0.Hadoop分布式文件系统 HDFSHDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，运行与商用硬件集群上。1.流式数据访问HDFS的构建思路：一次写入，多次读取是最高效的访问模式。2. Block数据块HDFS基本读写单位，类似于磁盘的页，每次都是读写一个块一般大小为64M，配置大的块目的是最小化寻址开销。 因为： 1）减少搜寻时间，一般硬盘传输速率比寻道时间要快，大的块可以减少寻道时间； 2
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2024-08-02 10:37:05
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问题导读：1、设计HDFS是为了解决什么问题？2、HDFS有哪些角色？各自的作用？3、HDFS的读写流程是怎样的？HDFS是一个分布式文件系统，主要用于海量数据的储存，并且稳定、可水平扩展。HDFS基本构架图： Namenode：负责管理元数据，包含文件目录、文件和block的对应关系，block和datanode的对应关系Datanodes：存储真正的数据SecondaryNameNo
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2024-01-08 21:22:08
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文章目录HDFS写数据流程HDFS读流程首先，再回顾一下HDFS的架构图HDFS写数据流程客户端发送请求，调用DistributedFileSystem API的create方法去请求namenode，并告诉namenode上传文件的文件名、文件大小、文件拥有者。namenode根据以上信息算出文件需要切成多少块block，以及block要存放在哪个datanode上，并将这些信息返回给客户端。客
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2023-09-20 12:44:06
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HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据，基于机架感知，NameNode就可以画出上图所示的datanode网络拓扑图。D1,R1都是交换机，最底层是datanode。
原创
精选
2020-09-30 10:34:43
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hadoop 组件 hdfs架构及读写流程 一Namenode 是整个系统的管理节点 就像一本书的目录，储存文件信息，地址，接受用户请求，等二提供真实的文件数据，存储服务文件块（block）是基础的最基本的储存单元2.1块储存原理hdfs为什么分块而不是分文件大小不一io不均衡：负载不均衡一般默认为64或者128M 多副本 默认为三个端，同一机架一个，另一机架一个三 . 读写原
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2023-09-01 08:26:34
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浅谈Hadoop工作原理 文章目录浅谈Hadoop工作原理Hadoop核心组件HDFS读写原理HDFS读文件HDFS写文件MapReduce原理Map流程Reduce流程Shuffle机制（无序--->有序） Hadoop核心组件Hadoop HDFS(分布式存储系统)：解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架)：解决资源任务调度 Hadoop MapReduce
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2023-07-04 12:42:09
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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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前言在本文档中，你将了解到如何用Java接口读写Hadoop分布式系统中的文件，以及编码的转换等问题。其中有些细节，在你不知道的时候，是非常容易出错的。 这边读写文件分以下三种情况：1. 在非Map Reduce过程中读写分布式文件系统中的文件比如说，你想自己遍历一个文件，想截断一个文件，都属于这种方式。一般该过程发生在run函数中，程序员处理Map Reduce产生的中间文件上。2. 在map（
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2024-06-27 21:14:27
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Hadoop之HDFS读写流程分析一.写流程分析写流程各步骤详细说明:通过Cilent客户端向远程Namenode发送RPC（远程调用）请求① Namenode 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，成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常； ② Namenode允许上传文件。同时把待上传的文件按照块大小（128M一块）进行逻辑切分客户端请求上传第一个BlockNam
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2023-09-20 12:42:15
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继上篇文章验证Cloudera RM HA功能后，现在开始分析Cloudera RM HA的原理。 设计目标主要目的是为了解决两种问题 计划外的机器挂掉 计划内的如软件和硬件升级等. 架构流程：两个RM, 启动的时候都是standby, 进程启动以后状态未被加载, 转换为active后才会加载相应的状态并启动服务. RM的状态通过配置可以存储在zookeeper, HDFS上。Standby转换到
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2023-07-31 17:30:53
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Delphi的组件读写机制（一） 一、流式对象(Stream)和读写对象（Filer）的介绍在面向对象程序设计中，对象式数据管理占有很重要的地位。在Delphi中，对对象式数据管理的支持方式是其一大特色。 Delphi是一个面向对象的可视化设计与面向对象的语言相结合的集成开发环境。Delphi的核心 Read More
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2016-03-17 21:05:00
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1. 概述
2. 用户身份标识
3. 组映射
4.关于权限的实现
5.文件系统API的变更
6.应用程序shell的变更
7.超级用户
8.ACLs
9.ACL 文件系统API
10.ACL命令
11.参数配置
12.总结
骚年们，我们今天来学习hdfs的权限~ 请忽略4，5两段内容~文档：http://h
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2023-07-19 15:51:51
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Hadoop之MapTask工作机制目录并行度决定机制MapTask工作机制1. 并行度决定机制问题引出 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度。那么，mapTask并行任务是否越多越好呢？MapTask并行度决定机制一个job的map阶段MapTask并行度（个数），由客户端提交job时的切片个数决定，如下图所示。2. MapTask工作机制MapT
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2023-11-03 07:21:20
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next()和nextLine()区别：
• 1、nextLine()以Enter为结束符,也就是说 nextLine()方法返回的是输入回车之前的所有字符。
• 2、nextLine()可以获得空格。
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2023-07-27 05:28:04
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HDFS的数据流（原理分析）HDFS写数据流程1、客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件,NameNode 检查目标文件是否已存在,父目录是否存在，。2、如果不存在则返回错误，存在则NameNode 返回是否可以上传。3、客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。4、NameNode 返回 3 个 DataNo
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2023-07-12 15:25:08
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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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在以前的一篇博文Linux多线程编程初探中，只提到了用于线程同步的互斥锁、条件变量，而没有提及读写锁（read-write lock）。 本文主要整理自以下文章： 读写锁(read-write lock)机制-----多线程同步问题的解决 请用普通的互斥锁编程实现一个读写锁读写锁 读写锁...
原创
2021-07-31 11:18:38
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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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目录一、HDFS读写数据流程1、HDFS读数据（下载）流程2、HDFS的写数据（上传）流程二、NN、2NN、DN工作机制1、2NN产生背景2、NameNode工作机制3、DataNode工作机制4、NameNode故障处理 一、HDFS读写数据流程1、HDFS读数据（下载）流程客户端通过Distributed FileSystem（分布式文件系统）向NameNode（索引）请求下载文件，Name
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2023-06-02 14:42:53
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