【安卓5.1源码输出音频】【ylrc源码】【ttgamebox源码】hadoop hdfs 源码分析

时间:2024-11-28 19:37:58 来源:easylzma源码 分类:知识

1.HDFS 原理简述
2.HDFS的源码读写流程
3.Hadoop 2.10.1 HDFS 透明加密原理 + 实战 + 验证
4.Hadoop HDFS 简介

hadoop hdfs 源码分析

HDFS 原理简述

       Apache软件基金会开发的Hadoop是一款并行计算框架和分布式文件管理系统,其中HDFS(Hadoop Distributed File System)是分析其核心模块之一。本文将简要介绍HDFS系统,源码分析其基本架构和原理。分析

       在数据存储需求不断增长的源码今天,单机容量已经无法满足需求。分析安卓5.1源码输出音频Hadoop正是源码为了解决这一问题而诞生的,它能够实现跨机器的分析存储。HDFS是源码Hadoop的一个子项目,提供了分布式文件系统服务,分析通过Hadoop集群管理分布在各个机器上的源码文件系统。HDFS通过引入网络,分析提高了数据传输的源码复杂度,但同时也保证了数据在节点不可用时的分析安全性。

       HDFS的源码设计目标主要是针对具有大量数据集的应用,如GB甚至TB级别的文件。HDFS需要提供高数据传输带宽,能够扩展到数百个节点,并且对延时没有过高要求。HDFS采用流式访问数据集,更注重数据批处理而非用户交互处理,其假设是最有效的数据处理模式是一次写入、多次读取。这种模式使得高吞吐量的ylrc源码数据访问成为可能。

       HDFS采用主从体系结构,包括HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。NameNode作为中心服务器,负责构建命名空间和管理文件的元数据,而DataNode则管理所在节点的存储。HDFS的文件被拆分成Block块,这些块存储在一组DataNode上。Namenode执行文件系统的名字空间操作,确定数据块到具体Datanode节点的映射,并处理客户端的读写请求。

       Block是HDFS存储数据的基本单位,默认大小为M。这种设置是为了最小化查找时间,控制定位文件与传输文件所用的时间比例。Block的拆分使得单个文件大小可以大于整个磁盘的容量,并且简化了存储系统的复杂度。Namenode可能成为集群的单点故障,因此HDFS提供了备份持久化元数据和Secondary NameNode两种解决机制。

       HDFS的副本机制和机架感知是为了提高数据可靠性和读写效率。副本机制通过在多个节点上保存多个副本,提高了数据的ttgamebox源码可靠性。机架感知则是通过网络拓扑结构,将网络看成一棵树,将两个节点间的距离定义为二者到最近的共同祖先的距离的总和,从而优化副本存放策略。

HDFS的读写流程

       HDFS(Hadoop Distributed File System)作为GFS的开源实现,专为大规模数据集提供高容错、流式数据访问、面向批处理、支持横向扩展和简单一致性模型。以下是对HDFS读写流程的详细解析及内部原理的简化阐述。

       一、简介

       HDFS旨在运行在廉价机器上,具备高容错性,适合于大量数据集和批处理任务。其设计特点包括不支持低延迟数据访问、不支持大量小文件存储(每条元数据占用空间固定)、不允许并发写入(一个文件只能由一个写入者操作)以及不支持文件随机修改(仅支持追加写入)。

       二、HDFS读流程

       读取HDFS文件的流程如下:

       1. 客户端向NameNode发送请求查询元数据信息,获取文件的块位置列表。

       2. 客户端选择最近的DataNode服务器建立输入流。

       3. DataNode向输入流中读取数据,以packet为单位进行校验。minio 源码

       4. 输入流关闭。

       三、HDFS写流程

       写入HDFS文件的流程包括:

       1. 客户端向NameNode发送写文件请求。

       2. NameNode检查文件是否存在及权限,通过后,先将操作写入EditLog,并返回输出流对象。

       3. 客户端将文件切分为MB的块。

       4. 客户端将输出流与NameNode返回的DataNode列表一同发送给最近的第一个DataNode,形成多DataNode间的pipeline。

       5. 通过pipeline将数据按顺序发送至多个DataNode,并返回ack确认。

       6. 数据写完,关闭输出流。

       7. 客户端向NameNode发送完成信号。

       四、机架感知(副本节点的选择)

       HDFS采用机架感知策略,以减少网络延迟。副本节点的选择依赖于数据块的优先级和数据存储的物理位置,通常会选择距离最近的节点来存储副本,以实现更高的数据访问速度和容错性。

       五、DFSOutputStream内部原理

       1. 创建Packet:客户端写数据时,qxl源码将字节流缓存到内部缓冲区,当长度满足一个Chunk(B)大小时,创建Packet对象,包含Checksum校验和数据与实际数据块,以K大小的Packet为单位进行数据传输。

       2. 发送Packet:DataStreamer线程从Packet队列中取出对象放入ack队列,向DataNode发送数据。

       3. 接收ack:发送Packet后,有一个ResponseProcessor线程接收ack,确认数据包发送成功。在错误发生时,所有未完成的Packet从ack队列中移除,重新建立pipeline,排除错误的DataNode,继续发送新的Packet。

