在《HDFS源码分析心跳汇报之整体结构》一文中,我们详细了解了HDFS中关于心跳的整体结构,知道了BlockPoolManager、BPOfferService和BPServiceActor三者之间的关系。那么,HDFS心跳相关的这些数据结构,都是如何被初始化的呢?本文,我们就开始研究HDFS心跳汇报之数据结构初始化。  &nbsp
  关于hdfs源码的阅读,我这个小菜鸟觉得有这么两种方式去读,一是抓住它关键的数据结构,知道了他们是干什么用的,剩下的就是一些围着他们转的操作了;二是跟踪执行过程的流程式阅读,以mkdir为例,从client应用发出mkdir请求到传递给namenode,再在datanode上执行,这么一个过程详细地跟踪下来,就理解了一大片。两种路子没有孰优孰劣,配合使用或许更有效。本篇先从数据结构的角度分享一
转载 2024-03-16 22:35:15
126阅读
  最近突然觉得, 很多掌握的都还是很浅的原理,需要更深入细粒度去了解整个分布式系统的运转机制。于是。。开始作死而又作死而又作死的源码之旅。  Hadoop包的功能总共有下列几类:  tool:提供一些命令行工具,如DistCp,archive  mapreduce,:Hadoop的Map/Reduce实现  filecache:提供HDFS文件的本地缓存,用于加快Map/Reduce的数据访问速
 HDFS 的特点  HDFS具有高容错性的特点(fault-tolterant)的特点,因为hadoop部署在 廉价的商用集群上,所以HDFS被设计成认为硬件是常态,具有高容错性。其提供高吞吐量(high  throughput)的特性, 用来访问应用程序的数据,适合有超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了对POSIX的要求,这样可以实
转载 2024-03-28 23:33:52
27阅读
Hadoop文件系统中有一个抽象的文件系统类,HDFS只是其中的一个实现。java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem 定义了Hadoop中一个文件系统接口,并且该抽象类有几个具体的实现,例如LocalFileSystem,hdfs.DistributeFileSystem等虽然我们关注的是HDFS的DistributedFileSystem但还是应该集成FileS
转载 2024-04-19 17:55:51
11阅读
HDFS读写文件是一个很重要的过程,然后本篇文章主要从源码角度讲解HDFS读写文件客户端的一系列操作,为了方便大家理解,我画了一张简要的流程图,方便大家理解。一段简要的读写代码如下:public static void main(String[] args) throws Exception { String file = "/test/1111.txt"; Configuration
转载 2024-04-14 11:11:28
29阅读
作者 | 吴邪   大数据4年从业经验,目前就职于广州一家互联网公司,负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究编辑 | lily关于一门技术源码的解读是很令人头疼的一件事情,很多小伙伴都不知道从何入手,作为一名程序猿,我也是这样经历过来的,在没人指导的情况下不断碰壁,那种想入而不得的感觉相当难受,希望通过这篇文章能帮助同学们学会阅读源码的技巧。前面两篇文章《Had
Hadoop源码分析(16)1、 RPC解析 在文档(15)中解析了实际进行远程调用client类的call方法。在该文档中提到的其本质是使用java的NIO与远端的服务器进行连接。并通过channel将需要执行的方法的数据发送过去,然后等待远端将执行结果返回给客户端。   hdfs的组件中很多都有RPC的server端,之前文档分析到namenode启动的时候会从journalnode中读取其存
继续上一篇blog,进一步分析FileSystem的API,并完善类图3、write 数据FileSystem类有一系列的create方法,其中简单的方法就是给定一个Path对象,然后返回一个用于写入数据的输出流:public FSDataOutputStream create(Path f) throws IOExceptioncreate方法的多个重载版本中主要是允许我们指定是否需要覆盖已有的
转载 2024-08-02 13:01:15
0阅读
目录HDFS写数据流程宏观流程图解描述流程微观流程流程 HDFS写数据流程宏观流程图解描述写数据就是将客户端的数据上传到HDFS流程1、 客户端向HDFS发送写数据请求hdfs dfs -put user.txt /data/2、 filesystem通过rpc远程调用namenode的create方法NN 会检查要创建的文件是否已经存在,创建者是否有权限进行操作。权限有:NN会针对这个文件创建
