dn心跳-临时

hdfs--lease recovery和block recovery源码分析 append操作在namenode这端主要逻辑在FSNameSystem的appendFileInternal函数中处理,内部会调用 前言 在DFSClient写文件的时候,对于文件的每一个block,生成一个pipeline,然后按照这个pipeline进行数据传输,但是可能在数据传输过程中,DFSClient发生中断,例如断网等,此时该block在NameNode中处于Under... 阅读详情

https://blog.youkuaiyun.com/Androidlushangderen/article/details/47945597

心跳逻辑

BPServiceActor

时间太长如:
2020-03-26 18:07:55,372 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Took 5675ms to process 1 commands from NN


2020-03-26 18:07:55,372 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Took 5675ms to process 1 commands from NN
2020-03-26 18:07:55,382 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: BlockRecoveryWorker: NameNode at bigdata-us-hdpnn11.us01/10.15.62.52:8021 calls
recoverBlock(BP-1629871299-10.15.62.52-1523963075824:blk_4791946168_3725472211, targets=[DatanodeInfoWithStorage[10.15.67.28:50010,null,null], DatanodeInfoWit
hStorage[10.15.67.25:50010,null,null], DatanodeInfoWithStorage[10.15.36.51:50010,null,null]], newGenerationStamp=0, newBlock=null, isStriped=false)
2020-03-26 18:07:55,387 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol.InterDatanodeProtocol: Failed to recover block (block=BP-1629871299-10.15.62.52-1523963075
824:blk_4791946168_3725472211, datanode=DatanodeInfoWithStorage[10.15.67.28:50010,null,null])
java.io.IOException: THIS IS NOT SUPPOSED TO HAPPEN: replica.getGenerationStamp() >= recoveryId = 0, block=blk_4791946168_3725472211, replica=FinalizedReplica
, blk_4791946168_3725472211, FINALIZED
  getNumBytes()     = 553812
  getBytesOnDisk()  = 553812
  getVisibleLength()= 553812
  getVolume()       = /data6/hadoopdata/dfs
  getBlockURI()     = file:/data6/hadoopdata/dfs/current/BP-1629871299-10.15.62.52-1523963075824/current/finalized/subdir31/subdir11/blk_4791946168
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecoveryImpl(FsDatasetImpl.java:2623)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecovery(FsDatasetImpl.java:2576)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecovery(FsDatasetImpl.java:2565)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initReplicaRecovery(DataNode.java:3024)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.InterDatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.initReplicaRecovery(InterDatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:
55)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.InterDatanodeProtocolProtos$InterDatanodeProtocolService$2.callBlockingMethod(InterDatanodeProtocolProtos.jav
a:3105)
        at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:524)
        at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:1025)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:882)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:828)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1903)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2709)

        at sun.reflect.GeneratedConstructorAccessor75.newInstance(Unknown Source)
        at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
        at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423)
        at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.instantiateException(RemoteException.java:121)
        at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.unwrapRemoteException(RemoteException.java:110)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockRecoveryWorker.callInitReplicaRecovery(BlockRecoveryWorker.java:567)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockRecoveryWorker.access$400(BlockRecoveryWorker.java:57)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockRecoveryWorker$RecoveryTaskContiguous.recover(BlockRecoveryWorker.java:134)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockRecoveryWorker$1.run(BlockRecoveryWorker.java:604)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): THIS IS NOT SUPPOSED TO HAPPEN: replica.getGenerationStamp() >= recoveryId = 0, block=blk_4791946168_3725472211, replica=FinalizedReplica, blk_4791946168_3725472211, FINALIZED
  getNumBytes()     = 553812
  getBytesOnDisk()  = 553812
  getVisibleLength()= 553812
  getVolume()       = /data6/hadoopdata/dfs
  getBlockURI()     = file:/data6/hadoopdata/dfs/current/BP-1629871299-10.15.62.52-1523963075824/current/finalized/subdir31/subdir11/blk_4791946168
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecoveryImpl(FsDatasetImpl.java:2623)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecovery(FsDatasetImpl.java:2576)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecovery(FsDatasetImpl.java:2565)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initReplicaRecovery(DataNode.java:3024)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.InterDatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.initReplicaRecovery(InterDatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:55)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.InterDatanodeProtocolProtos$InterDatanodeProtocolService$2.callBlockingMethod(InterDatanodeProtocolProtos.java:3105)
        at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:524)
        at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:1025)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:882)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:828)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1903)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2709)

