HDFS源码解析

nosql数据库技术与应用知识点

Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink

皆过客，揽星河·2024-09-16 08:42

ArrayList 源码解析

ArrayList是Java集合框架中的一个动态数组实现，提供了可变大小的数组功能。它继承自AbstractList并实现了List接口，是顺序容器，即元素存放的数据与放进去的顺序相同，允许放入null元素，底层通过数组实现。除该类未实现同步外，其余跟Vector大致相同。每个ArrayList都有一个容量capacity，表示底层数组的实际大小，容器内存储元素的个数不能多于当前容量。当向容器中添

程序猿进阶·2024-09-16 07:30

浅谈MapReduce

但是Hadoop作为Apache的一个开源项目，在下面有非常多的子项目，比如HDFS，HBase,Hive，Pig,等等，要先彻底学习整个Hadoop，仅仅凭借一个的力量，是远远不够的。

Android路上的人·2024-09-16 04:40

Istio pilot-discovery服务发现源码解析（1.13版本）

Istiopilot-discovery服务发现介绍工作机制初始化初始化Config控制器初始化Service控制器controller初始化NamespaceServiceNodePodPilotDiscovery各组件启动流程DiscoveryServer接收Envoy的gRPC连接请求流程Config变化后向Envoy推送更新的流程总结参考介绍IstioPilot的代码分为Pilot-Dis

xidianjiapei001·2024-09-16 02:54

Hadoop

Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-16 00:16

Hadoop架构

HDFS顺应时代出现，在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，

henan程序媛·2024-09-16 00:14

Java集合类框架源码分析之 RoleList源码解析【6】

该类继承于ArrayList，针对Role进行了一些扩展。其他方法和ArrayList中基本相同，源码不做针对性分析：看一下类简介：/***代表了一个roles的列表，作为方法setRoles()的参数，去创建一个关联关系，并且尝试在同一个关系中设置多个角色。*ARoleListrepresentsalistofroles(Roleobjects).Itisusedas*parameterwhen

yunzhonghefei·2024-09-15 17:46

VITS 源码解析2-模型概述

VITs是文本到语音(Text-to-Speech,TTS)任务中最流行的技术之一，其实现思路是将文本语音信息融合到了HiFiGAN潜空间内,通过文本控制HiFiGAN的生成器，输出含文本语义的声音。VITs主要以GAN的方式训练,其生成器G是SynthesizerTrn，判别器D是MPD。VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三

迪三·2024-09-15 14:00

hbase介绍

hbase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数据库hbase利用hadoophdfs作为其文件存储系统，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写、适用于非结构化数据存储的数据库系统hbase利用

CrazyL-·2024-09-15 13:06

HBase介绍

HBase是GoogleBigtable的开源实现，它利用HadoopHDFS作为其文件存储系统，利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协同服务。

mingyu1016·2024-09-14 21:47

【HDFS】【HDFS架构】【HDFS Architecture】【架构】

目录1Introduction介绍2AssumptionsandGoals假设和目标HardwareFailure硬件故障StreamingDataAccess流式数据访问LargeDataSets大型数据集SimpleCoherencyModel简单凝聚力模型“MovingComputationisCheaperthanMovingData”“移动计算比移动数据更便宜”PortabilityAc

资源存储库·2024-09-14 04:53

Hadoop学习第三课（HDFS架构--读、写流程）

1.块概念举例1：一桶水1000ml，瓶子的规格100ml=>需要10个瓶子装完一桶水1010ml，瓶子的规格100ml=>需要11个瓶子装完一桶水1010ml，瓶子的规格200ml=>需要6个瓶子装完块的大小规格，只要是需要存储，哪怕一点点，也是要占用一个块的块大小的参数：dfs.blocksize官方默认的大小为128M官网：https://hadoop.apache.org/docs/r3.

小小程序员呀~·2024-09-14 03:53

hdfs启动流程

Namenode1.init()namenode初始化，执行加载配置文件等操作2.loadFsImage()开始加载元数据将FsImage护额徐为目录树，保存在内存中FsImage中主要包含了问价你和数据块的对应关系3.loadEditlog()加载Editlog，将Editlog中记录的元数据修改应用到内存中；4.saveCheckpoint()将内存中最新的目录树持久化为新的FsImage到磁

weixin_44352020·2024-09-14 03:52

hdfs开机启动流程

鸭梨山大哎·2024-09-14 03:51

hadoop启动HDFS命令

启动命令：/hadoop/sbin/start-dfs.sh停止命令：/hadoop/sbin/stop-dfs.sh

m0_67401228·2024-09-14 03:49

【HDFS主从集群】存在两个独立的问题和解决方案

主从集群存在两个独立的问题和解决方案单点“主”的两个独立的问题以下是解决方案HA高可用方案：解决单点故障导致集群整体不可用问题Federation联邦机制：解决NN压力过大问题总结一般很多技术都是主从结构（最简单的结构）优点：结构相对简单，主与从协作“主”是单点，好处有，缺点也有好处：单点NameNode，数据一致性好掌握因为一个人管，说一不二的单点“主”的两个独立的问题关键词：独立：两套独立

