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  • HDFS工作机制

    2019-08-11 16:25:26
    文章目录HDFS工作机制HDFS的数据流HDFS写数据流程应答流程操作流程HDFS读数据流程应答流程操作流程HDFS网络拓扑概念机架感知(副本节点选择) HDFS工作机制 HDFS的数据流 在介绍HDFS的数据读写过程之前,需要了解...

    HDFS工作机制

    HDFS的数据流

    在介绍HDFS的数据读写过程之前,需要了解一下相关的类。FileSystem是一个同文件系统的抽象基类,所有可能使用Hadoop文件系统的代码都要使用到这个类。
    Hadoop为FileSystem这个抽象类提供了多种具体的实现,DistributedFileSystem就是FileSystem在HDFS文件系统中的实现。
    FileSystem的open()方法返回一个输入流FSDataInputStream对象create()返回一个输出流FSDataOutputStream对象
    所以对应的,HDFS文件系统中的输入流和输出流分别为DFSInputStreamDFSOutputStream对象。

    HDFS写数据流程

    应答流程

    在这里插入图片描述
    (1)客户端向namenode请求上传文件,namenode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在。
    (2)namenode返回是否可以上传。
    (3)客户端询问第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。
    (4)namenode返回若干个datanode节点,表示采用这些节点存储数据。这里假设副本数为3,节点分别为dn1、dn2、dn3。如何选择节点在下面介绍。
    (5)客户端请求dn1上传数据,dn1收到请求会继续调用dn2,然后dn2调用dn3,将这个通信管道建立完成。
    (6)dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
    (7)客户端开始往dn1上传第一个block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以packet为单位,dn1收到一个packet就会传给dn2,dn2传给dn3;dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
    (8)当一个block传输完成之后,客户端再次请求namenode上传第二个block的服务器。(重复执行3-7步)

    操作流程

    在这里插入图片描述
    (1)客户端通过调用DistributedFileSystem的create方法创建新文件。
    (2)DistributedFileSystem通过RPC调用namenode去创建一个没有blocks关联的新文件,创建前, namenode会做各种校验,比如文件是否存在,客户端有无权限去创建等。如果校验通过, namenode就会记录下新文件,否则就会抛出IO异常。
    (3)前两步结束后,会返回FSDataOutputStream的对象,与读文件的时候相似, FSDataOutputStream被封装成DFSOutputStream。DFSOutputStream可以协调namenode和 datanode。客户端调用write方法写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小的packet,然后排成队列data quene(数据队列)。
    (4)DataStreamer会去处理接受data quene,它先询问namenode这个新的block最适合存储的在哪几个datanode里(比如重复数是3,那么就找到3个最适合的 datanode),把他们排成一个pipeline。DataStreamer把packet按队列输出到管道的第一个datanode中,第一个 datanode又把packet输出到第二个datanode中,以此类推。
    (5)DFSOutputStream还有一个队列叫ack quene,也是由packet组成,等待datanode的收到响应,当pipeline(管道)中的所有datanode都表示已经收到的时候,这时ack quene(确认队列)才会把对应的packet包移除掉。重复(3)~(5)步,直到数据写完。
    (6)客户端完成写数据后调用close方法关闭写入流。

    • 如果在写的过程中某个datanode发生错误,会采取以下几步:
    1. pipeline被关闭掉;
    2. 为了防止防止丢包ack quene里的packet会同步到data quene里;
    3. 把产生错误的datanode上当前在写但未完成的block删掉;
    4. block剩下的部分被写到剩下的两个正常的datanode中;
    5. namenode找到另外的datanode去创建这个块的复制。当然,这些操作对客户端来说是无感知的。

    ps:
    写入数据时,如果希望数据被其他client立即可见,调用如下方法

    FSDataOutputStream. hflush ();		//清理客户端缓冲区数据,被其他client立即可见
    

    HDFS读数据流程

    应答流程

    在这里插入图片描述
    1)客户端向namenode请求下载文件,namenode通过查询元数据,找到文件块所在的datanode地址。
    2)挑选一台datanode(就近原则,然后随机)服务器,请求读取数据。
    3)datanode开始传输数据给客户端(从磁盘里面读取数据放入流,以packet为单位来做校验)。
    4)客户端以packet为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件。