        at org.apache.hadoop.ipc.Client.getRpcResponse(Client.java:1511)
        at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1457)
        at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1367)
        at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:228)
        at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:116)
        at com.sun.proxy.$Proxy24.initReplicaRecovery(Unknown Source)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.InterDatanodeProtocolTranslatorPB.initReplicaRecovery(InterDatanodeProtocolTranslatorPB.java:83)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockRecoveryWorker.callInitReplicaRecovery(BlockRecoveryWorker.java:565)
                ... 4 more
2020-03-26 18:07:55,392 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol.InterDatanodeProtocol: Failed to recover block (block=BP-1629871299-10.15.62.52-1523963075
824:blk_4791946168_3725472211, datanode=DatanodeInfoWithStorage[10.15.67.25:50010,null,null])
java.io.IOException: THIS IS NOT SUPPOSED TO HAPPEN: replica.getGenerationStamp() >= recoveryId = 0, block=blk_4791946168_3725472211, replica=FinalizedReplica
, blk_4791946168_3725472211, FINALIZED
  getNumBytes()     = 553812
  getBytesOnDisk()  = 553812
  getVisibleLength()= 553812
  getVolume()       = /data6/hadoopdata/dfs
  getBlockURI()     = file:/data6/hadoopdata/dfs/current/BP-1629871299-10.15.62.52-1523963075824/current/finalized/subdir31/subdir11/blk_4791946168
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecoveryImpl(FsDatasetImpl.java:2623)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecovery(FsDatasetImpl.java:2576)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetImpl.initReplicaRecovery(FsDatasetImpl.java:2565)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initReplicaRecovery(DataNode.java:3024)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.InterDatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.initReplicaRecovery(InterDatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:
55)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.InterDatanodeProtocolProtos$InterDatanodeProtocolService$2.callBlockingMethod(InterDatanodeProtocolProtos.jav
a:3105)

DN

dn -> 心跳

BPServiceActor.offerService方法:
心跳分两种:汇报心跳
send heartbeat or block-report

心跳及块汇报。

1.心跳汇报以下4个信息

          // All heartbeat messages include following info:
          // -- Datanode name
          // -- data transfer port
          // -- Total capacity
          // -- Bytes remaining

nn收到心跳后主要更新节点信息。
nn端代码:


        // Check if this datanode should actually be shutdown instead. 
        if (nodeinfo != null && shouldNodeShutdown(nodeinfo)) {
          setDatanodeDead(nodeinfo);
          throw new DisallowedDatanodeException(nodeinfo);
        }
 
        //如果不存在此节点信息,说明此节点还未注册,返回节点注册命令
        if (nodeinfo == null || !nodeinfo.isAlive) {
          return new DatanodeCommand[]{DatanodeCommand.REGISTER};
        }
 
        updateStats(nodeinfo, false);
        nodeinfo.updateHeartbeat(capacity, dfsUsed, remaining, xceiverCount);
        updateStats(nodeinfo, true);

所以对于心跳第一部分,dn端主要汇报使用量,nn基本不做处理。当节点未注册时,这时候会返回命令,即注册节点的命令。

2.块汇报

NN

  1. NameNodeRpcServer.sendHeartbeat
  2. namesystem.handleHeartbeat
  3. DatanodeManager.handleHeartbeat
/** Handle heartbeat from datanodes. */
  public DatanodeCommand[] handleHeartbeat(DatanodeRegistration nodeReg,
      StorageReport[] reports, final String blockPoolId,
      long cacheCapacity, long cacheUsed, int xceiverCount, 
      int maxTransfers, int failedVolumes,
      VolumeFailureSummary volumeFailureSummary,
      @Nonnull SlowPeerReports slowPeers,
      @Nonnull SlowDiskReports slowDisks) throws IOException {
    final DatanodeDescriptor nodeinfo;
    // 心跳中的节点未注册,则下达注册命令
    try {
      nodeinfo = getDatanode(nodeReg);
    } catch (UnregisteredNodeException e) {
      return new DatanodeCommand[]{RegisterCommand.REGISTER};
    }

