在《HDFS源码分析心跳汇报之BPServiceActor工作线程运行流程》一文中,我们详细了解了数据节点DataNode周期性发送心跳给名字节点NameNode的BPServiceActor工作线程,了解了它实现心跳的大体流程:        1、与NameNode握手:    &            
                
         
            
            
            
            Hadoop默认采用返回host的手段,给予客户端响应。在FSNamesystem端,实现了以jetty为容器的web服务,在集群中,通过HTTP可以很轻松的下载文件系统当中的某文件。不过在此,记录的不是如何下载文件,而是Hadoop未实现的几个下载功能的实现方法。 
 假使我们现在需要让DataNode成为我们存储系统的下载、及存储服务器。那么按照现有的            
                
         
            
            
            
            这里写目录标题HDFS框架整体概述HDFS集群角色介绍主角色 NameNode从角色:dataNode主角色的辅助角色:SecondaryNameNodeHDFS重要特性主从架构分块存储机制副本存储机制namespace元数据管理HDFS Web Interfaces模块功能介绍OvwrViewSummaryNameNode StorageDFS Storage TypesDataNodesDa            
                
         
            
            
            
            分布式系统的节点之间常采用心跳来维护节点的健康状态,如yarn的rm与nm之间,hdfs的nn与dn之间。DataNode会定期(dfs.heartbeat.interval配置项配置,默认是3秒)向namenode发送心跳,如果Namenode长时间没有接受到datanode发送的心跳,我们在50070的nn管理界面上就会看到它的lastcontact字段越来越大,至到最后变为dead,name            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-07 13:48:11
                            
                                55阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            文章目录DataNode详解Datanode工作机制设置节点掉线时限数据完整性新节点服役退役节点添加白名单(伪退役)添加黑名单(真退役)Datanode多目录配置Hadoop归档 DataNode详解Datanode工作机制箭头所指的第一个文件存放真实的文件块,第二个meta文件是存放一些时间戳,校验和之类的。1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              HDFS是以NameNode和DataNode管理者和工作者模式运行的。 
            
   
     NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据。从架构设计上看,元数据大致分成两个层次:Namespace管理层,负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系;块管理层,负责管理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop 系列之 HDFS花絮上一篇文章 Hadoop 系列之 1.0和2.0架构 中,提到了 Google 的三驾马车,关于分布式存储,计算以及列式存储的论文,分别对应开源的 HDFS,Mapreduce以及 HBase。这里的 HDFS 是分布式文件系统,主要用于数据的存储。它的应用非常广泛,作为一款开源的文件系统,其高容错性、可靠性以及可部署在廉价机器上的特点,受到很            
                
         
            
            
            
            datanode的介绍一个典型的HDFS系统包括一个NameNode和多个DataNode。DataNode是hdfs文件系统中真正存储数据的节点。每个DataNode周期性和唯一的NameNode通信,还时不时和hdfs客户端代码以及其他datanode通信。 datanode维护一个重要的表:  块=>字节流这些存储在本地磁盘,DataNode在启动时,还有启动后周期            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                 谷歌关于大数据的三篇文章之一就是Google File System,专门存储超大数据文件;同时,HDFS分布式文件系统,为整个生态圈提供最基础的文件存储服务。理论依据GFS与HDFS相同,Hadoop整个生态圈都是开源的。      2002年开始创建hadoop,最初版本遇到了瓶颈,最主要是可拓            
                
         
            
            
            
            1 DataNode作用概述2 DataNode工作机制3 数据完整性3.1 读取过程的完整性保障3.2 DataNode的自省 1 DataNode作用概述DataNode:就是Slave。NameNode下达命令,DataNode执行实际的操作。存储实际的数据块执行数据块的读/写操作2 DataNode工作机制一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是HDFS?  HDFS(Hadoop Distributed File System),分布式文件存储系统。源自于Google的GFS论文,是GFS的克隆版。与其他分布式文件系统相比,它具有很高的容错能力,适合部署在廉价的机器上;另外它能提供高吞吐量的数据访问,适合海量数据的存储。HDFS特点  易于扩展  运行在普通廉价的机器上,提供容错机制&nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 工作机制一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-07-01 17:59:06
                            
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            文章目录Hadoop 安装以及配置一、安装1.安装SSH,设置SSH无密码登录2. 安装jdk3.安装Hadoop二、配置三、其他配置四、出现的问题五 参考文章 Hadoop 安装以及配置一、安装1.安装SSH,设置SSH无密码登录ssh可以让访问其他Linux虚拟机而不用输入密码,可以为集群做准备在被访问主机上生成公钥ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            动态添加一个DataNode集群扩容需要添加新DataNode,通常是在需要增加存储的情况下,虽然有时也是为了增加IO总带宽或减小单台机器失效的影响。在运行中的HDFS集群上增加新的DataNode是一个在线操作或热操作。对于要使用HDFS主机及功能的用户,新主机的IP地址必须添加到include文件中,但主机列表可以动态更新而无需重新启动NameNode。把DataNode的IP地址加入dfs.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-24 20:10:58
                            
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            总体上涉及了心跳检测、副本移除线程、副本恢复线程。当datanode发生宕机或者datanode中的某个storage(如一块硬盘)发生的错误时,namenode会根据datanode发送的心跳进行检测。但namenode并没有在心跳检测的汇报中进行即时反应,而是先记录对应的心跳信息,由另一个定期检测线程移除DatanodeManager和BlockManager中对应的block信息,并记录需要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-11 18:55:08
                            
                                222阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            看下hdfs的读写原理,主要是打开FileSystem,获得InputStream or OutputStream;那么主要用到的FileSystem类是一个实现了文件系统的抽象类,继承来自org.apache.hadoop.conf.Configured,并且实现了Close able接口,可以适用于如本地文件系统file://,ftp,hdfs等多种文件系统,所以呢若是自己要实现一个系统可以通            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            客户端环境准备1)配置 HADOOP_HOME 环境变量2)配置 JAVA_HOME 环境变量3)在 IDEA 中创建一个 Maven 工程 HdfsClientDemo,并导入相应的依赖坐标+日志添加 4)创建包 5)创建 HdfsClient 类package com.hadoop1.hdfs;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;            
                
         
            
            
            
             1、hdfs文件块异常 问题描述:使用hive load hdfs文件时报错:FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed due to task failures: Cannot obtain block leng            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-23 18:07:10
                            
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                    今天学习了一个效果,就是QQ强制下线,相信大家在登陆QQ的过程中,当你在其它设备登陆QQ的时候就会被强制下线,不管你此时停留在哪个界面,那这是怎么实现的呢?实现这个功能可以加深我们对广播有个更好的认识。当在QQ其它设备登陆时,当前设备会弹出一个对话框,然后点击后回到登陆界面,那么有两点知识:1.                
                
         
            
            
            
            文章有点长,耐心看完嗷1.什么是HDFS文件系统? HDFS是大数据开源框架hadoop的组件之一,全称(Hadoop Distributed File System),它是一个分布式文件系统,由多台服务器联合起来实现文件存储功能,通过目录树来定位文件,集群中的服务器都有有各自的角色。2.HDFS文件系统有什么特点? 1.数据通过副本存储,提高容错性 2.能够处理PB级及以上数据,可处理百万级文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-19 20:55:06
                            
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