    操作流程

    在这里插入图片描述
    (1) 首先调用FileSystem对象的open方法,实际上创建了一个DistributedFileSystem的实例,DFSInputStream流对象。
    (2) DistributedFileSystem通过rpc获得文件的第一批block的locations,同一个block按照重复数会返回多个locations,这些locations按照hadoop拓扑结构排序,距离客户端近的排在前面。
    (3) 前两步会返回一个FSDataInputStream对象,该对象会被封装DFSInputStream对象,DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流。客户端调用read方法,DFSInputStream最会找出离客户端最近的datanode 并连接。
    (4)数据从datanode源源不断的流向客户端。
    (5) 如果第一块的数据读完了,就会关闭指向第一块的datanode连接,接着读取下一块。这些操作对客户端来说是透明的,客户端的角度看来只是读一个持续不断的流。
    (6) 如果第一批block都读完了, DFSInputStream就会去namenode拿下一批block的locations,然后继续读,如果所有的块都读完,这时就会关闭掉所有的流。
    (7) 如果在读数据的时候, DFSInputStream和datanode的通讯发生异常,就会尝试正在读的block的排序第二近的datanode,并且会记录哪个 datanode发生错误,剩余的blocks读的时候就会直接跳过该datanode。 DFSInputStream也会检查block数据校验和,如果发现一个坏的block,就会先报告到namenode节点,然后 DFSInputStream在其他的datanode上读该block的镜像。
    (8)该设计就是客户端直接连接datanode来检索数据并且namenode来负责为每一个block提供最优的datanode, namenode仅仅处理block location的请求,这些信息都加载在namenode的内存中,hdfs通过datanode集群可以承受大量客户端的并发访问。

    HDFS网络拓扑

    概念

    在本地网络中,两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思?在海量数据处理中,其主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺。这里的想法是将两个节点间的带宽作为距离的衡量标准。
    节点距离:两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
    例如,假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记,这里给出四种距离描述。
    Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1)=0(同一节点上的进程)
    Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n2)=2(同一机架上的不同节点)
    Distance(/d1/r1/n1, /d1/r3/n2)=4(同一数据中心不同机架上的节点)
    Distance(/d1/r1/n1, /d2/r4/n2)=6(不同数据中心的节点)

    机架感知(副本节点选择)

    1. 低版本Hadoop副本节点选择
      第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外,随机选一个。
      第二个副本和第一个副本位于不相同机架的随机节点上。
      第三个副本和第二个副本位于相同机架,节点随机。

    2. 高副本节点选择
      第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外,随机选一个。
      第二个副本和第一个副本位于相同机架,随机节点。
      第三个副本位于不同机架,随机节点。

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  • HDFS 工作机制

    2021-06-15 20:44:19
    HDFS 工作机制 来自青椒课堂本科培训组资料 掌握 HDFS 集群三大重要角色的主要工作职责 理解 HDFS 写数据的详细流程 理解 HDFS 读数据的详细流程 任务清单 任务1:HDFS 概述 任务2:HDFS 写数据流程 任务3:HDFS 读...

    HDFS 工作机制

    来自青椒课堂本科培训组资料
    掌握 HDFS 集群三大重要角色的主要工作职责
    理解 HDFS 写数据的详细流程
    理解 HDFS 读数据的详细流程
    任务清单
    任务1:HDFS 概述
    任务2:HDFS 写数据流程
    任务3:HDFS 读数据流程

    任务1:HDFS 概述

    1. HDFS 集群分为三大角色: NameNode、DataNode、SecondaryNameNode。
      2. NameNode 负责管理整个文件系统的元数据(简单的说,元数据就是描述文件的数据,如文件名、目录名、文件大小、文件创建时间等),并且负责响应客户端的请求。
      3. DataNode 负责管理用户的文件数据块(即文件内容本身),并且通过心跳机制汇报给 NameNode。
      4. SecondaryNameNode 主要负责辅助 NameNode,分担其工作量,定期合并 fsimage 和 edits,并推送给 NameNode,在紧急情况下,可辅助恢复 NameNode 的数据。
      5. 文件会按照固定的大小(blocksize,Hadoop2.x 中默认为128M)切成若干块后分布式存储在若干台 DataNode 上。
      6. 每一个文件块可以有多个副本(默认为3份),并存放在不同的 DataNode上。
      7. DataNode 会定期向 NameNode 汇报自身所保存的文件 block 信息,而 NameNode 则会负责保持文件的副本数量。
      8. HDFS 的内部工作机制对客户端保持透明,客户端请求访问 HDFS 都是通过向 NameNode 申请来进行。

    任务2:HDFS 写数据流程

    2.1 写数据流程概述

    客户端要向 HDFS 写数据,首先要跟 NameNode 通信,确认可以写文件并获得接收文件 block 的 DataNode,然后,客户端按顺序将文件逐个 block 传递给相应 DataNode,并由接收到 block 的 DataNode 负责向其他 DataNode 复制 block 的副本。

