HDFS中的优秀的设计模式

最新推荐文章于 2021-09-15 17:20:53 发布
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本文探讨了如何将FileSystem中的单工作类改造为可备选的工作类，通过反射机制在运行时动态创建不同类型的类，提升系统的灵活性和扩展性。

1.[HDFS-14854]的代码改造：从一个单工作类，改造成可备选的工作类的方式。
2.FileSystem中通过反射创建不同种类的类。

【精】从HDFS中学习单例模式
LifeIsGood
07-23 244
在平时工作的时候，各种优秀的开源组件中的代码风格、架构设计、奇技淫巧等是值得我们深入学习的。这样当我们要从0开始设计一个大的系统时，就可以参照这些组件的实践经验来快速开发。但在这之前我们有针对性地对这些良好的实践进行积累。 举个例子，假设我们要开发一个系统，它需要有监控模块，这块就可以参考Hadoop、Alluxio等开源组件，看它们的监控模块是怎么实现的。当然不同的组件监控模块的实现不一样，需要根据实际情况进行趋势。 那本文我们就来通过HDFS学习使用静态内部类实现单例模式的实践： 一、经典的实现 代码如
hdfs官方文档 Hadoop分布式文件系统：结构与设计.pdf
03-20
1. **硬件错误的正常化**：由于HDFS部署在大量的廉价硬件上，硬件故障是常态，因此系统必须能够检测到错误并快速自动恢复，这是HDFS设计的核心目标。 2. **流式数据访问**：HDFS为批量数据处理优化，强调高吞吐量而...
HDFS中的设计模式
yukikaze_nanoda的博客
09-15 400
1 工厂模式 BlockReader接口的实现：BlockReaderLocal、BlockReaderLegacy和RemoteBlockReader2 2 建造者模式 BlockReaderFactory类、ClientNamenodeProtocolTranslatorPB类和ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB类的构造方式 3 代理模式* RPC过程中会生成ClientNamenodeProtocolPB接口的动态代理对象，通过invoke方法间接
HDFS架构设计
Big Data
02-19 277
目录 1.hosts文件 2.web页面解读 3.块block 4.HDFS架构设计 nn-->文件系统的命名空间（面试题）： dn SNN   1.hosts文件 linux host文件的配置 window host文件的配置   hadoop：如果是vm/内网机器，直接配内网ip；                如果是云主机，直接配外网ip。 ti...
hdfs设计和概念
weixin_43436824的博客
09-24 295
hdfs设计 建立思想在：一次写入、多次读取的模式 为什么设计块 1.简化存储子系统，容错性和实用性比较高； 2.一个文件可以大于网络任何一个磁盘的容量。把文件分块，文件就不需要存储在同一个磁盘里面了。 namenode和datanode hdfs是管理者和工作者的设计模式。 namenode管理的是文件系统的命名空间，包括文件系统树、以及这个树内所有的文件和索引目录。以两种形式存储在本地磁盘：editlog（编辑日志）和fsimage（命名空间镜像）。 datanode是工作者：存储并提供定位块的服务（被
hadoop中的设计模式1
MonkeyJoey的博客
12-20 1487
builder 模式是为了隐藏对象的创建过程，并且很好地管理大量的创建对象参数。在《effective java》中就强烈推荐了这种创建对象的模式。 在NameNode中构建RPCServer会使用到这段代码： this.serviceRpcServer = new RPC.Builder(conf) .setProtocol( org.apache.had
浅析HDFS架构和设计
02-24
下面主要讲下HDFS设计中的比较重要的点，使读者能通过简短的文章一窥HDFS的全貌，适合对HDFS有一点了解，但是对HDFS又感到困惑的初学者。本文主要参考的是。当数据集的大小超过了一台物理机所能存储的能力时，就需要...
基于课程设计需求的 HDFS 分布式文件系统简单模拟实现
最新发布
09-03
HDFS架构图 HDFS所采用的是master/slave（主从）架构模式。一个完整的HDFS集群是由一个担任master角色的Namenode以及若干个担任slave角色的Datanodes共同组成的。其中，Namenode作为整个系统的中心服务器，主要承担...
深入理解hdfs设计之common
wqy1200的专栏
06-04 295
common实现 序列化 public interface Writable { /** * 输出（序列化）对象到流中 * @param out DataOuput流，序列化的结果保存在流中 * @throws IOException */ void write(DataOutput out) throws IOException; /** * 从流中读取（反序列化）对象 * 为了效率，请尽可能复用现有的对象 * @param in
四种常见的MapReduce设计模式
Hadoop技术博文
02-06 2311
