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  •  多维数组以树状的形式保存,它的每一个节点直接与磁盘和内存中的数据块相对应,因此可以达到极快的访问速度。此基础上,我们将多维数组映射成对象或者关系型的格式,分别由面向对象的接口或基于SQL的接...

    1.Global以如下形式表示:^名称(下标1,下标2,下标3,.....)

      如:^AirPlane(“Manufacturer”,“Address”,“Country”)=“US” 

      多维数组以树状的形式保存,它的每一个节点直接与磁盘和内存中的数据块相对应,因此可以达到极快的访问速度。在此基础上,我们将多维数组映射成对象或者关系型的格式,分别由面向对象的接口或基于SQL的接口进行访问。

      示例:

        set ^Y(3,6,7) = "third"

        set ^Y(3,6,8) = "fourth"

        set ^Y(3,6,7,8,4) = "fifth"                                    

        set ^Y(3,6,7,8,9) = "sixth"

        

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Life-is-Demo/p/11121330.html

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  • ZooKeeper元数据管理系统

    千次阅读 2018-11-04 11:41:44
    名称节点保存数据: 在磁盘上 FsImage和EditLog 在内存中 映射信息,即文件包含哪些块,每个块存储在哪个数据节点 单点故障 SecondaryNameNode会定期和NameNode通信 从NameNode上获取到FsImage和EditLog...

    简单介绍ZooKeeper。

    背景介绍

    HDFS1.0

    • 名称节点保存元数据:
      • 在磁盘上
        • FsImage和EditLog
      • 在内存中
        • 映射信息,即文件包含哪些块,每个块存储在哪个数据节点
    • 单点故障
      • SecondaryNameNode会定期和NameNode通信
        • NameNode上获取到FsImageEditLog文件,并下载到本地的 相应目录下
        • 执行EditLogFsImage文件合并
        • 将新的FsImage文件发送到NameNode节点上
        • NameNode使用新的FsImageEditLog(缩小了)
      • 第二名称节点用途
        • 不是热备份
        • 主要是防止日志文件EditLog过大,导致名称节点失败恢复时消耗过多时间
        • 附带起到冷备份功能
    • 因此, NameNode保存元数据:
      • 如何解决单点故障的问题?
      • 如何借助系统实现热备份?

    HDFS HA(High Availability)

    • NameNode之间的数据同步
      • 借助共享存储系统或JNs(Journal Nodes)实现
    • NameNode之间的状态感知
      • 一旦Active出现故障,立即切换Standby

    ZooKeeper简介

    • ZooKeeper
      • 轻量级的分布式系统
    • 作用
      • 用于解决分布式应用中通用的协作问题
      • 命名管理 Naming
        • 基本功能
      • 配置管理 Configuration Management
      • 集群管理 Group Membership
        • 监控集群状态
      • 同步管理 Synchronization

    系统架构

    • 单机提供服务,多机组成集群来提供服务或一台机器多个ZooKeeper Server
      • image-20181104110437817

    Zookeeper角色

    • Server:负责管理元数据
      • Leader
        • 某一个server,保证分布式数据一致性的关键,何时需要选取leader?
        • 服务器初始化启动
        • 服务器运行期间无法和Leader保持连接
    • Client
      • 需要进行协作的用户(系统) 提供元数据
      • 获取元数据,并据此执行相应操作

    ZooKeeper数据模型

    • 维护类似文件系统的层次数据结构
    • Znode
      • Znode doesn’t not design for data storage, instead it store meta-data or configuration
      • Can store information like timestamp version
    • Znode类型
      • Regular(常规)
      • Ephemeral(临时)
    • Znode标识
      • Sequential flag
    • image-20181104110846355

    ZooKeeper Service

    • Client
      • Client可以在某个Znode上设置一个Watcher,来Watch该Znode上的变化
    • Server
      • 一旦这个Znode中存储的数据的修改,子节点目录的变化等,可以通知设置监控的客户端
    • Session
      • A connection to server from client is a session
      • Timeout mechanism

    Znode

    • 可根据属性分为四种类型
    • 是否会自动删除
      • Regular Znode
        • 用户需要显式的创建、删除
      • Ephemeral Znode
        • 用户创建后,可以显式的删除,也可以在Session结束后,由ZooKeeper Server自动删除
    • 是否带有顺序号
      • 如果创建的时候指定Sequential,该Znode的名字后面会自动Append一个不断增加SequenceNo

    ZooKeeper典型应用

    命名管理

    • 统一命名服务
      • 分布式应用通常需要一套命名规则,既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住
      • 树形的名称结构:通常情况下树形的名称结构
        • 既对人友好,又不会重复
    • Name Service已经是Zookeeper内置的功能,只要调用Zookeeper的API就能实现

    动态配置管理

    • 场景

      • 用户命令行修改了默认的参数  方法:
    • 配置信息存在 ZooKeeper 某个目录节点,所有机器watch该目录节点

      • 一旦发生变化,每台机器收到通知,然后从 ZooKeeper获取新的配置信息应用到系统中
      • image-20181104111522906

    集群管理

    • 监控集群状态
      • 新增或减少slave
        • 对每个进程创建一个Znode在统一的一个文件目录下,并以EPHEMERAL mode
      • 如何做到?
        • 当新建文件时,文件个数发生变化,可以感知
        • 当机器宕机时,由于时临时的,文件个数减少,可以感知
    • 选主(Leader Election)
      • 对每一个进程创建一个Znode,并以EPHEMERAL_SEQUENTIAL mode
      • 每次选择序号最小的那个为leader

