Yarn和MapReduce 1 对master上的hadoop/etc/hadoop下的hdfs-site.xml做如下配置 文件在hdfs上每个block的备份数量...--> dfs.replication 3 hdfs访问的权限限制，为后期计算Java程序调用时使用...name>mapreduce.framework.name yarn 至此，所有的配置全部完成，此时在master...上执行 start-dfs.sh 启动hdfs系统 start-yarn.sh 启动yarn和MapReduce 启动之后使用jps命令查看进程 master： slave： 如果看到以上信息...3 在浏览器中进行查看 如果浏览信息如果所示。那么从此请开启的大数据之旅。
软件准备： 1.Tomcat 2.solr-5.2.1.tgz 3.hadoop-2.7.2 运行环境 centos7 看以前文档hadoop安装好 在hadoop-2.7.2/etc/hadoop...安装solr（看以前文档） 修改solrhome文件夹中tika/conf 下的solrconfig.xml 替换原有directoryFactory配置为如下 在/apache-tomcat7-solr/webapps/solr/WEB-INF/lib替换jar包： rm hadoop-*.jar rm protobuf-java...-*.jar rm -rf htrace-core-3.0.4.jar 在hadoop中share文件夹下分别得到 commons-collections-3.2.2.jar,hadoop-annotations..., protobuf-java-2.5.0.jar 复制到/apache-tomcat7-solr/webapps/solr/WEB-INF/lib中 启动tomcat，即可访问solr http://
1.从源头上解决，在上传到HDFS之前，就将多个小文件归档 使用tar命令 带上参数-zcvf 示例： tar -zcvf xxx.tar.gz 小文件列表 2.如果小文件已经上传到HDFS了，...可以使用在线归档 使用hadoop archive命令 示例： hadoop archive -archiveName xxx.har -p /文件目录 小文件列表 /存放目录 在线归档的功能实际是一个...MR程序，这个程序将HDFS已经存在的多个小文件归档为一个归档文件！...3.在本地查看har包里的归档文件，一定要带上har://协议，只有ls不列出归档文件！...hadoop fs -ls har:///xxx.har 4.下载归档文件 hadoop fs -get har:///xxx.har/xxx文件
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。...HDFS中的基础概念 Block：HDFS中的存储单元是每个数据块block，HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块。...和普通的文件系统相同的是，HDFS中的文件也是被分成64M一块的数据块存储的。不同的是，在HDFS中，如果一个文件大小小于一个数据块的大小，它是不需要占用整个数据块的存储空间的。...HDFS中文件读写操作流程 在HDFS中，文件的读写过程就是client和NameNode以及DataNode一起交互的过程。...3）不支持多用户写入以及任意修改文件：在HDFS的一个文件中只有一个写入者，而且写操作只能在文件末尾完成，即只能执行追加操作。
destination.write(chunk) destination.close() return HttpResponse('ok') 这是一个简单的接收客户端上传的头像文件并保存的例子...，应该看过这个就已经大体会使用接收文件了 但是这里的filename是客户端上传的文件名，也可能是像下面这样的表单 如果不知道固定上传的文件名...，想要客户端上传什么文件就以其上传的名字命名可以这么写 def get_user_profiles(request): if request.method == 'POST':
针对文件和目录，HDFS有与POSIX（可移植操作系统界面）非常相似的权限模式。 一共提供三类权限模式：只读权限（r），写入权限（w）和可执行权限（x）。...读取文件或列出目录内容时需要只读权限。写入一个文件，或是在一个目录上创建以及删除文件或目录，需要写入权限。对于文件而言，可执行权限可以忽略。...因为你不能在HDFS中执行文件（与POSIX不同），但是在访问一个目录的子项时需要改权限。 每个文件和目录都有所属用户(owner)、所属组别(group）以及模式(mode)。...但由于客户端是远程的，任何用户都可以简单的在远程系统上以他的名义创建一个账户来进行访问。...因此，作为共享文件系统资源和防止数据意外损失的一种机制，权限只能供合作团体中的用户使用，而不能再一个不友好的环境中保护资源。
