Hadoop（一) HDFS概念及原理总结

HDFS的文件读取原理，主要包括以下几个步骤：

1、首先调用FileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。

2、DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一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，该对象会被封装成 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就会找出离客户端最近的datanode并连接datanode。

4、数据从datanode源源不断的流向客户端。

5、如果第一个block块的数据读完了，就会关闭指向第一个block块的datanode连接，接着读取下一个block块。这些 *** 作对客户端来说是透明的，从客户端的角度来看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blocks的location，然后继续读，如果所有的block块都读完，这时就会关闭掉所有的流。

HDFS的文件写入原理，主要包括以下几个步骤：

1、客户端通过调用 DistributedFileSystem 的create方法，创建一个新的文件。

2、DistributedFileSystem 通过 RPC（远程过程调用）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，和读文件的时候相似，FSDataOutputStream 被封装成 DFSOutputStream，DFSOutputStream 可以协调 NameNode和 DataNode。客户端开始写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet，然后排成队列 data queue。

4、DataStreamer 会去处理接受 data queue，它先问询 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，把它们排成一个 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 queue，也是由 packet 组成，等待DataNode的收到响应，当pipeline中的所有DataNode都表示已经收到的时候，这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。

6、客户端完成写数据后，调用close方法关闭写入流。

7、DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里，然后等待 ack 信息，收到最后一个 ack 后，通知 DataNode 把文件标示为已完成。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种运行在通用硬件上的分布式文件系统。它与传统的分布式文件系统有很多相似之处，但是也有显著的不同。HDFS是高容错的，可以部署在低成本硬件上。HDFS提供了对应用数据的高吞吐量访问，适用于具有大数据集的应用。HDFS为了流数据访问放松了一些POSIX的限制。

HDFS是主从结构。一个HDFS集群由一个NameNode和一组DataNode组成。NameNode是主服务器，负责管理文件系统命名空间以及客户端对文件的访问。DataNode通常每个节点一个，负责管理存储。HDFS对外暴露了一个文件系统命名空间并允许用户数据作为文件存储。在内部实现上，一个文件会被分割成一个或多个block，这些block存储在一组DataNode上。NameNode负责执行文件系统命名空间 *** 作，例如打开，关闭，重命名文件和目录等。此外NameNode还维护着block和DataNode之间的映射关系。DataNode负责处理来自客户端的读写请求，并根据NameNode的指令创建，删除，备份block。

NameNode和DataNode都是运行在通用机器上的软件。这些机器通常使用Linux系统。HDFS使用Java构建，任何支持Java的机器都可以运行NameNode和DataNode。一种典型的集群部署方式是使用一台机器运行NameNode，其它机器每台运行一个DataNode实例。

HDFS使用传统的分层文件结构。用户可以创建目录并在目录下存储文件。文件系统命名空间结构与传统文件系统类似，用户可以创建，删除文件，将文件从一个目录移动到另一个目录，重命名文件。HDFS支持用户限额和访问权限。

NameNode维护整个文件系统命名空间，它会记录任何对命名空间的修改。应用程序可以指定HDFS中文件的备份数量。文件的拷贝数称为该文件的备份因子。这个信息也存储在NameNode中。

HDFS可以跨机器存储海量文件。每个文件分成一个block的序列存储。为了容错，文件的block会被备份。每个文件的block大小和备份因子都是可配置的。

文件中所有block的大小是相等的（除了最后一个），而对append和hsync提供可变长block支持后，用户可以直接创建一个新block，不必继续填充最后一个block。

应用程序可以指定文件的备份数。备份因子可在文件创建时指定，也可以稍后修改。HDFS的文件都是一次写入的（除了append和truncate），并且任何时候都只有一个写入器。

NameNode决定如何备份block。它周期性的接收来自DataNode的心跳检测和block报表。收到心跳检测说明DataNode工作正常，block报表包含该DataNode上的所有block。

备份文件的位置对HDFS的可用性和性能至关重要。对备份的优化让HDFS从众多分布式系统中脱颖而出。这个工作需要大量的优化和经验。机架感知备份放置策略的目的是提高数据的可靠性，可用性和网络带宽利用率。目前的备份放置策略实现是这个方向上的第一步。短期目标是在生产环境上对其进行验证，更多的了解它的行为，为测试和研究更复杂的策略奠定基础。

大型HDFS集群的机器通常隶属于多个机架。两个不同机架上的节点进行通信必须通过交换机。一般来说，同一机架机器之间的网络带宽要优于不同机架机器间的网络带宽。

NameNode通过Hadoop Rack Awareness进程确定每个DataNode所属的机架ID。一个简单但是并非最优的策略是将备份放置在独立的机架上。这种策略可以避免机架故障时丢失数据，读数据时也可以利用多个机架的网络带宽。这种策略在集群中平均分配备份文件，这样组件发生故障时可以平衡负载。但是这种策略会增加写入成本，因为数据需要跨机架传输。