    2.2 写数据详细流程

    在这里插入图片描述

    1. 使用 HDFS 提供的客户端 Client,向远程的 NameNode 发起 RPC 请求;
      2. NameNode 会检查要创建的文件是否已经存在,创建者是否有权限进行操作;
      3. 检查通过则会为文件创建一个记录,否则会让客户端抛出异常;
      4. Client 请求第一个 block 该传输到哪些 DataNode 服务器上,DataNode 列表的大小根据 NameNode 中 replication 的设定而定;
      5. NameNode 查询 DataNode 信息(考虑因素有:空间和距离);
      6. NameNode 返回 3 台可用的 DataNode 服务器 node1,node2,node3 给 Client;
      7. Client 请求 3 台 DataNode 中的一台 node1 上传数据,本质是一个 RPC 调用,建立传输管道 pipeline,node1 收到请求会继续调用 node2,让 node2 准备接收数据,然后 node2 调用 node3,将整个 pipeline 建立完成,逐级应答给 Client;
      8. Client 开始往 node1 写入第一个 block 的数据(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以 packet(数据包,默认 64KB)为单位,并在内部以数据队列“data queue(数据队列)”的形式管理这些 packets,node1 收到一个 packet 就会传给 node2,然后 node2 再传递给 node3,这种写数据的方式呈流水线的形式;
      9. node1 每传一个 packet 就会放入一个到 “ack queue”(应答队列)中等待应答,等到最后一个 DataNode 成功存储之后,会将确认消息传给 Client 该 packet 才会从“ack queue” 中移除;
      10. 当一个 block 传输完成之后,Client 再次向 NameNode 请求上传第二个 block 的 DataNode 列表(重复4-9步),直至所有block写入完毕;
      11. 客户端完成数据的写入后,会对数据流调用 close() 方法,关闭数据流。

    如果传输过程中,有某个 DataNode 出现了故障,怎么办?

    1. 首先关闭当前的 pipeline;
      2. 将“ack queue” 中的数据块放回“data queue”的最前端;
      3. 当前的数据块在已经写入的 DataNode 中被 NameNode 赋予新的标识,则错误的 DataNode 重启后能够察觉其 block 是过时的,会被删除。
      4. 出现故障的 DataNode 会从当前的 pipeline 中移除,剩余的 block 会在剩下的 DataNode 中继续以 pipeline 的形式传输,同时 NameNode 会分配一个新的 DataNode,保持 replicas 设定的数量;
      5. 有时候会遇到多个 DataNode 失败,这种非常少见。只要写入了 dfs.replication.min(最小)的副本数(默认为 1),写操作就会成功,并且这个块可以在集群中异步复制,直到达到其目标副本数(dfs.replication 的默认值为 3),因为 NameNode 已经知道文件由哪些块组成,所以它在返回成功前只需要等待数据块进行最小量的复制。

    任务3:HDFS 读数据流程

    3.1 读数据流程概述

    客户端将要读取的文件路径发送给 NameNode, NameNode 获取文件的元信息(主要是 block 的存放位置信息)返回给客户端,客户端根据返回的信息找到相应 DataNode 逐个获取文件的 block 并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件。

    3.2 读数据详细流程

    在这里插入图片描述

    1. 使用 HDFS 提供的客户端 Client,向远程的 Namenode 发起 RPC 请求;
      2. NameNode 会视情况返回文件的全部 block 列表,对于每个 block,NameNode 都会返回有该 block 副本的 DataNode 地址;
      3. 客户端 Client 会选取离客户端最近的 DataNode 来读取 block;如果客户端本身就是 DataNode,那么将从本地直接获取数据,就近原则;
      4. 建立 socket 流,DataNode 开始发送数据(从磁盘里面读取数据放入流,以 packet 为单位来做校验),client 以 packet 为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件。读取完当前 block 的数据后,关闭当前的 DataNode 连接,并为读取下一个 block 寻找最佳的 DataNode。
      5. 当读完列表 block 后,且文件读取还没有结束,客户端会继续向 NameNode 获取下一批的 block 列表;
      6. 后面的 block 块就相当于是 append 到前面的 block 块,最后合成最终需要的文件;
      7. 另外,需要注意的是,读取完一个 block 都会进行 checksum 验证,如果读取 DataNode 时出现错误,客户端会通知 NameNode,然后再从下一个拥有该 block 副本的 DataNode 继续读。

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  • hdfs工作机制

    2017-11-29 14:39:20
    Hadoop学习笔记(二)hdfs工作机制 一.HDFS的重要特性  1. HDFS是一个文件系统,用于存储和管理文件,通过统一的命名空间(类似于本地文件系统的目录树)。它是分布式的,服务器集群中各个节点都有自己的角色和...

