1. 背景: 线上HDFS的DataNode中频繁出现Slow write日志 从日志分析来看，Slow write分为write to mirror和write to disk两类 为便于分析网络或者磁盘写入的情况，设计了HDFS的写入监控链路
HDFS是Hadoop抽象的文件系统概念的一个实现。适用场景适用于大型商用机集群，流式数据访问模式来存储超大文件。特征1、超大文件。 2、流式数据访问。HDFS的构建思路是，一次写入，多次读取是最高效的访问模式。数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来，接着长时间在此数据集上各种分析，每次分析涉及该数据集的大部分数据甚至全部，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。 3、商用
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2024-04-19 17:40:56
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一、HDFS1. HDFS的本质是一个文件系统，特点是分布式，需要在多台机器启动多个NN,DN进程组成一个分布式系统2. HDFS不支持对一个文件的并发写入，也不支持对文件的随机修改，不适合存储小文件(存储小文件时会降低NN的服务能力)3. HDFS的块大小 块大小可以通过hdfs-site.xml中的dfs.blocksize进行配置！ 如果不配置，那么在hadoop1.x时，dfs.blo
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2023-10-25 15:12:16
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------------------------------------hdfs详解------------------------------------------ 1.hdfs详解的设计思想 1.1 hdfs特性： 超大文件，通常有几百M甚至几百TB的大小。 hdfs的构建思路是：一次写入、多次读取是最高的访问模式。数
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2024-05-28 12:55:24
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文章目录四、HDFS 的数据流（重点）4.1 HDFS 的数据流程4.1.1 剖析文件写入4.1.2 网络拓扑-节点距离计算4.1.3 机架感知（副本存储节点选择）4.2 HDFS读数据流程 四、HDFS 的数据流（重点）4.1 HDFS 的数据流程4.1.1 剖析文件写入（1）客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode 检
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2024-08-02 10:44:46
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是GFS的开源实现。 优点如下： 能够运行在廉价机器上，硬件出错常态，需要具备高容错性 流式数据访问，而不是随机读写 面向大规模数据集，能够进行批处理、能够横向扩展 简单一致性模型，假定文件是一次写入、多次读取 缺点： 不支持低延迟数据访问 不适合大量小文件存储（因为每条元数据占用空间是一定的） 不支持并发写入，一个文件只能有
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2024-05-09 11:03:37
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HDFS写流程: 客户端要向HDFS写数据,首先要和namenode进行通信来获得接受文件块(block)的datanode,然后客户端将按顺序将block逐个传到响应的datanode上,并由接收block的datanode负责像其他的datanode复制block的副本写入步骤详解: 1. 客户端向namenod
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2023-07-20 21:26:20
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要为即将到来的大数据时代最准备不是，下面的大白话简单记录了Hadoop中HDFS在存储文件时都做了哪些个事情，位将来集群问题的排查提供一些参考依据。 步入正题 创建一个新文件的过程： 第一步：客户端通过DistributedFilesystem 对象中的creat（）方法来创建文件，此时，RPC会 通过一个RPC链接协议来调用namenode，并在命名空间中创建一个新文件，namenode执行各
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2024-03-25 16:13:30
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一、写过程①准备客户端（构建客户端对象）和服务端（启动NN和DN）②客户端向服务端发送上传请求③服务器端接收客户端的请求，并检查请求的合法性（路径是否存在，权限是否够等）④如果合法，响应客户端可以上传，否则无法上传⑤在上传时，数据以block的形式传输，写入到DN所在的机器。客户端请求上传第一块block，NN接收请求通过机架感知和设定的文件副本数返回客户端应该请求的DN列表⑥客户端向DN列表中距
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2024-04-30 22:25:46
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分布式RDF查询引擎的项目需要在节点之间传输中间结果，考虑HDFS可以作为一个备选的传输媒介，于是对HDFS的IO性能做了一个粗略的测试，过程和结果如下：[转载引用请注明出处：]硬件环境： 实验室的8台老机器组成的集群，配置： Intel 965芯片组 Intel Core E4400 CPU(2GHz双核，2MB L2，800MHz FSB) 1GB*4 双通道 DDR2 667 内存 160G
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2023-09-14 13:08:38
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HDFS_09_HDFS写入数据流程
1. HDFS写入数据流程 ⭐️
HDFS写入数据流程是指：用户存储数据到 HDFS 上