流辉fglow·2024-09-14 03:48

【HDFS】角色的架构设计

HDFS角色的架构设计前置知识：Windows与Linux文件系统的差异HDFS中的角色及功能HDFS的架构NameNodeDataNodeNameNode元数据的持久化说明：/表示两个词是同一语义，方便你理解的前置知识

流辉fglow·2024-09-14 03:47

HDFS的启动过程

HDFS的启动过程HDFS的启动过程分为四个阶段：第一阶段：NameNode读取包含元数据信息的fsimage文件，并加载到内存；第二阶段：NameNode读取体现HDFS最新状态的edits日志文件，

ffbc2020·2024-09-14 03:47

集群hdfs启动

1）各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用（1）整体启动/停止HDFSstart-dfs.sh/stop-dfs.sh（2）整体启动/停止YARNstart-yarn.sh/stop-yarn.sh2

sxu~源·2024-09-14 03:46

RBtree

-【码炫课堂收费课节选之-红黑树源码解析及手写红黑树】_哔哩哔哩_bilibiliB站的听课记录，并写下如下红黑树c++版本代码，该课程真的史诗级推荐！

努力的小带土·2024-09-13 19:27

深入理解Kubernetes：kube-scheduler源码解析

Kubernetes的调度器（kube-scheduler）是整个系统中至关重要的组件，它负责将待调度的Pods分配到合适的节点上。本文将深入分析kube-scheduler的源码，揭示其内部工作机制。kube-scheduler的核心功能kube-scheduler的核心功能包括：监听Pod变化：通过KubernetesAPI监听所有未调度的Pods。过滤（Filtering）：根据一系列规则（

mujingluo·2024-09-13 18:26

【Vesta发号器源码】PropertyMachineIdsProvider

Vesta发号器源码解析——PropertyMachineIdsProvider属性配置文件持有Id的模式,没啥东西，比单个的多了一个获取下一个的方法封装实现上略有一点点区别privatelong[]machineIds

DeanChangDM·2024-09-13 18:00

StarRocks分布式元数据源码解析

1.支持元数据表https://github.com/StarRocks/starrocks/pull/44276/files核心类：LogicalIcebergMetadataTable，Iceberg元数据表，将元数据的各个字段做成表的列，后期可以通过sql操作从元数据获取字段，这个表的组成字段是DataFile相关的字段public static LogicalIcebergMetadata

不甚了然·2024-09-13 15:02

【Starrocks】建表篇Fe源码解析

Starrocks系统架构简述现在市面上主流的OLAP存算一体架构主要有两类进程：Frontend（FE）和Backend（BE）Frontend一般是用Java写的。主要职责有：接收用户连接请求（MySQL协议层）元数据存储与管理查询语句的解析与查询计划的生成集群管控Backend一般是用C++写的，主要职责有：数据存储与管理查询计划的执行建表语句的执行过程与Mysql协议层交互词法解析语法解析

数算七弦·2024-09-13 11:11

spark常用命令

查看报错日志：yarnlogsapplicationIDspark2-submit--masteryarn--classcom.hik.ReadHdfstest-1.0-SNAPSHOT.jar进入$SPARK_HOME

我是浣熊的微笑·2024-09-13 10:38

智能农业设备软件工程师如何集成和管理农业物联网（IoT）平台

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位集成和管理农业物联网

openwin_top·2024-09-13 06:38

智能农业设备软件工程师如何集成和管理农业设备的远程更新系统

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位集成和管理农业设备的远程更新系统涉及多个技术层面

openwin_top·2024-09-13 06:37

智能农业设备软件工程师如何处理设备的远程诊断和修复

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位处理智能农业设备的远程诊断和修复涉及几个关键步骤

openwin_top·2024-09-13 06:07

android10 按键音量调节源码解析

/frameworks/base/services/core/java/com/android/server/policy/PhoneWindowManager.javastaticIAudioServicegetAudioService(){IAudioServiceaudioService=IAudioService.Stub.asInterface(ServiceManager.checkS

