 选项：-p 很像Unix mkdir -p，沿路径创建父目录。-ls 查看目录下内容，包括文件名，权限，所有者，大小和修改时间 Usage：hdfs dfs -ls [-R] < args> 选项：-R 递归地显示子目录下的内容-put 将本地文件或目录上传到HDFS中的路径
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2024-02-16 11:44:29
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文章目录HDFS常见功能集群间数据拷贝文件归档快照管理回收站 HDFS常见功能集群间数据拷贝scp实现两个远程主机之间的文件复制scp -r hello.txt root@bigdata111:/user/itstar/hello.txt // 推 push
scp -r root@bigdata112:/user/itstar/hello.txt hello.txt // 拉 pull
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2024-03-23 15:21:29
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解决一致性问题，除了排队（加锁）、投票（拜占庭将军）、CAS+voilate外，ThreadLocal不失为一个更轻量级的优选方案。
目录定义API场景分析场景实验，观察Spring框架在多线程场景的执行情况10000此请求，单线程10000次请求，线程数加到100对c的访问加锁把c设为ThreadLocal收集多个ThreadLocal中的数据实验总结
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2024-02-22 10:45:20
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tensorflow多线程批量读取数据总所周知，在深度学习中，tensorflow是非常好用的一个框架，也是比较常用的一个框架，而我这篇博客主要是讲述如何用tensorflow多线程批量读取数据。在我们使用算法来预测或者分类数据时，都会使用大量的数据来训练模型，而这些数据往往都是使用文件来保存的。而我们在机器学习中往往会遇到数据量太大，读取数据的速度太慢了，这种普通的读取数据的方式会严重影响了我们
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2024-04-15 22:54:27
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《Hadoop权威指南》笔记 第三章 HDFS Hadoop是一次写入, 多次读取，因为这种被认为是最高效的访问模式. HDFS为高数据吞吐量优化, 高时间延迟. 对于低延迟, HBase是更好的选择. 大量的小文件不适合HDFS: namenode将文件系统的元数据存储在内存中，包括文件，目录，
本文由南京大学顾荣、李崇杰翻译整理自Alluxio公司技术博客，由Alluxio公司授权CSDN首发（联合），版权归Alluxio公司所有，未经版权所有者同意请勿转载。1.介绍Alluxio是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统。它为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁，统一了数据访问的方式，使得数据的访问速度能比现有常规方案高出几个数量级。Hadoop Distributed File
前言 简单的描述HDFS文件系统的读写流程,以及向HDFS文件系统写入文件时为什么要使用pipline。实际读写流程远比下面描述的复杂。 将文件写入HDFS文件系统1.客户端向NameNode发送写入指令2.NameNode检查是否可以写入(目录是否存在、集群是否可用)并返回信息3.客户端向NameNode请求DataNode写入列表进行数据写入4.返回进行写入的DataNode列表(3副本)5
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2024-04-11 11:15:12
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前言 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。 优点是： 高吞吐量访问：HDFS的每个Block分布在不同的Rack上，在用户访问时，HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供。
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2024-09-03 13:15:52
44阅读
文章目录1. 传统 创建线程的两种方式2. 传统 定时器技术3. 传统线程 互斥技术4. 传统线程 同步通信技术5. 线程范围内 共享变量 概念和作用6. ThreadLocal类及应用技巧7. 多个线程之间 共享数据的方式8. Java 原子性类的应用9. Java 线程并发库的应用(线程池)10. Callable 与 future的应用11. 线程锁的技术12. Java 读写锁技术的使用
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2023-06-15 10:47:43
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ThreadLocal是什么 早在JDK 1.2的版本中就提供Java.lang.ThreadLocal，ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路。使用这个工具类可以很简洁地编写出优美的多线程程序。 当使用ThreadLocal维护变量时，ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会影响其它
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2023-09-04 11:14:07
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HDFS的读写流程——宏观与微观HDFS：分布式文件系统，负责存放数据分布式文件系统：就是将我们的数据放到多台电脑上存储。写数据：就是将客户端上的数据上传到HDFS宏观过程客户端向HDFS发送读写数据请求hdfs dfs -put student.txt /shujia/ 客户端发送命令将student.txt文件上传到/shujia/目录下Filesystem通过rpc调用namenode的pu
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2024-05-08 10:12:09
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HDFS设计:以流式数据访问模式来存储超大文件，“一次写入，多次读取”；HDFS为高数据吞吐量应用优化的，低延迟的方位需求应选择HBase；文件系统的元数据存储在namenode的内存中，所能存储的文件总数受限于内存容量；HDFS的块（block）默认为64M（块大的目的为了最小化寻址开销，从磁盘传输时间可明显大于定位时间），以块存储而非文件可简化存储系统的设计HDFS只是Hadoop文件系统的一
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2024-03-25 16:31:19
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前言在Hadoop内部，详细实现了很多类的文件系统，当然最最被我们用到的就是他的分布式文件系统HDFS了。可是本篇文章不会讲HDFS的主从架构等东西，由于这些东西网上和资料书中都讲得非常多了。所以，我决定以我个人的学习所得。来讲讲HDFS内部的一些有意思的东西，也作为一个起始点。为兴许继续深入当中模块的学习做基础。HDFS两大主流关系模块与NameNode相关，文件系统元数据操作相关。包含文件文件
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2024-03-25 16:13:41
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使用 apache 的commons-io包下的FileUtilsimportorg.apache.commons.io.FileUtils;下载commons-io包官方API文档点击即可下载，然后导入IDEA的库中或者项目中。导包首先创建一个下载器步骤：1.新建一个download类2.在类中建立一个下载方法下载方法需要接收2个变量，一个是url下载地址，一个是name文件名称3.在下载方法中
# Java 多线程读取 HDFS 文件
在大数据处理领域，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）广泛应用于存储和管理海量数据。为了提升读取 HDFS 文件的效率，Java 支持多线程操作，可以在读写过程中充分利用多核 CPU 的优势。本文将以示例的形式详细介绍如何使用 Java 多线程读取 HDFS 文件。
## 1. HDFS 简介
HDFS 是一个分布式文件系统，能够支持大数据的存储
原创
2024-09-13 05:59:42
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HDFSEventSink是flume中一个很重要的sink，配置文件中type=hdfs。与此sink相关的类都在org.apache.flume.sink.hdfs包中。 HDFSEventSink算是一个比较复杂的sink，包下涉及的源代码文件数多达13个。。。可配置的参数众多。。。希望我能讲清楚。 一、首先依然是看configure(Context context)方法，用来获取配置文件
概述对于通过编程，使用API来对HDFS进行操作的场景，其中一个需要考虑的问题是如何管理FileSystem实例（确切地说是DistributedFileSystem实例），通过查询文档，发现它是线程安全的但是这里的“线程安全”是指客户端的操作（创建文件夹、删除文件夹、创建文件...），但是FileSystem实例本身在不同线程间共享，却不是“安全”的。如果有两个线程使用同一个FileSystem
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2024-03-26 15:15:01
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