    // Check if this datanode should actually be shutdown instead.
    if (nodeinfo != null && nodeinfo.isDisallowed()) {
      setDatanodeDead(nodeinfo);
      throw new DisallowedDatanodeException(nodeinfo);
    }

    if (nodeinfo == null || !nodeinfo.isRegistered()) {
      return new DatanodeCommand[]{RegisterCommand.REGISTER};
    }
    heartbeatManager.updateHeartbeat(nodeinfo, reports, cacheCapacity,
        cacheUsed, xceiverCount, failedVolumes, volumeFailureSummary);

    // If we are in safemode, do not send back any recovery / replication
    // requests. Don't even drain the existing queue of work.
    if (namesystem.isInSafeMode()) {
      return new DatanodeCommand[0];
    }

    // block recovery command
    final BlockRecoveryCommand brCommand = getBlockRecoveryCommand(blockPoolId,
        nodeinfo);
    if (brCommand != null) {
      return new DatanodeCommand[]{brCommand};
    }

    final List<DatanodeCommand> cmds = new ArrayList<>();
    // Allocate _approximately_ maxTransfers pending tasks to DataNode.
    // NN chooses pending tasks based on the ratio between the lengths of
    // replication and erasure-coded block queues.
    int totalReplicateBlocks = nodeinfo.getNumberOfReplicateBlocks();
    int totalECBlocks = nodeinfo.getNumberOfBlocksToBeErasureCoded();
    int totalBlocks = totalReplicateBlocks + totalECBlocks;
    if (totalBlocks > 0) {
      int numReplicationTasks = (int) Math.ceil(
          (double) (totalReplicateBlocks * maxTransfers) / totalBlocks);
      int numECTasks = (int) Math.ceil(
          (double) (totalECBlocks * maxTransfers) / totalBlocks);
      if (LOG.isDebugEnabled()) {
        LOG.debug("Pending replication tasks: " + numReplicationTasks
            + " erasure-coded tasks: " + numECTasks);
      }
      // check pending replication tasks
      List<BlockTargetPair> pendingList = nodeinfo.getReplicationCommand(
          numReplicationTasks);
      if (pendingList != null && !pendingList.isEmpty()) {
        cmds.add(new BlockCommand(DatanodeProtocol.DNA_TRANSFER, blockPoolId,
            pendingList));
      }
      // check pending erasure coding tasks
      List<BlockECReconstructionInfo> pendingECList = nodeinfo
          .getErasureCodeCommand(numECTasks);
      if (pendingECList != null && !pendingECList.isEmpty()) {
        cmds.add(new BlockECReconstructionCommand(
            DNA_ERASURE_CODING_RECONSTRUCTION, pendingECList));
      }
    }

    // check block invalidation
    Block[] blks = nodeinfo.getInvalidateBlocks(blockInvalidateLimit);
    if (blks != null) {
      cmds.add(new BlockCommand(DatanodeProtocol.DNA_INVALIDATE, blockPoolId,
          blks));
    }
    // cache commands
    addCacheCommands(blockPoolId, nodeinfo, cmds);
    // key update command
    blockManager.addKeyUpdateCommand(cmds, nodeinfo);

    // check for balancer bandwidth update
    if (nodeinfo.getBalancerBandwidth() > 0) {
      cmds.add(new BalancerBandwidthCommand(nodeinfo.getBalancerBandwidth()));
      // set back to 0 to indicate that datanode has been sent the new value
      nodeinfo.setBalancerBandwidth(0);
    }

    if (slowPeerTracker != null) {
      final Map<String, Double> slowPeersMap = slowPeers.getSlowPeers();
      if (!slowPeersMap.isEmpty()) {
        if (LOG.isDebugEnabled()) {
          LOG.debug("DataNode " + nodeReg + " reported slow peers: " +
              slowPeersMap);
        }
        for (String slowNodeId : slowPeersMap.keySet()) {
          slowPeerTracker.addReport(slowNodeId, nodeReg.getIpcAddr(false));
        }
      }
    }

    if (slowDiskTracker != null) {
      if (!slowDisks.getSlowDisks().isEmpty()) {
        if (LOG.isDebugEnabled()) {
          LOG.debug("DataNode " + nodeReg + " reported slow disks: " +
              slowDisks.getSlowDisks());
        }
        slowDiskTracker.addSlowDiskReport(nodeReg.getIpcAddr(false), slowDisks);
      }
    }

