大数据交流群QQ:494721467HDFS容错：如何使文件体统能够容忍节点故障，并且不丢失任何的数据也就是HDFS的容错机制1、心跳机制：namenode 和datanode是维护心跳的检测。可能网络故障，导致namenode接收不到datanode的心跳包，namenode就不会将任何新的I/O操作派发给那个Datanode,所以datanode上的数据是无效的。namenode会检测到文件块
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2016-08-12 11:00:42
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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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一、思考1：为什么Hadoop要引入HDFS进行分布式存储，为什么不使用传统方式进行(1台主机)存储？
一台主机承受的并发能力有限。
一台主机存储量有限，一般来说8TB应该是没有问题的。
2：HDFS分布式的存储，怎么写入、怎么读取？
利用NameNode节点管理DataNode
利用DataNode节点存储数据。
3：如果客户端发送给NameNode单条数据时，数
HDFS 基本原理和读写流程 文章目录HDFS 基本原理和读写流程基本架构NameNode 持久化Hdfs 中的 (Secondary NameNode)SNN存储模型HDFS 写流程Block的副本放置策略HDFS 读流程 基本架构HDFS是一个 主从(Master/Slaves)架构 , 由一个NameNode和一些DataNode组成，NameNode为主； 面向文件包含：文件数据(data
1. JobTracker容错 在MapReduce中，JobTracker掌握了整个集群的运行信息，包括节点健康状况，资源分布情况以及所有作业的运行时信息。如果JobTracker因故障而重启，像节点情况以及资源情况可以利用心跳来构造，但是对于作业运行状态可能会丢失，意味着之前已经运行完成的任务会重新运行。因此，
一、客户端读流程简述1.跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器，HDFS客户端首先调用DistributedFileSystem.open方法打开HDFS文件，底层会调用ClientProtocal.open方法，返回一个用于读取的HdfsDataInputStream对象。2.从NameNode获取DataNode地址：在构造DFSInputStream的时候
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.DFSDataI
上一篇 博客中介绍了 HDFS 读取文件的流程，这篇文章趁热打铁，介绍一下 HDFS 文件写入的流程，整个流程如下：通过 FileSystem.get 方法获取文件系统 FileSystem，HDFS 文件系统实例为 DistributedFileSystem。通过 DistributedFileSystem.create 调用 namenode 的服务，请求在 namenode 的命名空间中创建
1.1.HDFS. 它是一个分布式文件管理系统，用来存储文件，通过目录树来定位文件；由多个服务器联合起来实现功能，集群中的服务器有各自的角色。 适用场景：适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据的分析，并不适合用来做网盘应用。 1.1.1NameNode：就是master，它是一个主管。管理者。 （1）管理HDFS的名称空间； （2）配置副本策略； （3
使用Spark读写HDFS中的parquet文件 文件夹中的parquet文件 build.sbt文件 Scala实现方法 df.show打印出来的信息，如果没放在一个case class中的话，name,url,info,summary这列信息会变成1,2,3,4 使用spark-shell查看写
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2017-04-18 14:54:00
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Flink自带Exactly Once语义，对于支持事务的存储，可以做到数据的不重不丢。 当使用Flink来写hdfs的时候，因为hdfs文件只能在末尾进行append，如果要做到数据不重不丢，hdfs在2.7.0及其以上的版本中提供了truncate功能，可以根据valid-length长度对hd
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2016-04-01 19:59:00
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1. 开篇Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop大数据生态最底层的数据存储设施。因其具备了海量数据分布式存储能力，针对不同批处理业务的大吞吐数据计算承载力，使其综合复杂度要远远高于其他数据存储系统。因此对Hadoop分布式文件系统（HDFS）的深入研究，了解其架构特征、读写流程、分区模式、高可用思想、数据存储规划等知识，对学习大数据技术大有裨益，尤其是面临开发生产环境时，能做到胸中有
1.读流程 1.1 、Client通过FileSystem.open(filePath)方法,与NN节点进行【rpc】协议通信，校验是否有权限是否存在，假如都ok，返回该文件的部分或全部的block的列表(包含各个block块的分布在DN地址的列表)，也就是返回【FSDataInputStream】对象； 1.2、Clinet调用FSDataInputStream.read方法。 a.与第一个块的
HDFS读文件流程1.客户端向NameNode发送读文件请求，NameNode返回文件的数据块信息，对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址2.文件系统返回FSDataInputStream给客户端，用来读取数据3.FSDataInputStream连接保存次文件第一个数据块的最近 ...
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2021-08-16 17:38:00
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ls -l <文件名>
-rw-rw-r--
一共有10位数，其中：
最前面那个 - 代表的是类型(-文件 d 文件夹)
中间那三个 rw- 代表的是所有者（user）
然后那三个 rw- 代表的是组群（group）
最后那三个 r-- 代表的是其他人（other）
这里再解释一下后面那9位数：
r 表示文件可以被读（read）
w 表示文件可以被写（write）
x 表示文件可以被执
原创
2023-03-17 09:52:43
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权限说明ls -l <文件名>-rw-rw-r-- 一共有10位数，其中：最前面那个 - 代表的是类型(-文件 d 文件夹)中间那三个 rw- 代表的是所有者（user）然后那三个 rw- 代表的是组群（group）最后那三个 r-- 代表的是其他人（other）这里再解释一下后面那9位数：r 表示文件可以被读（read）w 表示文件可以被写（write）x ...
原创
2021-07-12 14:05:59
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权限说明ls -l <文件名>-rw-rw-r-- 一共有10位数，其中：最前面那个 - 代表的是类型(-文件 d 文件夹)中间那三个 rw- 代表的是所有者（user）然后那三个 rw- 代表的是组群（group）最后那三个 r-- 代表的是其他人（other）这里再解释一下后面那9位数：r 表示文件可以被读（read）w 表示文件可以被写（write）x ...
原创
2022-03-01 10:49:02
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持之以恒，贵在坚持，每天进步一点点！ 在 HDFS 中，NameNode 作为整个集群的管理中心，保存着整个 HDFS 中的元数据信息，而真正保存数据的是 DataNode。那么， Hadoop HDFS 是如何管理这些文件并实现容错的呢？本期内容就来为大家解答：HDFS 文件管理1、HDFS 的块分布 &nb
原创
2022-11-14 17:35:17
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点击上方蓝色“大数据梦想家”，关注并选择“设为星标”持之以恒，贵在坚持，每天进步一点点！
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2021-06-28 15:25:58
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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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