    Hadoop学习笔记(二)hdfs工作机制

    一.HDFS的重要特性

    1. HDFS是一个文件系统,用于存储和管理文件,通过统一的命名空间(类似于本地文件系统的目录树)。它是分布式的,服务器集群中各个节点都有自己的角色和职责。

    2. 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,之前的版本中是64M。

    3. HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树,客户端通过路径来访问文件,形如:hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

    4. 目录结构及文件分块位置信息(元数据)的管理由namenode节点承担,namenode是HDFS集群主节点,负责维护整个hdfs文件系统的目录树,以及每一个路径(文件)所对应的数据块信息(blockid及所在的datanode服务器)

    5. 文件的各个block的存储管理由datanode节点承担,datanode是HDFS集群从节点,每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本(副本数量也可以通过参数设置dfs.replication,默认是3)

    6. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量,HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行。

    7. HDFS是设计成适应一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改。需要频繁的RPC交互,写入性能不好。

    二.HDFS写数据分析

    1. 概述

    客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件,并获得接收文件block的datanode信息,然后客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode,并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本。

    2. 写数据步骤详解

    1)客户端向namenode发送上传文件请求,namenode对要上传目录和文件进行检查,判断是否可以上传,并向客户端返回检查结果。

    2)客户端得到上传文件的允许后读取客户端配置,如果没有指定配置则会读取默认配置(例如副本数和块大小默认为3和128M,副本是由客户端决定的)。向namenode请求上传一个数据块。

    3)namenode会根据客户端的配置来查询datanode信息,如果使用默认配置,那么最终结果会返回同一个机架的两个datanode和另一个机架的datanode。这称为“机架感知”策略。(datanode的剩余空间大小与节点的距离决定)

    4)客户端在开始传输数据块之前会把数据缓存在本地,当缓存大小超过了一个数据块的大小,客户端就会从namenode获取要上传的datanode列表。之后会在客户端和第一个datanode建立连接开始流式的传输数据,这个datanode会一小部分一小部分(4K)的接收数据然后写入本地仓库,同时会把这些数据传输到第二个datanode,第二个datanode也同样一小部分一小部分的接收数据并写入本地仓库,同时传输给第三个datanode,依次类推。这样逐级调用和返回之后,待这个数据块传输完成客户端后告诉namenode数据块传输完成,这时候namenode才会更新元数据信息记录操作日志。

    5)第一个数据块传输完成后会使用同样的方式传输下面的数据块直到整个文件上传完成。

    细节
      
       请求和应答是使用RPC的方式,客户端通过ClientProtocol与namenode通信,namenode和datanode之间使用DatanodeProtocol交互。在设计上,namenode不会主动发起RPC,而是响应来自客户端或 datanode 的RPC请求。客户端和datanode之间是使用socket进行数据传输,和namenode之间的交互采用nio封装的RPC。

    三.HDFS读数据分析

    1. 概述

    客户端将要读取的文件路径发送给namenode,namenode获取文件的元信息(主要是block的存放位置信息)返回给客户端,客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件。

    2. 读数据步骤详解

    1)客户端向namenode发起RPC调用,请求读取文件数据。

    2)namenode检查文件是否存在,如果存在则获取文件的元信息(blockid以及对应的datanode列表)。

    3)客户端收到元信息后选取一个网络距离最近的datanode,依次请求读取每个数据块。客户端首先要校检文件是否损坏,如果损坏,客户端会选取另外的datanode请求。

    4)datanode与客户端建立socket连接,传输对应的数据块,客户端收到数据缓存到本地,之后写入文件。

    5)依次传输剩下的数据块,直到整个文件合并完成。

    四.HDFS删除数据分析

    HDFS删除数据比较流程相对简单,只列出详细步骤:

    1)客户端向namenode发起RPC调用,请求删除文件。namenode检查合法性。

    2)namenode查询文件相关元信息,向存储文件数据块的datanode发出删除请求。

    3)datanode删除相关数据块。返回结果。

    4)namenode返回结果给客户端。

    当用户或应用程序删除某个文件时,这个文件并没有立刻从HDFS中删除。实际上,HDFS会将这个文件重命名转移到/trash目录。只要文件还在/trash目录中,该文件就可以被迅速地恢复。文件在/trash中保存的时间是可配置的,当超过这个时间时,Namenode就会将该文件从名字空间中删除。删除文件会使得该文件相关的数据块被释放。