       以上内容简明阐述了HDFS的读写流程和内部工作原理,为理解HDFS在大数据处理中的作用提供了清晰的指导。

Hadoop 2..1 HDFS 透明加密原理 + 实战 + 验证

       在Hadoop 2..1环境下,HDFS的透明加密原理通过KMS(Key Management Service)服务器实现。在开始配置之前,先确保Hadoop集群已搭建,包含节点node1、node2、node3。

       配置KMS服务器时,直接在hadoop安装目录下的etc/hadoop进行kms-site.xml、kms-env.sh和kms-acls.xml的配置。kms-site.xml使用默认配置即可,但需理解各项配置意义,便于后续操作。使用keytool生成秘钥,密码默认存于家目录的.keystore文件中,建议使用默认方式创建并保存至kms服务的classes目录。此操作与kms-site.xml中的hadoop.security.keystore.java-keystore-provider.password-file属性相对应。

       配置完毕后,启动KMS服务,通过jps查看Bootstrap进程确认成功。在配置目录中查看日志。接下来,客户端核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml进行相应调整,节点1的IP设置为...,或配置为kms://http@node/kms。重新启动namenode与datanode。

       验证KMS服务是否正常工作,尝试将文件上传至加密目录/crypt和未加密目录/no_crypt。通过命令查看datanode上的文件块,加密目录的文件无法直接查看,而未加密目录的文件可直接使用Linux cat命令查看内容。这种现象表明HDFS实现了透明加密,文件在传输过程中自动被加密,只有在具有相应密钥的情况下才能解密查看。

       以上步骤展示了Hadoop 2..1环境下HDFS透明加密的实现与验证过程,确保数据安全性的同时,保持了HDFS的高效数据管理能力。

Hadoop HDFS 简介

       Hadoop HDFS 简介

       1. 概述

       Hadoop 分布式文件系统(HDFS)是设计用于大规模数据存储的可靠系统。它提供分布式存储、高可用性、可靠性、块存储等功能。通过 HDFS,用户可以操作文件的写入和读取。

       2. HDFS 的核心功能

       HDFS 的核心优势在于存储海量文件,而非大量小文件。其容错机制通过数据复制确保存储的可靠性,即使硬件故障,数据也不会丢失。HDFS 提供高吞吐量数据访问能力,支持并行数据访问。

       3. HDFS 节点架构

       HDFS 采用主从架构,包括 NameNode(Master)和 DataNode(Slave)。

       3.1 NameNode

       NameNode 负责管理文件系统命名空间,执行如打开、关闭、重命名文件和目录等操作。它应部署在可靠的硬件上。

       3.2 DataNode

       DataNode 执行存储数据的任务,管理集群中存储的数据块,并响应 NameNode 的指令。DataNode 节点可以部署在成本较低的硬件上。

       4. HDFS 进程

       HDFS 运行在 NameNode 和 DataNode 节点上,提供分布式存储服务。

       5. HDFS 数据存储机制

       文件被拆分为小块存储,每个块默认大小为 MB。数据块以分布式方式存储于集群的不同节点,提供并行数据处理能力。

       6. 数据复制与容错机制

       HDFS 复制数据块以实现容错,每个块默认有 3 个副本,分布于集群中的不同节点,确保数据可靠性。

       7. 机架感知设计

       通过在多个机架上分布数据块副本,HDFS 提高容错能力和网络带宽利用率,确保系统高可用性。

       8. HDFS 架构与交互

       HDFS 架构包括 NameNode 和 DataNode。客户端与 NameNode 交互执行读写操作,遵循 write-once-read-many 模型。

       9. HDFS 特性

       9.1 分布式存储

       HDFS 以分布式方式存储数据块,提供映射(MapReduce)处理大数据子集的能力。

       9.2 数据块管理

       数据块是文件系统的基本单元,每个块的副本分布于不同节点,提供容错性。

       9.3 复制策略

       默认每个块有 3 个副本,可通过配置文件调整副本数量。HDFS 确保数据至少存在于 3 个节点上。

       9.4 高可用性与数据可靠性

       通过数据复制和分布存储,HDFS 提供高可用性和数据可靠性,即使某些节点故障,数据仍可访问。

       9.5 容错与数据恢复

       HDFS 的容错机制确保数据即使在硬件故障情况下也能恢复,提高数据安全性。

       9.6 可扩展性

       HDFS 支持水平扩展,通过添加更多节点或磁盘实现集群的动态扩展。

       9.7 高吞吐量程序访问

       HDFS 提供对应用程序数据的高吞吐量访问,支持高效的数据读写操作。

       9.8 HDFS 操作

       通过命令行或编程接口与 HDFS 交互,支持文件操作如创建、复制、权限设置等。

       9.9 文件读写流程

       读取时,客户端与 NameNode 交互获取数据节点地址,读取数据;写入时,同样通过 NameNode 获取地址,并在多个数据节点上并行写入数据块。

       总结,HDFS 是一个高效、可靠、可扩展的分布式文件系统,提供大规模数据存储与访问能力,适用于大数据处理场景。