在HDFS中,提供了fsck命令,用于检查HDFS上文件和目录的健康状态.获取文件的block信息和位置信息等. 我们在master机器上执行hdfs fsck就可以看到这个命令的用法. [hadoop-twq@master ~]$ hdfs fsck Usage: hdfs fsck <path> [-list-corruptfileblocks | [-move | -delete | -openforwrite] [-files [-blocks [-locations | -racks

本文将通过一个演示工程来快速上手java调用HDFS的常见操作.接下来以创建文件为例,通过阅读HDFS的源码,一步步展开HDFS相关原理.理论知识的说明. 说明:本文档基于最新版本Hadoop3.2.1 目录 一.java调用HDFS的常见操作 1.1.演示环境搭建 1.2.操作HDFS 1.3.java文件操作常用方法 二.深入了解HDFS写文件的流程和HDFS原理 2.1.Hadoop3.2.1 源码下载及介绍 2.2.文件系统:FileSystem 2.3.HDFS体系结构:namenod

版权声明:本文由熊训德原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/258 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 本文档从源码角度分析了,hbase作为dfs client写入hdfs的hadoop sequence文件最终刷盘落地的过程.之前在<wal线程模型源码分析>中描述wal的写过程时说过会写入hadoop sequence文件,hbase为了保证数据的安全性,一般都

Flume-NG中的hdfs sink的路径名(对应参数"hdfs.path",不允许为空)以及文件前缀(对应参数"hdfs.filePrefix")支持正则解析时间戳自动按时间创建目录及文件前缀. 在实际使用中发现Flume内置的基于正则的解析方式非常耗时,有非常大的提升空间.如果你不需要配置按时间戳解析时间,那这篇文章对你用处不大,hdfs sink对应的解析时间戳的代码位于org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink的pro

3种形式的元数据,fsimage是在磁盘上,meta.data是在内存上, 我们继续,前面呢,断点是打在这一行代码处, FileSystem fs = FileSystem.get(conf); weekend110的hdfs下载数据源码跟踪铺垫  +  hdfs下载数据源码分析-getFileSystem 现在,开始weekend110的hdfs源码跟踪之打开输入流 1.  清掉之前,所有的断点, dfs是fs的成员, 此刻,断点过不去了,为什么?因为,这需要在服务器上运行. 由此可见,new

HDFS原理 首先说明下,hadoop的各种搭建方式不再介绍,相信各位玩hadoop的同学随便都能搭出来. 楼主的环境: 操作系统:Ubuntu 15.10 hadoop版本:2.7.3 HA:否(随便搭了个伪分布式) 文件上传 下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯. NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息.NameNode收到Client请求后,

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis

在Hadoop的HDFS部署好了之后并不能马上使用,而是先要对配置的文件系统进行格式化.在这里要注意两个概念,一个是文件系统,此时的文件系统在物理上还不存在,或许是网络磁盘来描述会更加合适:二就是格式化,此处的格式化并不是指传统意义上的本地磁盘格式化,而是一些清除与准备工作.本文接下来将主要讨论NameNode节点上的格式化. 我们都知道,NameNode主要被用来管理整个分布式文件系统的命名空间(实际上就是目录和文件)的元数据信息,同时为了保证数据的可靠性,还加入了操作日志,所以,NameNo

源码:2.8.0 入口类:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode main方法会调用createNameNode 创建 NameNode 实例,如果是 FORMAT 戒 FINALIZE,调用对应的方法后退出,如果是其他的参数,将创建NameNode 对象.创建的服务如下: 服务 类 server ipc.RPC.Server server.namenode.NameNodeRpcServer serviceRpcServer ipc.RP

本文主要介绍5个典型的HDFS流程,这些流程充分体现了HDFS实体间IPC接口和stream接口之间的配合. 1. Client和NN Client到NN有大量的元数据操作,比如修改文件名,在给定目录下创建一个子目录,这些操作一般只涉及Client和NN的交互,通过IPC调用ClientProtocol进行.创建子目录的逻辑流程如下图: 从图中可见,创建子目录这种操作并没有涉及DN.因为元数据会被NN持久化到edits中,因此在持久化结束之后,这个调用就会被成功返回.复习一下:NN维护了HDFS

