DataNode作用文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode 节点承担。 每一个 block 都可以在多个datanode 上。 Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block信息。 存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication，默认是 3）。心跳是每3秒一次 心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制
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2024-10-17 18:51:25
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(1) 读取参数，global buffer pool以及 local buffer Innodb_buffer_pool_size，理论上越大越好，建议服务器50%~80%，实际为数据大
原创
2024-06-05 11:49:37
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hadoop 性能调优 重要参数设置技巧这里主要针对Mapreduce的性能调优。这一两个月在做mapreduce的性能调优，有些心得，还是要记下来的，以郷后人~这里主要涉及的参数包括：HDFS：
dfs.block.size
Mapredure：
io.sort.mb
io.sort.spill.percent
mapred.local.dir
mapred.map.tasks &
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2024-04-26 06:48:07
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1.无法使用hdfs文件系统作为输入和输出(flink无法使用hdfs)原因：我使用的是flink1.13.3版本比较新，从1.8.X版本之后就没有直接支持和hadoop的连接了。 如之前的flink安装包都是这样的：（带有hadoop） 需要我们下载相应的uber和cli： 如题主flink1.13.3,scala2.11下载的是： flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.
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2023-10-11 09:08:02
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这里主要针对Mapreduce的性能调优。这里主要涉及的参数包括：HDFS：
dfs.block.size
Mapredure：
io.sort.mb
io.sort.spill.percent
mapred.local.dir
mapred.map.tasks & mapred.tasktracker.map.tasks.maximum
mapred.reduce.tasks &
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2024-05-05 17:57:11
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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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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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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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读写锁是什么如果没有读写锁，那么使用其他类型的锁，线程无论是做读操作还是写操作，都需要去获取锁，也都需要阻塞等待着锁资源的释放。但是如果仅仅是读操作，其实完全是允许多线程同时进行的，因为读操作不涉及数据的修改，也就不会引起线程安全问题，相反的，多个读操作并行执行，反而提高了效率。而因为写操作涉及数据的修改，会引起线程安全问题，所以写操作就要做到与其他操作的互斥，以此来保证线程的安全。读写锁就提供了
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2024-10-09 12:43:06
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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
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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
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2024-07-07 21:10:57
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在前文大数据系列1：一文初识Hdfs中，我们对Hdfs有了简单的认识。在本文中，我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程，为后续追踪读写流程的源码做准备。Hdfs 架构首先来个Hdfs的架构图，图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作。对于一个客户端而言，对于Hdfs的操作不外乎也就读写两个操作，接下来就去看看整个流程是怎么走的。下面我们由浅及深，分为简单流程，详细流程分别介绍读写过程简单流程读
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2023-07-31 17:19:07
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1. 对象 HDFS的读写流程参与者有客户端（Client）和集群（NameNode和DataNode）。 2. 写数据流程 写数据流程步骤（创建分布式文件系统）： 1）客户端向NameNode请求上传xx文件； 2）NameNode进行校验，响应是否可以上传文件； 3）请求上传第一个Block（0 ...
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2021-10-31 17:08:00
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# 如何在Python中读写HDFS
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中读写HDFS。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程步骤
下面是实现“Python读写HDFS”的步骤表格：
| 步骤 | 操作内容 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 安装pyarrow库 |
| 2 | 连接HDFS
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2024-03-19 05:11:58
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文章目录写数据流程举例：异常写流程读数据流程 写数据流程①服务端启动HDFS中的NN和DN进程 ②客户端创建一个分布式文件系统客户端，由客户端向NN发送请求，请求上传文件 ③NN处理请求，检查客户端是否有权限上传，路径是否合法等 ④检查通过，NN响应客户端可以上传 ⑤客户端根据自己设置的块大小，开始上传第一个块，默认0-128M, NN根据客户端上传文件的副本数(默认为3)，根据机架感知策略选取
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2023-07-30 17:17:17
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