HDFS 文件副本和 Block 块存储 ?...所有的文件都是以 block 块的方式存放在 HDFS 文件系统当中, 在 Hadoop1当中, 文件的 block 块默认大小是 64M, hadoop2 当中, 文件的 block块大小默认是 128M...引入块机制的好处 一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性 1.4.2....的内存中，当然可以针对每个文件配置 DataNode 的数量.作业调度器通过在缓存块的 DataNode 上运行任务,可以利用块缓存的优势提高读操作的性能....如果 Linux系统用户 zhangsan 使用 Hadoop 命令创建一个文件, 那么这个文件在 HDFS当中的 Owner 就是 zhangsan HDFS 文件权限的目的, 防止好人做错事,而不是阻止坏人做坏事
1.1.9 在目录上执行hdfs storagepolicies命令 1.1.10在目录上执行setStoragePolicy方法 1.1.11 创建文件的时候指定CreateFlag 后记 前言...存储策略和冷热温三阶段数据存储(六)概述 [hadoop3.x]HDFS中的内存存储支持(七)概述 1.1 HDFS中的内存存储支持 1.1.1 介绍 l HDFS支持写入由DataNode管理的堆外内存...对懒持久化写入的每个DataNode节点进行分区 1.1.5 设置RAM_DISK存储类型tmpfs标签 l 标记tmpfs目录中具有RAM_磁盘存储类型的目录 l 在hdfs-site.xml中配置dfs.datanode.data.dir...1.1.7 使用内存存储 1.1.8使用懒持久化存储策略 l 指定HDFS使用LAZY_PERSIST策略，可以对文件使用懒持久化写入 可以通过以下三种方式之一进行设置： 1.1.9在目录上执行hdfs...storagepolicies命令 l 在目录上设置㽾策略，将使其对目录中的所有新文件生效 l 这个HDFS存储策略命令可以用于设置策略. hdfs storagepolicies -setStoragePolicy
-locations -blocks 对块进行抽象会带来的好处 一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性...将每个文件的数据进行分块存储 每一个数据块又保存有多个副本 这些数据块副本分布在不同的机器节点上 在多数情况下，HDFS默认的副本系数是3 Hadoop默认对3个副本的存放策略 第一块：在本机器的...HDFS目录下存储一个Block 第二块：不同Rack(机架)的某个DataNode上存储一个Block 第三块：在该机器的同一个Rack下的某台机器上存储最后一个Block 更能多副本：随机节点...，以及块数据的校验 主要组件的功能 NameNode DataNode 存储元数据 存储文件内容 元数据保存在内存中 文件内容保存在磁盘 保存文件,block ，datanode之间的映射关系 维护了block...命令创建一个文件，那么这个文件在HDFS中owner是zhangsan HDFS的权限目的：阻止好人做错事，而不是阻止坏人做坏事。
1.1 HDFS中的内存存储支持 1.1.1 介绍 l HDFS支持写入由DataNode管理的堆外内存 l DataNode异步地将内存中数据刷新到磁盘，从而减少代价较高的磁盘IO操作，这种写入称之为懒持久写入...l 比较适用于，当应用程序需要往HDFS中以低延迟的方式写入相对较低数据量(从几GB到十几GB(取决于可用内存)的数据量时 l 内存存储适用于在集群内运行，且运行的客户端与HDFS DataNode处于同一节点的应用程序...对懒持久化写入的每个DataNode节点进行分区 1.1.5 设置RAM_DISK存储类型tmpfs标签 l 标记tmpfs目录中具有RAM_磁盘存储类型的目录 l 在hdfs-site.xml中配置dfs.datanode.data.dir...1.1.7 使用内存存储 1.1.8 使用懒持久化存储策略 l 指定HDFS使用LAZY_PERSIST策略，可以对文件使用懒持久化写入 可以通过以下三种方式之一进行设置： 1.1.9 在目录上执行hdfs...storagepolicies命令 l 在目录上设置㽾策略，将使其对目录中的所有新文件生效 l 这个HDFS存储策略命令可以用于设置策略. hdfs storagepolicies -setStoragePolicy
