在Hadoop中我们一定会使用hdfs的传输，那么，hdfs的读写流程究竟是什么，我利用了一点时间整理了一下 首先就是官网的图，介绍了HDFShdfs写流程 1，客户端client调用DistributedFileSystem这个对象的create方法去和NameNode这个节点进行rpc通信，然后NameNode来检查create这个方法所传输过来的hdfs_path这个路径是否已经存在以及是否
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2023-12-18 14:15:18
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HDFS写数据流程：详细步骤图：详细描述： 1.客户端向NN发送文件上传的请求 2.NN进行一系列的检查：是否有权限，文件的父目录是否存在，文件是否已经存在同名等等，检查通过，允许上传 3.NN告知客户端允许上传 4.客户端发送真正的文件上传的请求，请求包含一个重要信息，文件的长度/大小 5.NN根据文件的长度计算文件的切块的个数（200M/128M = 2）,以及获取文本的配置信息dfs.re
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2023-08-03 14:48:26
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文章目录1、HDFS写数据流程1.1 剖析文件写入1.2 网络拓扑-节点距离计算1.3 机架感知（副本存储节点选择）2、HDFS读数据流程 1、HDFS写数据流程1.1 剖析文件写入讲解：客户端将数据写入hdfs，底层是怎么操作的客户端1、客户端会先创建一个 Distributed FileSystem （分布式的文件系统），对上传文件按照文件块拆分后，一块一块上传NameNode2、检查上传的
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2023-07-24 09:28:54
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写在前面: 不考虑HA和Federation架构,如果本文有错误的地方还望大佬指出,小弟不胜感激. 1.客户端通过shell命令的方式传输文件到HDFS上(申请上传)hdfs dfs -put a.txt /tmp
#如果添加了-f就会覆盖掉hdfs上/tmp/a.txt文件2.namenode检查文件夹是否存在,检查文件是否存在,如果文件夹不存在是肯定不能上传的,如果文件存在就要看有没有覆盖写入
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2023-08-18 17:56:25
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目录一、Yarn的组件和作用1、ResourceManager2、NodeManager3、ApplicationMaster4、Container二、Yarn的job提交流程1、客户端提交作业，申请jobID2、ResourceManager返回一个jobID，并将存放资源的HDFS路径返回给客户端3、客户端把运行作业的资源上传到RM返回的HDFS路径上，上传内容为jar包、配置信息、分片信息
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2023-07-12 15:12:03
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1.客户端会调用DistributedFileSystem对象的create(filePath)方法，与NameNode进行RPC通信。 2.NameNode接收到用户的写文件的RPC请求后，首先进行各种检查。如用户是否有创建权限和该文件是否已存在，检查通过后才会创建一个文件，并将操作记录到editlog中，然后DistributedFileSystem会将DFSOutputStream对象包装在
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2023-06-13 22:53:25
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hadoop之job和shuffle过程1、job提交流程1、用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster（AM）程序，启动AM的命令，用户程序等。2、ResourceManger(RM)为该程序分配第一个Container，并与对应的NodeManger通讯，要求它在这个Container中启动应用程序AM。
3、AM首先向RM注册，这样用户可以直接通过RM查看应用
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2023-11-09 18:24:42
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http://www.cstor.cn/textdetail_10211.html 根据Maneesh Varshney的漫画改编，以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理。 一、角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下： Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与
原创
2023-05-08 20:59:13
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在实际数据处理过程中，Hadoop MapReduce（MR）流程是一个至关重要的组成部分。它提供了一种分布式计算的方法来处理大量数据。为了解决Hadoop MR流程中可能遇到的问题，本文将详细记录从环境准备到扩展应用的整个过程。
### 环境准备
在部署Hadoop MR之前，需要准备好相应的软硬件环境。
#### 软硬件要求
- **硬件要求：**
- 至少4GB的内存
- 一
一、流程示意图1、MapReduce流程示意图12、MapReduce流程示意图2二、流程示意图详解流程详解上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：1） MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中2） 从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件3） 多个溢出文件会被合
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2023-09-22 13:02:51
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阅读目录一、HDFS读取文件流程： 二、HDFS文件写入流程：回到顶部一、HDFS读取文件流程： 详解读取流程：Client调用FileSystem.open()方法： 1 FileSystem通过RPC与NN...
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2019-04-23 09:42:00
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Hadoop2.6.0学习笔记（七）HDFS读写流程
原创
2015-11-28 22:02:27
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HDFS读写流程一、写流程二、读流程三、总结 一、写流程（1）客户端通过Distributed FileSystem（我翻译成分布式文件系统？）模块向NameNode请求上传文件（会给定一个路径），然后NameNode检查目标文件是否存在，以及父目录是否存在。 （2）NameNode返回是否可以上传。 （3）客户端向NameNode请求上传第一个Block，向NameNode请求可以上传到哪几个
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2023-07-12 12:12:35
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hadoop的安装和配置基础环境 在Linux上安装Hadoop之前，需要先安装两个程序： 安装说明JDK 1.6或更高版本（本文所提到的安装的是jdk1.7）;SSH(安全外壳协议)，推荐安装OpenSSH。下面简述一下安装这两个程序的原因：Hadoop是用Java开发的，Hadoop的编译及MapReduce的运行都需要使用JDK。Hadoop需要通过SSH来启动salve列表中各台主机的守护
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2023-06-21 10:22:32
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如何手动启动Hadoop 2009-11-20 11:06 From地址为：http://hi.baidu.com/woodyzhou/blog/item/3cab4139cfa7072497ddd8c1.html Hadoop Cluster的启动可以说十分简单，最简单的一种方法就是运行$HADOOP_HOME/bin/start-all.sh，我也相信绝大多数的人都是这么启
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2023-07-12 14:25:40
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Hadoop HDFS读写数据过程原理分析摘要： 在学习hadoop hdfs的过程中，有很多人在编程实践这块不知道该其实现的原理是什么，为什么通过几十行小小的代码就可以实现对hdfs的数据的读写。下面介绍其实现的原理过程。一.读数据的原理分析1.打开文件用Java导入FileSystem类，通过FileSystem.get(conf)声明一个实例对象fs，从而分布式系统底层的配置文件会被项目所调
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2023-08-07 17:50:36
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读流程 1.openfile 客户端 指定文件的读取路径 2.从namenode那里得到文件块的存储位置（元数据信息） 3.根据元数据信息 去指定的datanode上读文件。如果文件特别大，namenode不会一次性把所有的块信息给客户端 ，而是客户端读一部分，读完之后再找namenode去要。如此循环，知道全部读完。 4.读完之后，关闭输入流写流程 1.create file 客户端获取文
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2023-09-20 12:43:57
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提交作业流程图：各自任务：1、客户端，提交MapReduce作业2、YARN的资源管理器（Resource Manager），协调集群中计算资源的分配3、YARN的节点管理器（Node Manager），启动并监控集群中的计算容器4、MapReduce的Application Master，协调MapReduce作业中任务的运行。Application Master和MapReduce任务运行于容
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2023-07-24 09:30:46
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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 | auroral-L前面几篇文章分享了HDFS NameNode和DataNode的初始化流程以及元数据管理流程，从HDFS的功能层面上来讲，主要的功能点我们都说到了，那么HDFS最重要的功能就是存储数据，即如何写读数据是HDFS最核心的功能点，本
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2023-09-20 10:28:12
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Mapreduce：hadoop的计算框架 说到Mapreduce内容很多，就是总结一下大概的框架和运行过程。本来应该在写HDFS后就写Mapreduce的，它们两个是密不可分的。mapreduce大概框架 Mapreduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output
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2024-03-05 22:15:47
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