其实我很害怕阅读源代码,不过得克服自己的恐惧感,所以打算开始阅读HDFS源码,学习它主要有需要两个方法配合使用一是阅读源码,找到入口函数,然后根据一步步的跳转和关键数据结构的学习来了解 二是运行源码,然后设置断点跟踪执行流程,比如说client端发出ls 命令,然后跟踪此命令执行过程都调用了哪些函数,执行了什么任务,就一目了然了。HDFS的框架结构,在上一篇日志中已经给出来了,这里就不再重复了。
HDFS读写流程分析结合《Hadoop权威指南》 + Hadoop源码 + 《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》,对HDFS读写流程和源代码做了总结内容提要HDFS读写流程源代码分析和真实生产环境debug案例1. HDFS读流程《Hadoop权威指南》:HDFS读操作,一般是客户端通过RPC 调用namenode以确定问价按块起始位置,对于每一个块,namenode返回保存该块副本的dat
作者 | 吴邪  这篇文章我们分享HDFS读取数据的流程,相对于写数据流程来说,读数据的流程会简单不少,写完这一篇之后,对HDFS的核心代码剖析算是告一段落了,这一系列包含了NameNode的初始化、DataNode的初始、元数据管理、HDFS写数据流程、HDFS读数据流程五个核心部分,毕竟HDFS是一个百万行级别代码的技术架构,内容非常多,所以本系列只选取HDFS关键且核心的功能点来剖
转载 2024-04-19 16:31:54
32阅读
刚开始学习HDFS源码,写篇博客加深下印象在写这篇博客之前,我们先参考董西成的文章http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/how-to-read-hadoop-code-effectively/,先了解下前人在阅读hadoop源码时积攒下的经验。根据个人学习的感受,比较赞同董西成的看法,学习hadoop源码应分为以下三个阶段。源码阅读准备阶段-----从参
转载 2024-05-07 14:13:12
48阅读
前言 在linux文件系统中,i-node节点一直是一个非常重要的设计,同样在HDFS中,也存在这样的一个类似的角色,不过他是一个全新的类,INode.class,后面的目录类等等都是他的子类。最近学习了部分HDFS源码结构,就好好理一理这方面的知识,帮助大家更好的从深层次了解Hadoop分布式系统文件。HDFS文件相关的类设计 在HDFS中与文件相关的类主要有这么几个 1.INode--这个
转载 2024-05-24 22:54:08
21阅读
HDFS写入文件的重要概念HDFS一个文件由多个block构成。HDFS在进行block读写的时候是以packet(默认每个packet为64K)为单位进行的。每一个packet由若干个chunk(默认512Byte)组成。Chunk是进行数据校验的基本单位,对每一个chunk生成一个校验和(默认4Byte)并将校验和进行存储。在写入一个block的时候,数据传输的基本单位是packet,每个pa
原创 2013-06-04 16:51:40
571阅读
一、前言想必每次去面试都复习这样一道题:HDFS 的读写流程,自然是先百度一番,复制一下答案,1 2 3 4 5 6 点,背一背完事。面试完,还是不了解 HDFS 究竟是怎么设计这个写数据流程的。其实这个里面也有很多我们值得学习的东西,比如既然写数据到 DataNode,如何保障数据一致性,如何保障数据在写的时候不丢失,重试如何做的,如何做三备份的?那么这次咱就趴一趴 HDFS 的写数据流程吧。二
转载 2024-05-09 11:38:17
145阅读
1、HDFS 介绍       Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch,后者是一个开源的网络搜索引擎,本身也是Luene项目的一部分。Aa
转载 2023-06-05 09:09:52
76阅读
1、大数据源码解读思路(1)掌握其网络通信架构(2)场景驱动方式HDFS:namenode datanode启动写数据得流程更新原数据流程读数据流程2、Hadoop RPC的Demo详述含义:远程过程调用,即不同进程的方法的调用。2.1、创建pom依赖<dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <
                                                        &nbs
转载 2024-04-30 20:17:29
32阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5