记得看过一本书，里面是这么写的，软件开发中的二八原则，80%的时间运行的是正常流程，20%的时间是异常流程。而实际代码中，80%的代码是在处理异常逻辑，而正常流程只占20%。...本文就以原生的JAVA客户端为例，聊聊HDFS里写文件过程中的异常处理。 先来简单回顾下HDFS的写文件流程，如下图所示： 客户端向NN申请block，NN处理请求后需要将操作写入JN中。...其次，客户端一开始并没有报错，还在持续的向dn写入数据，从DN节点的rbw目录中，可以观察到block文件大小在持续递增，也就是说文件在不断的写入。...但是，如果写过程中遇到了自动续租约的流程，由于NN已经不再提供服务，因此客户端续约会失败，而失败后的处理逻辑就是停止写文件。...对于这个问题，DN2收到packet后，执行同样的逻辑流程，先继续向后面的DN进行转发，但是在真正写入时，判断本地文件中的block数据的偏移位置是否大于发送过来的packet数据在block中的偏移位置
HDFS如何处理大文件和小文件的存储和访问？ HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。...具体来说，大文件在存储到HDFS时，会被分割为多个数据块，并存储在不同的DataNode上。这样可以实现数据的并行写入和读取，提高存储和访问效率。...在读取大文件的过程中，首先获取文件的数据块信息，然后按顺序从对应的DataNode读取数据块，并将数据块写入输出流。 对于小文件的存储和访问，HDFS采用了合并存储和元数据压缩的策略。...具体来说，小文件在存储到HDFS时，会被合并为一个或多个数据块，以减少元数据的开销。同时，HDFS还会对元数据进行压缩，以进一步减少存储空间的占用。...存储小文件的过程如下： 首先，将小文件的内容读取到一个字节数组中。
HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于...元数据管理 Namenode对元数据的管理采用了三种形式： 1) 内存元数据：基于内存存储元数据，元数据比较完整 2) fsimage文件：磁盘元数据镜像文件，在NameNode工作目录中，它不包含block...hdfs中的文件进行新增或修改时，操作记录首先被记入edit日志文件，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存元数据中 可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息bin/hdfs oev...Datanode之间pipeline传输文件时，一般按照就近可用原则 a) 首先就近挑选一台机器 b) 优先选择另一个机架上的Datanode c) 在本机架上再随机挑选一台 HDFS读数据流程 ?...edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现，图中以放在一个共享存储中管理（qjournal和为例） 2.
HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于...元数据管理 Namenode对元数据的管理采用了三种形式： 1) 内存元数据：基于内存存储元数据，元数据比较完整 2) fsimage文件：磁盘元数据镜像文件，在NameNode工作目录中，它不包含block...hdfs中的文件进行新增或修改时，操作记录首先被记入edit日志文件，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存元数据中 可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息bin/hdfs oev ...Datanode之间pipeline传输文件时，一般按照就近可用原则 a) 首先就近挑选一台机器 b) 优先选择另一个机架上的Datanode c) 在本机架上再随机挑选一台 HDFS读数据流程 2...edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现，图中以放在一个共享存储中管理（qjournal和为例） 2.
用法 Hadoop提供了-test命令可以验证文件目录是否存在。...命令参数 描述 -d 如果指定路径是一个目录返回0否则返回1 -e 如果指定路径存在返回0否则返回1 -f 如果指定路径是一个文件返回0否则返回1 -s 如果指定路径文件大小大于0返回0否则返回1 -z...如果指定指定文件大小等于0返回0否则返回1 2....Shell中判断 sudo -uxiaosi hadoop fs -test -e test/adv/day=20180123 if [ $?