    if (!cmds.isEmpty()) {
      return cmds.toArray(new DatanodeCommand[cmds.size()]);
    }

    return new DatanodeCommand[0];
  }

1.心跳中的节点未注册,则下达注册命令
2.如果是standby则下达空命令。snn也是会更新状态的。

一个给定的数据节点进行心跳信息的上报,主要做2个操作

  • 1.心跳信息的记录,避免数据节点超时
  • 2.调整新的名字节点中维护的数据块分配情况 blockManager更新。

// block recovery command
// check pending replication tasks
// check pending erasure coding tasks
// check block invalidation
无效快这里有一个限制每次1000个。


总结:
上述仅仅处理心跳(还没处理块汇报),心跳到达nn,nn端开始根据信息来分析,下达命令。
那么,问题来了:

无效块:怎么知道哪些块是无效块???


PolarDB-X Operator|基于两次心跳事务的指定时间点恢复方案介绍 数据库恢复方式有备份集恢复和任意时间点恢复。备份集恢复顾名思义是直接使用保存的数据备份集进行恢复,只能恢复到固定某一时刻的数据库状态;任意时间点恢复,利用数据库的数据备份和日志备份。 阅读详情

相关推荐

【基金量化研究系列】基金绩效归因模型——Brinson多期归因模型之python实现

文章目录1. 引言2. Brinson多期归因模型的Python实现2.1 基准数据读取模块2.2 持仓数据读取模块2.3 持仓收益与基准计算模块2.4 Brinson多期归因模型核心算法Brinson_Multiple2.5 主函数模块3. 归因结果写在最后 1. 引言 在上文中,我们已经介绍了Brinson归因模型的基本思想。那么,就让我们动起手来,实现这一方法吧! 在Brinson多期归因模型实现的过程中,本文使用模块化方法,将整个实现过程划分为如下五个功能板块: Module 1: 基准数据读取模

Mikey_Sun的博客 2万+

Hadoop系列三:运行job过程日志

[bruce@iRobot hadoop]$ $HADOOP_PREFIX/bin/hdfs dfs -mkdir /user [bruce@iRobot hadoop]$ $HADOOP_PREFIX/bin/hdfs dfs -mkdir /user/bruce [bruce@iRobot hadoop]$ tail -f logs/*-namenode*.log 2015-11-19

BIT工匠 6050

保姆级避坑指南:在Ubuntu 22.04上用ROS2 Humble搞定TurtleBot3的SLAM与导航(附5个常见报错解决方案)

本文提供了一份详细的Ubuntu 22.04上使用ROS2 Humble和TurtleBot3进行SLAM建图与导航的避坑指南,涵盖Gazebo启动失败、场景加载问题、环境变量设置、GLIBCXX版本冲突及Nav2参数配置等5个常见报错的解决方案,帮助开发者高效完成机器人导航项目。

weixin_29062823的博客 285

HDFS Lease Recovey 和 Block Recovery

这篇分析一下Lease Recovery 和 Block Recovery hdfs支持hflush后,需要保证hflush的数据被读到,datanode重启不能简单的丢弃文件的最后一个block,而是需要保留下hflush的数据。同时为了支持append,需要将已经finalized的block重新打开追加数据。这就为宕机的恢复处理带来了更大的困难,支持hflush/append之前,hdfs只...

weixin_30647065的博客 255

第八章 MobileNetv3网络详解

本文介绍了基于互补的搜索技术和新颖的架构设计的MobileNets的下一代。MobileNetV3通过硬件感知网络架构搜索(NAS)和NetAdapt算法相结合,针对移动电话CPU进行优化,随后通过新颖的架构改进技术进行了进一步提高。本文开始探索自动化搜索算法和网络设计如何相互协作,以利用互补的方法改进整体技术水平。通过此过程,我们创建了两个新的MobileNet模型:MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small,分别针对高资源和低资源使用情况。