    同步管理

    共享锁

    • Simple Lock
      • Create a Znode l for locking
      • If one gets to create l, he gets the lock Others who fail to create watch l
    • Herd effect(羊群效应)
      • 大量客户端监听同一个Znode,ZooKeeper需要发出大量的事件通知
      • 解决方案:分散
    • 因此,需要实现负载均衡,具体算法可以参考这里

    队列管理

    两种类型的队列

    • FIFO队列
      • 按照FIFO方式进行入队和出队操作,
      • 例如实现生产者和消费者模型
    • 同步队列
      • 当一个队列的成员都聚齐时,这个队列才可用,否则一直等待所有成员到达
      • 也会出现羊群效应

    双屏障

    • 允许客户端在计算的开始和结束时同步。 当足够的进程加入到双屏障时,进程开始计算。当计算完成时,离开屏障。
    • 实现方法
      • 进入屏障:创建/ready和/process节点,每个 进程都先到ready中注册,注册数量达到要求时 ,通知所有进程启动开始执行
    • 离开屏障
      • 在/process下把注册ready的进程都 建立节点,每个进程执行结束后删掉/process 下对应节点。当/process为空时,任务全结束
    展开全文
  • HDFS概述

    2020-09-28 18:48:44
    1.在HBase随机读写改进 HDFS也是块【但比普通文件系统大很多64-128M】 ...FsImage用于保存系统文件树(不维护,文件存储在哪个节点、块上,这是由内存上来处理的,名称节点的数据内容都是保存在内存里的

    1.在HBase随机读写改进

    HDFS也是块【但比普通文件系统大很多64-128M】
    支持大规模数据存储
    降低分布式节点的寻址开销

    块过大了会导致MapReduce只在一俩个块中进行任务,导致并行度降低

    HDFS俩大组件,分为名称节点,数据节点

    名称节点为整个HDFS集群的管家,记录信息,相当于数据目录,为主节点
    数据节点,存储实际数据

    名称节点分为FsImage,EditLog
    FsImage用于保存系统文件树(不维护,文件存储在哪个节点、块上,这是由内存上来处理的,名称节点的元数据内容都是保存在内存里的)

    EditLog记录对数据的创建、删除、更新操作

    FsImage对HDFS是很大的,每次都要更新【无EditLog的话】,会导致效率低,更新烦,于是用了EditLog进行增量更新,但这样EditLog也会不断增大,于是用第二名称节点,进行冷备份【第二节点会定期的于EditLog进行沟通,把旧的备份,新的写入新的EditLog中,后都重新给第一节点进行覆盖式更新】

    client都先经过管家

    通信协议:

    局限性:曾经

    冷备份【第一个发生故障后,要过一段时间,才能去回复,2.0之后改进】

    展开全文
  • HDFS

    2018-09-24 15:24:31
    主节点:名称节点(NameNode)在内存中存储元数据数据目录,保存数据块与数据节点的映射关系 从节点:数据节点(DataNode)存储具体数据到磁盘 HDFS不满足实时读写的需求,只允许追加,不允许随意读写。 块 一个...

    HDFS(分布式文件存储)

    解决海量分布式存储问题。
    分布式文件系统在计算机集群中由多个节点构成,分为以下两类节点

    1. 主节点:名称节点(NameNode)在内存中存储元数据,数据目录,保存数据块与数据节点的映射关系
    2. 从节点:数据节点(DataNode)存储具体数据到磁盘

    HDFS不满足实时读写的需求,只允许追加,不允许随意读写。

    一个文件被分为很多数据块,以块作为数据存储单位。每个块都将做冗余备份。

    读过程

    客户端输入流询问名称节点离客户机最近的数据节点,读取数据,再询问名称节点后续数据依次反复。

    写过程

    客户端输出流询问名称节点要写入到哪些数据节点,进行流水线复制,数据包由客户端传到第一个数据节点再传到第二个数据节点…发确认包确认收到返回客户端。

    JavaAPI读写

    						try {
    								//加载配置
                                    Configuration conf = new Configuration();  
                                    conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
                                   conf.set("fs.hdfs.impl","org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
                                   //FileSystem内容封装的是DistrubitFileSystem
                                    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
                                    byte[] buff = "Hello world".getBytes(); // 要写入的内容
                                    String filename = "test"; //要写入的文件名
                                    //FSDataOutputStream内部封装DFSDataOutputStream
                                    FSDataOutputStream os = fs.create(new Path(filename));
                                    os.write(buff,0,buff.length);
                                    System.out.println("Create:"+ filename);
                                    os.close();
                                    fs.close();
                            } catch (Exception e) {  
                                    e.printStackTrace();  
                            }  
    

      						try {
                                        String filename = "test";
                                        Configuration conf = new Configuration();
                                        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
                                        conf.set("fs.hdfs.impl","org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
                                        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
                                        if(fs.exists(new Path(filename))){
                                                System.out.println("文件存在");
                                        }else{
                                                System.out.println("文件不存在");
                                        }
                                        fs.close();
                            } catch (Exception e) {
                                    e.printStackTrace();
                            }
    

    Hadoop平台运行jar包

    ./bin/hadoop jar jar包名

    几个常用的shell命令

    目录操作
    ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop 创建目录/user/hadoop多级目录加上-p
    ./bin/hdfs dfs -ls 查看目录
    ./bin/hdfs dfs –rm –r /input 删除根目录下的input目录
    文件操作
    ./bin/hdfs dfs -put source dst 上传文件到HDFS
    ./bin/hdfs dfs –cat dst 查看文件
    ./bin/hdfs dfs -get source dst 从HDFS下载到本地
    ./bin/hdfs dfs -cp input/myLocalFile.txt /input 将相对路径下的myLocalFile拷贝到根目录下,在HDFS间拷贝

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