1.概述 这篇博客接着<Hadoop2源码分析-RPC机制初识>来讲述,前面我们对MapReduce.序列化.RPC进行了分析和探索,对Hadoop V2的这些模块都有了大致的了解,通过对这些模块的研究,我们明白了MapReduce的运行流程以及内部的实现机制,Hadoop的序列化以及它的通信机制(RPC).今天我们来研究另一个核心的模块,那就是Hadoop的分布式文件存储系统——HDFS,下面是今天分享的内容目录: HDFS简述 NameNode DataNode 接下来,我们开始今天的分享

以写文件为例,串联整个流程的源码: FSDataOutputStream out = fs.create(outFile); 1. DistributedFileSystem 继承并实现了FileSystem,该对象是终端用户和hadoop分布式文件系统交互的接口. 原文说明: /**************************************************************** * Implementation of the abstract FileSystem

http://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/51160359 UnderReplicatedBlocks是HDFS中关于块复制的一个重要数据结构.在HDFS的高性能.高容错性体系中,总有一些原因促使HDFS系统内进行块复制工作,比如基于高性能的负载均衡.基于容错性的数据块副本数恢复等.普遍的,任何工作都会有一个优先级的问题,特别是这里的数据块复制,不可能简单的按照先入先出或者其他简单策略,比方说,基于容错性的数据块副本数恢复,特别是数据

一:Spark集群开发环境准备 启动HDFS,如下图所示: 通过web端查看节点正常启动,如下图所示: 2.启动Spark集群,如下图所示: 通过web端查看集群启动正常,如下图所示: 3.启动start-history-server.sh,如下图所示: 二:HDFS的SparkStreaming案例实战(代码部分) package com.dt.spark.SparkApps.sparkstreaming; import org.apache.spark.SparkConf; import o

FSImage文件是HDFS中名字节点NameNode上文件/目录元数据在特定某一时刻的持久化存储文件.它的作用不言而喻,在HA出现之前,NameNode因为各种原因宕机后,若要恢复或在其他机器上重启NameNode,重新组织元数据,就需要加载对应的FSImage文件.FSEditLog文件,并在内存中重做FSEditLog文件中的事务条目.本节,我们先来看下FSImage文件格式,及其内部数据是如何组织的. 通过翻看HDFS中加载FSImage文件的代码,从FSNamesystem的loadF

DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程.它为所有的块池管理块扫描.针对每个块池,一个BlockPoolSliceScanner对象将会被创建,其运行在一个单独的线程中,为该块池扫描.校验数据块.当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态,该类中的blockPoolScannerMap将会更新. 我们先看下DataBlockScanner的成员变量,如下: // 所属数据节点DataNode实例 private final DataNode 

HDFS源码分析数据块复制监控线程ReplicationMonitor(二)

ReplicationMonitor是HDFS中关于数据块复制的监控线程,它的主要作用就是计算DataNode工作,并将复制请求超时的块重新加入到待调度队列.其定义及作为线程核心的run()方法如下: /** * Periodically calls computeReplicationWork(). * 周期性调用computeReplicationWork()方法 */ private class ReplicationMonitor implements Runnable { @Overr

UnderReplicatedBlocks还提供了一个数据块迭代器BlockIterator,用于遍历其中的数据块.它是UnderReplicatedBlocks的内部类,有三个成员变量,如下: // 当前迭代级别 private int level; // 标志位:是否为特定复制优先级的迭代器 private boolean isIteratorForLevel = false; // 数据块Block迭代器Iterator列表,存储各级别数据块迭代器 private final List<I

LightWeightGSet是名字节点NameNode在内存中存储全部数据块信息的类BlocksMap需要的一个重要数据结构,它是一个占用较低内存的集合的实现,它使用一个数组array存储元素,使用linked lists来解决冲突.它没有实现重新哈希分区,所以,内部的array不会改变大小.这个类不支持null元素,并且不是线程安全的.它在BlocksMap中的初始化如下: this.blocks = new LightWeightGSet<Block, BlockInfo>(capaci

无论是第一次,还是之后的每次数据块汇报,名字名字节点都会对汇报上来的数据块进行检测,看看其是否为损坏的数据块.那么,损坏数据块是如何被检测的呢?本文,我们将研究下损坏数据块检测的checkReplicaCorrupt()方法. 关于数据块及其副本的状态,请阅读<HDFS源码分析之数据块及副本状态BlockUCState.ReplicaState>一文. checkReplicaCorrupt()方法专门用于损坏数据块检测,代码如下: /** * The next two methods tes