使用MapReduce解决任何问题之前，我们需要考虑如何设计。并不是任何时候都需要map和reduce job。整个MapReduce作业的阶段主要可以分为以下四种：Input-Map-Reduce-OutputInput-Map-OutputInput-Multiple Maps-Reduce-OutputInput-Map-Combiner-Reduce-Output下面我将一一介绍哪种场景使
Hadoop里的设计模式之单例模式
wisgood的专栏
06-22 1396
单例模式是创建性模式之一，算是比较简单好理解的了。 单例模式:保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。 我们以Hadoop2.7版本中的ShutdownHookManager举例讲解单例模式的几个需要注意的地方： 1）将构造方法私有化。单例模式通常是在类内部提供一个可供使用的对象，通过公共接口对外提供该对象。为了避免在类外面通过new的方式再次生成对象，通常都会将构造方法私有化...
yarn(hadoop2)框架的一些软件设计模式
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专注海量数据
11-01 1万+
一、概述 我们都知道，yarn版本的hadoop无论是从架构上面还是软件设计的层面上面都比原始的hadoop版本有较大的改进。在架构方面，我们认为yarn模式是新一代的框架，这个在官方等丛多的资料中说明得很详细了。在软件设计方面，我认为主要有以下的一些大的方面的改进：服务生命周期管理模式、事件驱动模式、状态驱动模式。这几个模式都写在hadoop-yarn-common中，接下来，我将详细说明这些
HDFS的主要设计理念
s646575997的博客
06-30 4131
一、HDFS的主要设计理念1、存储超大文件这里的“超大文件”是指几百MB、GB甚至TB级别的文件。2、最高效的访问模式是 一次写入、多次读取(流式数据访问)HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象。在数据集生成后，长时间在此数据集上进行各种分析。每次分析都将设计该数据集的大部分数据甚至全部数据，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。3、运行在普通廉价的服务器上HDFS设
深入理解HDFS 的架构和原理
JimGray的博客
04-15 8439
(一) HDFS主要是用于做什么的？       HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（
【Hadoop需要的Jar包】Hadoop编程-pom.xml文件
weixin_33875839的博客
10-11 1891
JDK版本的要求Hadoop 2.7 以及之后的版本，需要JDK 7；Hadoop 2.6 以及之前的版本，支持JDK 6；对于Hadoop1.x.x版本，只需要引入1个jar：hadoop-core对于Hadoop2.x.x版本，需要引入4个jar：hadoop-commonhadoop-hdfshadoop-mapreduce-client-corehadoop-clientjdk.tools...
HDFS简述及其三种运行模式
weixin_42418158的博客
06-27 1846
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目...
设计模式之抽象工厂模式：Hadoop序列化框架
kakarot5的专栏
10-22 1193
参考：  http://www.w3cschool.cc/design-pattern/abstract-factory-pattern.html，《hadoop技术内幕》
MapReduce常见设计模式解析
剑儒
04-06 2106
Summarization Patterns（总结归纳模式）：数值聚合、倒排索引、单词计数 相同Key的数据分组汇聚是MapReduce核心,所以总结归纳模式是最容易想到的,书中提到了数值归纳,倒排索引的例子.单词计数就是这类应用的典型,计算过程中高度并行化,Map阶段产出的数据行是信息完备的,后续阶段计算不需要参考其它数据行;这就保证了计算是可以并行实施:不依赖其它数据行,不依赖计算顺序.中值
从一般分布式设计看HDFS设计思想与架构
weixin_34056162的博客
01-10 233
 　  要想深入学习HDFS就要先了解其设计思想和架构，这样才能继续深入使用HDFS或者深入研究源代码。懂得了“所以然”才能在实际使用中灵活运用、快速解决遇到的问题。下面这篇博文我们就先从一般的分布式谈起，在宏观上逐步去探究HDFS的设计思想和架构实现。 一.先谈分布式 　　分布式是近几年非常火的技术概念，无论是云计算、大数据还是高并发的互联网架构话题都会频频出现这个词语，特别是这个大谈“大规...
Windows环境下Hadoop HDFS中文分词实战
HDFS在设计上是为了支持大文件存储，并为流式数据访问模式提供优化。 ### 3. MapReduce编程模型 MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。MapReduce编程模型将计算过程分为两个阶段：Map（映射）阶段和...
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