HDFS append and Replication

最新推荐文章于 2025-11-08 20:58:58 发布
最新推荐文章于 2025-11-08 20:58:58 发布 · 186 阅读 · 0
文章标签：

#hdfs #append #replication

当文件正在被写入时，若HDFS正在复制某个块并已读取一半，此时有客户端进行追加操作会如何处理？本文探讨这一场景下的文件系统行为。
如果一个文件正在写，那么NN不会执行Replication,因为此时file处于under_construction。

但是如果HDFS 在做某个block的Replication时会读这个block，且正读了一半block，有client过来append这个文件会怎么样？？？
hadoop错误解决办法:-------HDFS上传文件保存错误或速度很慢
happyfreeangel的博客
11-22 3725
出现症状: 2018-11-22 11:28:12,711 WARN hdfs.DataStreamer: Abandoning BP-2142139802-10.20.2.1-1536240602405:blk_1073765062_24289 2018-11-22 11:28:12,712 WARN hdfs.DataStreamer: Excluding datanode DatanodeI...
修改hadoop的备份系数dfs.replication后操作
TURING.DT
04-13 4457
Hadoop中常常需要增加新的节点，或者变更备份系数。 在完成这些操作后，往往出现数据未自动备份，或者数据节点不可用的情况。   Hadoop的备份系数是指每个block在hadoop集群中有几份，系数越高，冗余性越好，占用存储也越多。 备份系数在hdfs-site.xml中定义，默认值为3.   如何变更备份系数?  首先stop-all.sh停止节点，修改master节点
hadoop append 追加文件 错误
dub_lys的博客
01-26 5027
2016-01-25 22:13:11,601 ERROR [Thread-173] org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobHistoryEventHandler: Error writing History Event: org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.TaskFinishedEvent@57aa9c83
hadoop-HDFS抛出错误 (java.io.IOException: config())
Mrknowledge
07-18 3200
DEBUG [main]Configuration.(211) | java.io.IOException: config() atorg.apache.hadoop.conf.Configuration.(Configuration.java:211) atcom.netqin.hdfs.MyHdfs.isExists(MyHdfs.java:20) atcom.netqin.hdfs.M
HDFS写流程源码分析（二）-NameNode服务端
qq_44753451的博客
06-24 1455
环境为hadoop 3.1.3。
【HDFS】【HDFS架构】【HDFS Architecture】【架构】
wq6qeg88的博客
02-17 1113
1 Introduction介绍 The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However, the differences from other distributed file systems
浅谈大数据领域 HDFS 的数据分片策略
AI天才研究院
05-21 1026
本文旨在全面解析HDFS(Hadoop Distributed File System)中的数据分片策略，这是理解大数据存储和处理的基础。HDFS数据分片的基本原理分片大小对系统性能的影响副本放置策略及其优化实际应用中的调优技巧本文讨论的范围限定在HDFS的数据分片机制，不涉及上层计算框架(如MapReduce、Spark等)的具体实现。首先介绍HDFS的基本架构和数据分片概念然后深入分析分片策略的核心算法和数学模型接着通过Python代码示例演示实现原理。
hdfs3.1.3——hdfs上传源码解析
qq_37187606的博客
09-29 1138
本篇文章是分析从客户端上传文件到hdfs的具体流程。
HDFS知识总结
Flychuer的专栏
11-29 1010
随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1、首先先来了解几个概念寻址时间：HDFS中找到目标文件block块所花费的时间。原理：文件块越大，寻址时间越短，但磁盘传输时间越长；文件块越小，寻址时间越长，但磁盘传输时间越短。2、为什么block不能设置过大，也不能设置过小。
分布式系统datanode无法启动的报java.io.IOException: All specified directories are failed to load.
杨小矞的博客园
04-26 1184
--java.io.IOException: All specified directories are failed to load.   概要2018-04-18 01:52:54,822 INFO org.apache.hadoop.ipc.Server: IPC Server listener on 50020: starting2018-04-18 01:52:55,289 INFO o...
Hadoop使用常见问题以及解决方法 .
管子（zero）的杂乱空间
12-25 654
1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-outAnswer：程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。修改办法：修改2个文件。 /etc/security/limits.confvi /etc/security...
Hadoop运行mapreduce实例时,抛出错误 All datanodes are bad. Aborting…
TURING.DT
04-13 4326
Hadoop运行mapreduce实例时,抛出错误 ava.io.IOException: All datanodes xxx.xxx.xxx.xxx:xxx are bad. Aborting… at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.processDatanodeError(DFSClient.java:2158) at
MapReduce运行任务报错
Make progress step by step everyday.....
08-03 4864
MapReduce运行任务报错如下： Error: java.io.IOException: Failing write.  Tried pipeline recovery 5 times without success.  at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.processDatanodeError(DF
Java HDFS API 追加文件写入内容异常问题的解决
热门推荐
Appleyk的专栏
06-28 1万+
最近在完善一个Java HDFS 的Api功能类，其功能列表如下（主要利用文件系统进行文件或目录的各种操作）：上述功能有：1、获取当前HDFS系统的状态，如容量多少，使用了多少，剩余多少（getStatus（））2、打开一个文件，并返回打开后的FS数据的输出流，便于向文件里编写内容（open（destPath））3、上传本地（local或remote）文件至HDFS文件系统（upLoadFile（...
第三章 布局
beyond谚语的博客
11-08 1075
WPF 用不同的容器(container)安排布局。每个容器有各自的布局逻辑——有些容器以堆栈方式布置元素，另一些容器在网格中不可见的单元格中排列元素，等等。在 WPF 中非常抵制基于坐标的布局，而是注重创建更灵活的布局，使布局能够适应内容的变化、不同的语言以及名种窗口尺寸。
基于k-Means聚类算法的非监督学习项目实现从随机初始化k个簇中心点开始通过计算样本与各中心点的欧氏距离进行归类并迭代更新簇中心点直至收敛的完整聚类流程同时包含对数据集中.zip
12-01
基于k-Means聚类算法的非监督学习项目实现从随机初始化k个簇中心点开始通过计算样本与各中心点的欧氏距离进行归类并迭代更新簇中心点直至收敛的完整聚类流程同时包含对数据集中.zip
基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）
12-01
基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。
STM32通过RMS进行波形识别
最新发布
12-01
本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。 功能特点 波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。 开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境准备： 确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。 准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。 代码导入： 将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。 根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。 编译与烧录： 编译代码并将其烧录到STM32开发板上。 连接信号源到开发板的ADC输入引脚。 运行与测试： 运行程序，观察波形识别的结果。 可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。 文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...
Java代码实现HDFS文件上传操作指南
使用`FileSystem.create(Path, short replication, long blockSize)`方法在HDFS上创建文件，并且指定副本数和块大小。 4. **数据传输**： 通过读取本地输入流，并将数据写入到HDFS的输出流中，完成文件的上传。 ...
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
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 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