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
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2023-11-10 11:57:57
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MySQL + Atlas --- 部署读写分离 序章Atlas是360团队弄出来的一套基于MySQL-Proxy基础之上的代理，修改了MySQL-Proxy的一些BUG，并且优化了很多东西。而且安装方便。Atlas官方链接： https://github.com/Qihoo360/Atlas/blob/master/README_ZH.mdAtlas下载链接： https:
6）client开始传输block(先从磁盘读取数据存储到一个本地内存缓存)，以packet为单位（一
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2022-12-07 14:45:25
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一、HDFS 写数据流程写的过程： CLIENT（客户端）：用来发起读写请求，并拆分文件成多个 Block；NAMENODE：全局的协调和把控所有的请求，提供 Block 存放在 DataNode 上的地址；DATANODE：负责数据的存储，可以有很多个； 客户端想 NameNode 发出请求（包含 Blocksize 和 副本数）；NameNode 经
HDFS读写数据（流程+操作）一.文件上传(I/O流） 1）客户端通过DistributedFileSystem模块向namenode请求上传文件 namenode检查 (1)目标文件是否已经存在 (2)父目录是否存在 (3)是否有文件上传权限等 (4)如果检查没问题，则会发送允许上传的响应fs.create(new Path("/input/hadoop-2.7.3.tar.gz")) (1)创
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2024-03-21 22:38:08
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1.分布式文件系统理解 使用低配置电脑配置成集群，存储管理单台电脑不能处理的大型文件。 直观理解三个臭皮匠，顶个诸葛亮。 很多磁盘加一起就可以装超多电影。 类似于你出5毛，我出5毛，我们一起凑一块。2.hdfs优缺点 优点： a.高容错性：数据自动保存多个副本；通过增加副本的形式，提高容错性。一个副本丢失以后，它可以自动恢复。 b.适合处理大数据：数据规模达到GB、T
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2023-07-12 13:28:34
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Flink版本：1.4.2
目的：本文主要是了解Flink中DataSource是如何从HDFS中读取数据的。梳理一下大致流程： 在JobManager处，通过提交得来的JobGraph生成ExecutionGraph时，会将JobGraph中的每个JobVertex都转换成ExecutionJobVertex（注意ExecutionJobVertex和ExecutionVertex的区别，
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2023-07-11 17:03:17
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IO (文件读写)Input输入，Output输出信息需要永久保存（持久化），一般用文件的形式把信息保存到磁盘程序运行运行需要一些基本配置信息，这些配置信息也是保存在磁盘的文件中程序从磁盘上读取文件，就称为Imput，把文件写到磁盘，称为Output（参考位置是内存）java.io包下类的分类按输入和输出的方向划分：输入Input、Reader输出Output、Writer按数据格式分：字节流（二
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2023-06-11 16:01:28
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HDFS入门（四）—— HDFS的读写流程（图文详解步骤2021） 文章目录HDFS入门（四）—— HDFS的读写流程（图文详解步骤2021）4.1 HDFS 写数据流程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）1 ）机架感知说明2 ）Hadoop3.1.3 副本节点选择4.2 HDFS 读数据流程 4.1 HDFS 写数据流
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2024-02-02 09:55:19
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文章目录HDFS写数据流程图HDFS读数据流程图HDFS 元数据管理与checkpoint HDFS写数据流程图客户端会根据配置文件将需要写入的文件切分为多个block, 例如将 jdk.tar.gz 切分为 block1 和 block2客户端首先向NN发送写数据的请求， 当请求同意后，客户端会向NN发送请求写入block1，NN会告知客户端block1将被写入哪些DN（DN1, DN2, D
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2024-04-12 08:34:09
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# 使用Java API读写HDFS
## 概述
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一部分，是一个可扩展的、分布式的文件系统，适用于处理大规模数据集的应用。在Java开发中，我们可以使用Java API来读写HDFS。
本文将指导你如何使用Java API来读写HDFS，包括整个流程、每一步需要做什么以及相应的代码示例。让我们开始
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2023-08-09 03:19:33
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在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java代码在HDFS中进行文件的读写操作。在大数据时代，HDFS（Hadoop Distributed File System）作为一个大规模的数据存储解决方案，得到了广泛的应用。但在实际的开发过程中，我们会面临许多技术挑战，比如性能的优化和数据的可靠性等问题。
### 背景定位
初始技术痛点主要集中在HDFS操作过程中对性能的依赖以及在不同场景下的灵活性需求
HDFS中JAVA API的使用HDFS是一个分布式文件系统，既然是文件系统，就可以对其文件进行操作，比如说新建文件、删除文件、读取文件内容等操作。下面记录一下使用JAVA API对HDFS中的文件进行操作的过程。Configuration类：该类的对象封转了客户端或者服务器的配置。FileSystem类：该类的对象是一个文件系统对象，可以用该对象的一些方法来对文件进行操作。FileSystem
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2023-07-03 20:25:55
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hadoop三个核心内容是HDFS、mapreduce以及HBase。此文简单描述HDFS的读写原理读原理HDFS客户端调用Distributed FileSystem中的open（）通过RPC协议调用NameNode来确定请求文件块所在的位置Distributed FileSystem（以下简称DFS）向客户端返回一个支持文件定位的输入流对象FSDataInputStream（以下简称FSDIS
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2016-09-18 20:35:54
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hadoop hdfs读写 hdfs读取文件1.FSDataInputStream，open创建输入流，建立与na
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2023-04-20 16:45:04
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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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数据读取流程：客户端访问NameNode，告知需要读取的文件客户身份确认通过信任的客户端。由其指定用户名通过诸如kerberos等强制认证机制完成检查文件的所有者及其设定的访问权限，如果文件确实存在，而且用户对这个有访问权限。NameNode告知客户端文件的第一个数据块的标号以及保存该数据块的DataNode列表(列表是根据DataNode与客户端间的距离排序的，距离是根据Hadoop集群的机架拓
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2015-07-10 14:05:44
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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
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2024-07-07 21:10:57
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1. 对象 HDFS的读写流程参与者有客户端（Client）和集群（NameNode和DataNode）。 2. 写数据流程 写数据流程步骤（创建分布式文件系统）： 1）客户端向NameNode请求上传xx文件； 2）NameNode进行校验，响应是否可以上传文件； 3）请求上传第一个Block（0 ...
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2021-10-31 17:08:00
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# 如何在Python中读写HDFS
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中读写HDFS。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程步骤
下面是实现“Python读写HDFS”的步骤表格：
| 步骤 | 操作内容 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 安装pyarrow库 |
| 2 | 连接HDFS
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2024-03-19 05:11:58
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