ADICDFHL的博客 1万+

告别OFDM卡顿:用MATLAB手把手仿真AFDM波形,搞定高铁、无人机通信的时变信道难题

本文详细介绍了如何使用MATLAB仿真AFDM波形,解决高铁和无人机通信中的时变信道难题。通过仿射变换技术,AFDM在多普勒频移严重的场景下表现优异,显著提升通信质量。文章包含参数配置、波形生成、性能对比等实战内容,适合通信工程师和研究人员参考。

weixin_27014595的博客 318

DataNode之BlockSender分析

一 BlockSender发送数据的格式详解 BlockSender主要负责从DataNode的磁盘读取数据块,然后发送数据块到接收方。需要注意的是,BlockSender发送的数据是以一定的结构组织的。 BlockSender发送的数据格式包括两部分: 校验信息头(ChecksumHeader)和数据包序列(packets) 1.1 ChecksumHeader 用于描述当

happy19870612's blog 2506

PSINS工具箱15状态组合导航仿真程序(test_SINS_GPS_153)浅析-卡尔曼滤波设置+导航解算

文章目录test_SINS_GPS_153源码poserrsetkfinitgabiaskfupdate流程 test_SINS_GPS_153源码 poserrset function poserr = poserrset(dpos0, dlon, dhgt) % position errors dpos=[dlat;dlon;dhgt] setting. % % Prototype: poserr = poserrset(dpos0) % Input: dpos0=[dlat; dlon; dhgt],

十八与她的博客 2159

2021-11-28 DataNode启动

hadoop-3.3.0 dn启动源码

cn987654的博客 2254

基于STM32的便携式心率血氧监测系统 | 保姆式教程 开源可复刻

本项目基于STM32F103C8T6核心控制器,完整实现了便携式心率血氧监测系统的全功能开发,覆盖MAX30102光电传感器驱动、PPG信号处理、心率血氧解算算法、人机交互、数据存储、报警保护、低功耗管理等核心功能,全程采用无跳步保姆式教学,从硬件选型、接线、CubeMX配置、代码开发、调试优化全流程拆解,跟着步骤一步步操作,就能顺利完成项目复刻

ZhongWeiXiang9的博客 767

Unreal5从入门到精通之EnhancedInput增强输入系统详解

从Unreal5开始,老版的输入系统,正式替换为EnhancedInput增强型输入系统,他们之间有什么区别呢?如果有使用过Unity的同学,大概也知道,Unity也在2020版本之后逐渐把输入系统也升级成了新版输入系统,为什么Unreal和Unity都热衷于升级输入系统呢?这之间又有什么联系呢?官方:增强输入EnhancedInput希望这篇文章能够对你有所帮助。

TxNet 941

小智音箱基于RTL8720DN与心跳包机制维持云端长连接

小智音箱基于RTL8720DN芯片与心跳包机制,实现稳定云端长连接,结合TCP保活、MQTT协议与Netty高并发架构,保障低延迟通信与断线快速恢复。

weixin_42611310的博客 746

零基础基于U-Net网络实战眼底图像血管提取

文章目录1 前言2 血管提取任务概述3 U-Net架构简介4 眼底图像血管分割代码5 结果评估可视化(ROC曲线)6 改进U-Net网络完成眼底图像血管提取任务思路 1 前言 本文基于U-Net架构完成了视网膜血管的提取任务,基于Keras框架更简单的实现分割,网络、工具类、训练和预测的代码一目了然

NJU phd 在读。 5199

小智音箱利用RTL8720DN维持网络心跳包机制

本文介绍小智音箱基于RTL8720DN芯片设计的网络心跳机制,通过UDP协议实现低功耗、高可靠的心跳保活,解决设备假离线问题,并支持动态频率调整与异常重连。

weixin_35835030的博客 502

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

HDFS心跳机制--判断DN失联部分的源码解析

一、 前言 今天朋友问我HDFS中,如果namenode 10分30秒没有收到dn心跳,则判断dn不可用,这个10分30秒是怎么来的。翻源码过程如下。 二、Datanode发送心跳 1. DataNode.java的main方法 2. createDataNode方法 3.instantiateDataNode方法 4.makeInstance方法 5.实例化DataNode对象,在初始化一些配置之后,进入startDataNode方法,启动dn ...

u014468095的博客 1316

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

小智音箱TCP长连接通过RTL8720DN稳定维持

本文深入解析小智音箱利用RTL8720DN芯片实现高稳定性TCP长连接的技术细节,涵盖双核架构、TLS加密、应用层心跳、智能重连机制及低功耗策略,确保设备始终在线,适用于智能家居与工业物联网场景。

weixin_35949153的博客 598

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

HDFS——DN整体架构与启动流程

前面文件介绍了dn的持久化文件与对应的数据结构,本文来介绍写dn的整体架构,以及dn的启动流程。【整体架构】如图所示,从功能逻辑上来划分,dn的架构可以分为三层。最上层为服务层,这一层主...

