向HDFS写入文件的操作流程图如下： 根据上图对整个写操作的逻辑进行讲解：1.调用DistributedFileSystem.create(....)方法，在此方法中初始化DFSClient.DFSOutputStrea
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2024-03-23 17:37:26
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HDFS写数据步骤:1. client发起文件上传请求,通过RPC与NameNode建立连接,NameNode检查目标文件是否已经存在,父目录是否存在,并检查用户是否有相应的权限,若检查通过,
会为该文件创建一个新的记录,否则的话文件创建失败,客户端得到异常信息,
2. client通过请求NameNode,第一个block应该传输到哪些DataNode服务器上;
3. NameNod
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2024-04-25 14:31:54
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读写机制写操作在向 NameNode 写文件时，首先由客户端向 NameNode 发起文件上传请求，NameNode 检查文件要上传的目录，并鉴权。如果上传用户对此目录有权限，则允许客户端进行上传操作。客户端接收到允许指令后，将要上传的文件切分为 Block，之后按照顺序依次上传 block1、block2……block N，这也是为什么说 HDFS 无法进行并发写的原因。首先上传 block1，
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2024-06-04 19:09:20
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一、前情概要这篇文章给大家聊聊Hadoop在部署了大规模的集群场景下，大量客户端并发写数据的时候，文件契约监控算法的性能优化。二、背景引入先给大家引入一个小的背景，假如多个客户端同时要并发的写Hadoop HDFS上的一个文件，大家觉得这个事儿能成吗？明显不可以接受啊，兄弟们，HDFS上的文件是不允许并发写的，比如并发的追加一些数据什么的。所以说，HDFS里有一个机制，叫做文件契约机制。也就是说，
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2024-04-19 14:20:59
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Lease 介绍（租约锁）HDFS不支持文件修改以及不支持并行写操作。在实际生产环境中，HDFS可能同时有多个用户（多个客户端）同时执行文件写/上传操作（hadoop fs -put xxx /xxx )。所以，hadoop需要采取一些措施来控制并发写入情况的发送。最开始的设计思路是：用互斥锁来实现。即某一个时刻，只有拿到互斥锁的客户端能够执行写操作。但是，互斥锁在分布式系统中会有很多问题。问题一
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2023-11-29 09:32:22
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这里介绍java并发与多线程的知识并发编程三要素？（1）原子性
原子性指的是一个或者多个操作，要么全部执行并且在执行的过程中不被其他操作打断，要么就全部都不执行。
（2）可见性
可见性指多个线程操作一个共享变量时，其中一个线程对变量进行修改后，其他线程可以立即看到修改的结果。
（3）有序性
有序性，即程序的执行顺序按照代码的先后顺序来执行。实现可见性的方法有哪些？synchronized 或者 L
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2024-07-12 07:55:19
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HDFS海量存储HDFS允许用户链接多个集群中包含的节点(普通个人计算机)，那些集群是那个分布着一些数据文件。然后用户可以将那些数据文件作为一个无缝文件系统来进行访问和存储。对数据文件的访问通过一种流线型(streaming)方式进行处理，这意味着应用程序或命令通过mapreduce处理模型直接执行。一次写入，多次读取(write-once-read-many)模型的显著优点是可以降低并发控制要求
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2024-05-07 22:56:35
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数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题。对应大数据行业，处理的数据量可能都是BP或者TP级的，需要多台机器进行集群处理，如果存在分配不合理的情况，就会极大的影响集群任务处理的效率。故数据倾斜，就是由于数据处理任务在任务分配时，对拥有相同处理资源的机器，数据量分配不均造成的集群整体处理效率低下的问题。Hadoop的数据分配主要有数据分片，数据分区和数据下载，
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2023-11-29 14:33:00
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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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java，多线程
多线程，并发，是经常遇到的问题，平时解决的方案也想过很多，比如说现在有1000行消息，需要开10个线程同时处理。 之前想过两个方案： 方案一： 一次开10个线程，每个线程处理一条消息，等10个线程全部处理结束之后，再开启下10个线程，直到全部处理完毕缺陷：需要等待其他n - 1个线程结束后，才能同时启动下n个线程&n
高并发线程：1、当多个线程访问同一个共享对象时，就是高并发线程。如，天猫双十一等。因为线程的调度是抢占式的，当一个线程在访问共享数据（可以是多行代码也可以是成员变量）时，其他线程也参与了该共享数据的运算，就会造成数据污染，即线程安全2、常见的高并发线程安全问题；前提：确定是否存在线程安全问题，即多个线程访问同一个共享数据；多线程运行内存分配：共享数据存在于方法区中的静态区中，每条子线程在执行线程任
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2024-04-21 18:02:36
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一、大数据介绍量特别大的数据，大数据特征：数据体量大高速：数据产生的速度快类型多样价值密度低真实二、HDFS 介绍HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代
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2024-04-26 18:37:42
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一、NameNode和DataNode （1）NameNode NameNode的作用是管理文件目录结构，是管理数据节点的。NameNode维护两套数据：一套是文件目录与数据块之间的关系，另一套是数据块与节点间的关系。前一套是静态的，是存放在磁盘上的，通过fsimage和edits文件来维护；后一套数据时动态的，不
一、文件的打开1.1、客户端HDFS打开一个文件，需要在客户端调用DistributedFileSystem.open(Path f, int bufferSize)，其实现为：public FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException {
return new DFSClient.DFSDataInput
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2024-10-12 12:08:13
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当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取 到RDD2，然后再计算，得到RDD3 另外一种情况，从一个RDD到几个不同的RDD，算子和计算逻辑其实是完全一样的，结果因为人为的疏忽，计算了多次，获取到了多个RDD。默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算
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2024-06-26 05:49:55
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目录一.引言二.源码浅析1.RDD.saveAsTextFile2.TextOutputFormat 3.FileOutputFormat三.源码修改1.修改文件生成逻辑 - getRecordWriter2.允许目录存在 - checkoutputSpecs3.全部代码 - TextOutputFormatV2四.追加存储代码实战五.总结一.引言Output directory fil
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2023-08-01 23:58:21
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hdfs 写流程
原创
2021-01-16 11:41:58
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# 使用Spark将数据写入HDFS的指南
在大数据处理的生态系统中，Apache Spark作为一个高效的分布式计算框架，常结合Hadoop分布式文件系统（HDFS）来处理和存储海量数据。本文将为您提供一个详细的指南，教您如何使用Spark将数据写入HDFS，并提供代码示例、流程图和序列图来帮助理解。
## 什么是HDFS？
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个可以存储数十亿个文件
原创
2024-10-15 06:18:12
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## 使用Python编写HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop的核心组件之一，用于存储大规模数据，并且具有高可靠性、高性能和扩展性。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写HDFS的相关操作。
### HDFS操作流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接HDFS] --> B[上传文
原创
2024-04-08 04:21:13
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一、HDFS的架构原理一个HDFS集群，包含一个单独的NameNode和多个DataNode组成；NameNode作为Master服务，它负责管理文件系统的命名空间和处理客户端对文件的访问请求。NameNode保存了文件的元数据信息（文件名，Black数量，Black所在位置等）。NameNode同时会接受DataNode的心跳信息。DataNode作为Salve服务，在集群中存在多个；通常每个D