@OuYang·2024-09-13 06:37

android10 Settings源码解析

/packages/apps/Settings/AndroidManifest.xml.................................................................................activity-alias是Android里为了重复使用Activity而设计的。对于activity-alias标签，它有一个属性叫android:

@OuYang·2024-09-13 06:37

编程常用命令总结

编程命令大全1.软件环境变量的配置JavaScalaSparkHadoopHive2.大数据软件常用命令Spark基本命令Spark-SQL命令Hive命令HDFS命令YARN命令Zookeeper命令

Yellow0523·2024-09-13 02:42

MyBatis 源码解析：XMLScriptBuilder 工作机制

摘要MyBatis提供了强大的动态SQL功能，它通过解析XML配置文件中的动态SQL标签（如、、等），来实现灵活的SQL生成。而XMLScriptBuilder类则负责解析这些XML配置并生成最终的SQL语句。本文将详细解析XMLScriptBuilder的工作机制，并通过自定义实现来帮助您深入理解该类的功能。前言MyBatis中的动态SQL功能是通过解析XML配置文件实现的。XML文件中包含了动

捕风捉你·2024-09-13 01:33

Hadoop常见面试题整理及解答

而Hadoop使用较为廉价的机器存储数据，且Hadoop可以将大量机器构建成一个集群，并在集群中使用HDFS文件系统统一管理数据，极大的提高了数据的存储及处理能力。

叶青舟·2024-09-12 19:24

hive表格统计信息不准确

存储格式，有个分区，查询selectcount(1)fromtablewheredt='yyyyMMdd'结果是0，但查询select*fromtablewheredt='yyyyMMdd'又能查到数据，去hdfs

weixin_41956627·2024-09-11 09:37

人生苦短我用Python pandas文件格式转换

1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore

程序喵D·2024-09-11 08:58

c#视觉应用开发中如何使用Emgu CV在C#中进行图像处理？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位

openwin_top·2024-09-10 22:51

深入解析HDFS：定义、架构、原理、应用场景及常用命令

引言Hadoop分布式文件系统（HDFS，HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop框架的核心组件之一，它提供了高可靠性、高可用性和高吞吐量的大规模数据存储和管理能力。

CloudJourney·2024-09-10 12:39

解决flume在抽取不断产生的日志文件时，hdfs上出现很多小文件的问题

问题在使用flume时，需要编写conf文件，然后执行，明明sinks已经指定了roll的三个参数：a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=0（根据写入时间来切割）a1.sinks.k1

lzhlizihang·2024-09-10 07:36

Hadoop的搭建流程

、第五步：七、安装hadoop1、上传2、解压3、重命名4、开始配置环境变量5、刷新配置文件6、验证hadoop命令是否可以识别八、全分布搭建7、修改配置文件core-site.xml8、修改配置文件hdfs-site.xml9

lzhlizihang·2024-09-10 07:06

hive搭建 -----内嵌模式和本地模式

文章目录一、内嵌模式（使用较少）1、上传、解压、重命名2、配置环境变量3、配置conf下的hive-env.sh4、修改conf下的hive-site.xml5、启动hadoop集群6、给hdfs创建文件夹

lzhlizihang·2024-09-10 07:06

详解 JuiceFS sync 新功能，选择性同步增强与多场景性能优化

JuiceFSsync是一个强大的数据同步工具，支持在多种存储系统之间进行并发同步或迁移数据，包括对象存储、JuiceFS、NFS、HDFS、本地文件系统等。

Juicedata·2024-09-10 05:51

Hadoop HDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode

HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS（Hadoop分布式文件系统）中，有三个关键的组件

BigDataMLApplication·2024-09-10 00:38

【Hadoop|HDFS篇】NameNode和SecondaryNameNode

1.NN和2NN的工作机制思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的Fslmage。这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsIm

Vez'nan的幸福生活·2024-09-09 23:00

Hbase的简单使用示例

HBase是基于HadoopHDFS构建的分布式、列式存储的NoSQL数据库，适用于存储和检索超大规模的非结构化数据。它支持随机读写，并且能够处理PB级数据。

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-09 11:40

HBase

ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）构建的分布式、面向列的NoSQL数据库，主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-08 17:07

Hive的优势与使用场景

以下是Hive的主要优势：1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上，能够处理海量数据并进行分布式计算。