hncscwc的博客 1324

小智音箱基于RTL8720DN与UDP广播实现设备快速发现

本文深入探讨基于UDP广播的智能音箱设备发现机制,结合RTL8720DN芯片实现局域网快速发现,涵盖协议设计、安全优化与多设备兼容性。

weixin_42372837的博客 886

RTL8720DN双频Wi-Fi连接优化WebSocket通信

本文详解如何利用RTL8720DN双频Wi-Fi模组实现低延迟、高可靠的WebSocket通信,涵盖5GHz频段强制连接、心跳机制、TLS优化、TCP参数调优等关键技术,并提供生产级代码示例与常见问题解决方案,提升IoT设备网络稳定性。

weixin_42124497的博客 343

小智音箱集成RTL8720DN维护TCP长连接稳定性

本文深入解析小智音箱集成RTL8720DN芯片的TCP长连接架构,涵盖网络通信流程、心跳机制优化、断线重连策略及实际故障排查方法,提出基于边缘网关与QUIC协议的未来演进方向。

weixin_42596214的博客 501

【Hadoop-HDFS】详细解析DN工作机制,添加黑白名单,DN多目录配置

第六章 DataNode 文章目录第六章 DataNode6.1 DataNode工作机制6.2 数据完整性6.3 掉线时限参数设置6.4 服役新数据节点6.5 退役旧数据节点6.5.1 添加白名单和黑名单6.5.2 黑名单退役6.6 DataNode多目录配置 6.1 DataNode工作机制 (1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括(数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳)。 (2)DataNode启动后向NameNode注册,通过后

一个写湿的程序猿 1496

namenode与datanode间心跳报文生成机制

TestHeartbeatHandling过程里,testHeartbeat模拟DataNode发送心跳报文,通过实例化以下三个对象,作为对象参数传递给NameNodeAdapter.sendHeartBeat。

m0_47539520的博客 93

小智音箱设备状态上报机制集成RTL8720DN

本文介绍如何利用RTL8720DN Wi-Fi协处理器为智能音箱构建高效、低功耗的设备状态上报系统,支持MQTT协议、TLS加密与事件驱动机制,确保云端实时同步音量、播放状态等信息,并通过FreeRTOS实现断线续传与睡眠协同,提升系统稳定性与安全性。

weixin_42599558的博客 1059

小智音箱利用RTL8720DN完成远程控制指令转发

小智音箱通过采用RTL8720DN作为网络协处理器,实现Wi-Fi、MQTT和加密传输的独立处理,显著降低主控负载,提升响应速度与系统稳定性。该方案支持双频Wi-Fi、硬件加密和多协议并发,确保远程指令高效可靠送达。

weixin_36299472的博客 1026

NN、DN、2NN、JN

NN–NameNode NN负责对HDFS上的元数据进行整理 在NN上存放了两份重要信息:1.文件由哪些块组成、2.每个块存在哪个位置 除此之外还有一些非关键信息:文件名、上传者、上传时间 元数据在磁盘中存储在fsimage中 NN的持久化 NN负责整个HDFS的负载,当客户端对数据进行写操作时候会产生元数据,导致元数据不断增加,存在丢失风险,所以需要对NN中的元数据进行持久化 存在着两种持久化的方法: 将所有的写操作记录下来,形成日志文件 将当前内存内存的数据形成一个快照 日志文件持久化方法存

weixin_44976835的博客 1876

HDFS datanode心跳与运维中的实际案例

分布式系统的节点之间常采用心跳来维护节点的健康状态,如yarn的rm与nm之间,hdfs的nn与dn之间。DataNode会定期(dfs.heartbeat.interval配置项配置,默认是3秒)向namenode发送心跳,如果Namenode长时间没有接受到datanode发送的心跳,我们在50070的nn管理界面上就会看到它的lastcontact字段越来越大,至到最后变为dead,name...

weixin_30896511的博客 200
上一篇: shell中的并发实现
下一篇: DataNode生命线消息
王小禾
博客等级 码龄11年 80粉丝 291原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值