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2023-07-12 08:36:18
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废话不多说，先上图 科学已经证明，人记住一张图片要比记住一堆文字要容易的多，这就是我们右脑的作用。那么所以我觉得先记住一张图，以后只要想到这张图那么HDFS整个的文件写入流程就会很容的回想起来。 那么接下来我们就分析一下这张图中都有哪些步骤： 第一步：客户端向NN发送写入文件申请，这时NN就要看看我系统里边有没有你要写入的这文件，要是有不好意思，你就不能写入了，要是没有OK可以写入。 第二步：客户
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2023-07-20 21:26:11
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一、NorFlash概述1、NorFlash Intel于1988年首先开发出NOR Flash 技术，彻底改变了原先由EPROM(Erasable Programmable Read-Only-Memory电可编程序只读存储器)和EEPROM(电可擦只读存储器Electrically Erasable Programmable Read - Only Memory)一统天下的局面。
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2024-10-05 14:05:51
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一、前言概述 HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。二、HDFS的使用场景： 适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。三、HDFS的优缺点：优点：1、 高容错性数据自动保存
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2023-07-14 10:41:28
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7、HDFS的文件写入过程详细步骤解析：1、RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；2、block该传输到哪些DataNode服务器上；3、DataNode的地址如：A，B，C； 注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某
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2023-07-20 21:26:39
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HDFS的写流程首先客户端通过DistributedFileSystem上调用create()方法来创建一个文件。DistributedFileSystem使用RPC呼叫NameNode,让NameNode在NameSpace上创建一个没有与任何关联的新文件，并确认客户端是否拥有创建文件的权限，如果检查通过，NameNode就会为新文件生成一条记录；不然文件创建失败，客户端会抛出IOExcepti
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2023-08-26 18:46:42
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文件系统中采集数据时,应该考虑以下内容.数据源系统设备的读取速率在所有处理流水线中,磁盘I/O通常都是主要瓶颈.但是优化采集流程时通常要看一下检索数据的系统系统.一般来说,Hadoop的读取速度在20MB/s到100MB/s之间,而且主板或者控制器从系统所有的磁盘中读取时有一定的限制.为了读取速度达到最高,需要确保尽量充分利用系统中的磁盘.某些网络附加存储(Network Attached Sto
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2024-03-16 00:32:19
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大数据存储的进化史 --从 RAID 到 Hdfs我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hdfs ，但在 Hadoop 诞生之前，我们都是如何存储大量数据的呢？这次我们不聊技术架构什么的，而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs。我们先来思考两个问题。在 Hdfs 出现以前，计算机是通过什么手段来存储“大数据” 的呢？为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢？在 Hdfs 出现以前，计
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2024-06-14 22:17:59
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接着上篇文章说的事情。所有bug解决完了，终于可以开始导数了，导数也很顺利，但是发现了一件不太舒服的事，速度怎么这么慢!!!之前的速度一般为2w-3w/s，1000w的数据需要300s-500s,差不多5-10分钟，是可以接受的但是现在不到7000/s，不能接受，还是需要优化。之前写过一篇很简单的优化oraclereader。提高channel的数量，多个任务去读取，但是看了hdfsreader的
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2024-06-07 21:52:27
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## Elasticsearch 与 MySQL 写入速度的比较
在现代应用程序中，存储和检索数据的速度是至关重要的。Elasticsearch（ES）和MySQL是两种非常流行的数据存储解决方案，分别用于全文搜索和关系型数据库管理。本文将会教你如何实现“ES 写入速度与 MySQL 写入速度”的比较，并介绍每一步的具体实现。
### 1. 整体流程
在实现这一功能之前，我们需要一个整体的流
原创
2024-11-01 07:51:23
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