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  • hadoop HDFS

    分布式文件系统HDFS:

    优点:

    数据冗余,硬件容错

    处理流式数据访问(一次写入多次读取)

    适合存储大文件

    可构建在廉价机器上

    缺点:

    低延迟的数据访问

    不适合小文件存储

    NameNode+ N个DataNode(DN和NN是部署在不同的节点上的)

    NameNode:

    1) 负责客户端请求的响应

    2)负责元数据(文件的名称、副本系数、Block存放的DN)的管理

    DataNode:

    1)存储用户的文件对应的数据块

    2)要定期向NN发送心跳信息,汇报本身及其所有的block信息,健康状况

    HDFS写流程:

    详细步骤:

    1、根namenode通信请求上传文件,namenode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在 
    2、namenode返回是否可以上传 
    3、client会先对文件进行切分,比如一个blok块128m,文件有300m就会被切分成3个块,一个128M、一个128M、一个44M请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上 
    4、namenode返回datanode的服务器 
    5、client请求一台datanode上传数据(本质上是一个RPC调用,建立pipeline),第一个datanode收到请求会继续调用第二个datanode,然后第二个调用第三个datanode,将整个pipeline建立完成,逐级返回客户端 
    6、client开始往A上传第一个block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以packet为单位(一个packet为64kb),当然在写入的时候datanode会进行数据校验,它并不是通过一个packet进行一次校验而是以chunk为单位进行校验(512byte),第一台datanode收到一个packet就会传给第二台,第二台传给第三台;第一台每传一个packet会放入一个应答队列等待应答 
    7、当一个block传输完成之后,client再次请求namenode上传第二个block的服务器。

    HDFS读流程:

    详细步骤:

    1、跟namenode通信查询元数据(block所在的datanode节点),找到文件块所在的datanode服务器 
    2、挑选一台datanode(就近原则,然后随机)服务器,请求建立socket流 
    3、datanode开始发送数据(从磁盘里面读取数据放入流,以packet为单位来做校验) 
    4、客户端以packet为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件,后面的block块就相当于是append到前面的block块最后合成最终需要的文件。

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