上一篇文章中简单介绍了一下Hadoop文件存储的一些逻辑与简单原理（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113638.htm），既然后写入，那肯定要读取分析数据咯...，下面我在白话一下hdfs中文件读取的逻辑与简单原理。...namenode，namenode里面存储的都是文件命名空间，也就是文件存储在datanode的地址，我们首先获取到要想读取的文件头所在的位置，块中存在很多个数据节点副本，hadoop会根据一定的标准找到距离客户端最近的一个节点...，此时便返回一个FSData InputStream，否则返回ioexception 第二步：紧跟着，客户端会读取返回去的文件输入流，此时文件头存储的datanode会自己寻找这些块中距离自己最近的其他...在之前我们一直提到的hadoop的寻找最近的块或者节点的机制是如何实现呢？ 我们都知道。在大数据存储中，限制效率的最主要因素就是带宽。
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...datanode上，这三个datanode会通过一个管线连接，数据流将包分流给管线中第一个的datanode，这个节点会存储包并且发送给管线中的第二个datanode。...同样地，第二个数据节点存储包并且传给管线中第三个datanode （我就不画流程图了，大家肯定能想明白咯 ） 第三步：其实第三步应该归属到第二步里面，上一步中所提到的DFSoutPutstream有一个内部等待确认...其实这种情况很少发生但林子大了什么鸟都有是不是，我们在部署hadoop 有一个配置选项：dfs.replication.min 一般默认是1 ,意思就是说只要有一个节点成功，则hdfs就认为本次写入时成功的
在大模型技术的快速演进中也暴露了若干挑战。...而在TStor CSP所支持的案例中，对于175B参数的大模型，其CheckPoint文件总大小为2TB，TStor CSP文件存储可以在30秒完成CheckPoint文件的写入，顺利地满足了业务的需求...这得益于多年来CSP文件存储在存储引擎设计和性能的优化。...分布式存储 存储引擎OSD以分片的方式存储数据，将数据块存储在多个OSD节点上，当业务读写一个文件时，读写请求会分发到多个存储节点并行处理，大大提高了系统的响应速度和处理能力。...直接管理存储设备 大模型存储设备的磁盘介质都是高容量和高性能的NVMe盘，我们在创建存储池时存储引擎直接管理磁盘，绕过本地文件系统，不再需要把数据分片转化为本地文件系统能够识别的文件。
https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/46955119 背景介绍 ---- 做项目过程中，用户登陆之后，需要将用户的信息存到Cookie...中，但因为Cookie中只能存储字符串，所以想到了先把用户实体序列化成Json串，存储在Cookie中，用到的时候再拿出来反序列化。...串反序列化为实体 UserInfoViewModel userInfo = JsonToObject(strUserInfo) as UserInfoViewModel; 说明：实体的属性值有中文时，序列化的字符串存储到...Cookie中时会产生乱码，为了防止产生乱码，我们在存入Cookie之前先用UrlEncode()和UrlDecode()对Json串进行编码与解码。...而且，一般的浏览器支持的Cookie存储的容量为4k（差也就差一两个字节），足够存储一个经过序列化的对象了。
2、无法高效地存储大量小文件：为了快速响应文件请求，元数据存储在主节点的内存中，文件系统所能存储的文件总数受限于NameNode的内存容量。小文件数量过大，容易造成内存不足，导致系统错误。...3、不支持多用户写入以及任意修改文件：在HDFS中，一个文件同时只能被一个用户写入，而且写操作总是将数据添加在文件末尾，并不支持多个用户对同一文件的写操作，也不支持在文件的任意位置进行修改。...二、HDFS体系结构 （一）HDFS组成架构 HDFS的存储策略是把大数据文件分块并存储在不同的计算机节点（Nodes），通过NameNode管理文件分块存储信息（即文件的元信息）。...HDFS中的文件在物理上是分块存储（ Block )，块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来规定，默认大小在Hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M。...HDFS作为一个分布式文件系统，使用抽象的数据块具有以下优势： （1）通过集群扩展能力可以存储大于网络中任意一个磁盘容量的任意大小文件； （2）使用抽象块而非整个文件作为存储单元，可简化存储子系统，
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