    五.NameNode元数据管理原理分析

    1. 概述

    首先明确namenode的职责:响应客户端请求、管理元数据。
    namenode对元数据有三种存储方式:

    • 内存元数据(NameSystem)
    • 磁盘元数据镜像文件
    • 数据操作日志文件(可通过日志运算出元数据)
    1. 对三种存储机制的进一步解释

    内存元数据就是当前namenode正在使用的元数据,是存储在内存中的。

    磁盘元数据镜像文件是内存元数据的镜像,保存在namenode工作目录中,它是一个准元数据,作用是在namenode宕机时能够快速较准确的恢复元数据。称为fsimage。

    数据操作日志文件是用来记录元数据操作的,在每次改动元数据时都会追加日志记录,如果有完整的日志就可以还原完整的元数据。主要作用是用来完善fsimage,减少fsimage和内存元数据的差距。称为editslog。

    • checkpoint机制分析
      1).客户端更新或者查询元数据请求,-------->更新namenode内存中的元数据(元数据在内存中是一个对象)
      2).更新后记录操作日志文件(edits),每次更新后都是追加文件。
      3).为什么要有日志文件? -------> 更新元数据后不能直接更新fsimage,fsimage是一个文件,要修改一个文件的内容先找到文件对应的内容,然后在修改文件,效率非常不好。所以引入日志文件(edits),每次元数据更新后,操作日志都是追加到eidits文件(这样不影响性能),通过追加的操作的日志可以恢复元数据。
      4). 如果namenode死了,数据是否能恢复?
      当namenode死了后,内存中的元数据就没有了,要恢复,可以将edits的日志还原加载到内存中,如果namenode运行很久了,edits非常多,如果重启namenode,会加载很久,所以要定期将edits与fsimage合并。当namenode死了重新加载fsimage会很快的,最坏情况下,可以吧secondnamenode的fsimage拷入到namenode中,重启namenode进行数据恢复
      5).为什么不直接在namenode上合并,要在secondnamenode上做合并?
      合并首先是down 下镜像(fsimage),然后将edits还原,最后把还原的数据和下载下来的fsimage合并。操作非常耗性能,占内存,所以借助secondnamenode
      6). secondnamenode触发条件?
      定时与安装edits中的记录数量,

    • namenode向secondarynamenode发送RPC请求,请求合并editslog到fsimage。

    • secondarynamenode收到请求后从namenode上读取(通过http服务)editslog(多个,滚动日志文件)和fsimage文件。

    • secondarynamenode会根据拿到的editslog合并到fsimage。形成最新的fsimage文件。(中间有很多步骤,把文件加载到内存,还原成元数据结构,合并,再生成文件,新生成的文件名为fsimage.checkpoint)。

    • secondarynamenode通过http服务把fsimage.checkpoint文件上传到namenode,并且通过RPC调用把文件改名为fsimage。

    • namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同,所以,当namenode故障退出需要重新恢复时,可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录,以恢复namenode的元数据。
      问题:
      Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机,如何挽救集群及数据?

    六 namenode的工作原理####

    1. datanode工作职责:
      存储管理用户的文件块数据
      定期向namenode汇报自身所持有的block信息(通过心跳信息上报)

       <property>
       	<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
       	<value>3600000</value>
       	<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
       </property>
      
    2. datanode断线判断时限参数
      datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。

    3. 问题
      集群容量不够,怎么扩容?
      如果有一些datanode宕机,该怎么办?

    rk,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d0emht,size_16,color_FFFFFF,t_70)

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  • Hdfs工作机制

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    namenode 工作机制 datenode 工作机制

    namenode 工作机制

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  • 大数据-HDFS工作机制

    2019-02-19 23:03:22
    HDFS工作机制 (1)HDFS写数据 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode,然后客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode,并由接收到block的datanode负责...
  • 5.1 HDFS 工作机制

    2020-08-05 01:04:45
    掌握 HDFS 集群三大重要角色的主要工作职责 理解 HDFS 写数据的详细流程 理解 HDFS 读数据的详细流程 任务清单 任务1:HDFS 概述 任务2:HDFS 写数据流程 任务3:HDFS 读数据流程 详细任务步骤 任务1:HDFS ...
  • hdfs工作机制及读写数据简要流程图

    千次阅读 2017-02-26 09:44:28
    hdfs工作机制及读写数据简要流程图
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  • 深刻理解HDFS工作机制

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