最常见的情况，备份因子是3。HDFS的放置策略是：如果写入器位于DataNode上，则将副本放置在本地计算机，否则随机选择一个DataNode，另一个副本放置在另一个远程机架的节点上，最后一个副本放在同一个远程机架的另一个节点上。这种策略减少了机架间的写入流量，从而提高写性能。机架发生故障的几率远小于节点故障几率。这种策略并不影响数据可靠性和可用性，但是它确实减少了读 *** 作时的聚合网络带宽，因为一个block被放置到两个机架上而不是三个。这种策略的文件副本并不是均匀的分布在所有机架上，副本的三分之一位于一个节点，剩下的三分之二位于另一个机架上。这种策略可以提高写性能，而不会影响数据可靠性和读性能。

如果备份因子大于3，那么第四个和之后的副本随机放置，同时要保证副本数量不能超过机架的上限（公式： (replicas - 1) / racks + 2 ）。

由于DataNode不能放置同一个block的多个副本，所以最大备份因子就是最大DataNode数。

在提供了存储类型和存储策略的支持之后，除了机架感知，NameNode放置副本时也会考虑放置策略。NameNode首先根据机架感知选择节点，然后根据备份文件的放置策略检查该节点的存储类型，如果该候选节点没有要求的存储类型，NameNode会查找下一个节点。如果第一轮没有找到足够的节点放置备份，NameNode会使用后备存储类型开始第二轮查找。

目前，副本放置策略依然在开发中。

为了减少带宽消耗和读延迟，HDFS会尝试找寻一个离读请求最近的副本。如果读请求节点所在机架有这样一个副本，HDFS就优先使用这个副本。如果HDFS集群跨越多个数据中心，则本地数据中心的副本优先于远程副本。

启动HDFS时，NameNode会进入一种称为安全模式的特殊状态。安全模式下数据block无法备份。NameNode会从DataNode接收心跳检测和block报表。block报表包含该DataNode下所有数据block的列表信息。每个block都有一个指定的最小备份数。只有block的最小备份数登记到NameNode中后，block才可以备份。备份登记结束后，NameNode退出安全模式。这是如果还有block不满足最小备份数的条件，NameNode才开始备份这些block。

HDFS命名空间由NameNode保存，NameNode使用一个称为EditLog的事务日志记录对文件系统元数据的所有更改。例如，创建一个新文件会在EditLog中插入一条对应记录，同样的，修改文件备份因子也会插入一条记录。NameNode使用本地文件存储EditLog。整个文件系统命名空间，包括文件与block之间的映射关系，文件系统数据等，都保存在FsImage文件中。

NameNode在内存中维护文件系统命名空间和文件block映射关系的镜像。当NameNode启动，或者某个阈值触发了检查点时，NameNode从磁盘上读取FsImage和EditLog的内容，将所有EditLog中的事务 *** 作应用到FsImage的内存镜像中，然后在磁盘上生成一个全新的FsImage。之后可以截断EditLog，因为所有事务都已持久化到FsImage。这个过程称为检查点。检查点的目的是通过获取文件系统元数据的快照并保存到FsImage来保证HDFS文件系统元数据的一致性。读取FsImage可能很快，但是持续编辑FsImage就不同了。因此我们将 *** 作记录到EditLog中，而不是直接修改FsImage。在检查点期间，所有EditLog *** 作应用到FsImage。检查点可以按周期触发（ dfsnamenodecheckpointperiod ），也可以按事务数触发（ dfsnamenodecheckpointtxns ）。如果两个属性都设置了，第一个满足的阈值会触发检查点。

DataNode在本地文件系统中存储HDFS数据。DataNode对HDFS文件一无所知，它以block为单位存储HDFS数据。DataNode不会在同一个目录下保存所有文件。相反，它使用启发式方法来确定每个目录的最佳文件数，并适时创建子目录。在同一个目录下创建所有文件并不是最佳选择，因为本地文件系统可能无法支持一个目录下的大量文件。DataNode启动时，它会扫描整个本地文件系统，生成一个本地文件与数据block之间的关系列表，将其发送给NameNode，这个列表称为block报告。

所有HDFS通信协议都构建在TCP/IP协议之上。客户端通过TCP端口与NameNode建立连接，它使用ClientProtocol与NameNode交互。DataNode使用DataProtocol与NameNode交互。一个RPC抽象封装了客户端协议和DataNode协议。NameNode从不初始化任何RPC，它只是响应来自的客户端和DataNode的请求。

HDFS的主要目标是即使出现故障也可以可靠的存储数据。三种常见的故障分别是：NameNode故障，DataNode故障和网络分区。

DataNode周期性的发送心跳检测给NameNode。网络分区可能导致某些DataNode无法连接NameNode。NameNode无法收到DataNode的心跳检测后，它会把这样的DataNode标记为dead，并不在发送新的I/O请求。注册到死亡DataNode上的数据对HDFS来说不再可用，也会导致某些block的备份数少于文件指定的最小备份数。NameNode持续追踪block的备份情况并在必要时初始化备份 *** 作。重备份的原因是多种多样的：DataNode不可用，某个备份文件损坏，DataNode磁盘故障，或者文件的备份因子增大。

为了避免DataNode状态抖动引起的备份风暴，标记DataNode死亡的超时时间设置的很长（默认超过10分钟）。用户可以设置一个更短的时间将DataNode标记为陈旧（stale），这样可以避免对性能敏感的工作负载的陈旧DataNode的读写 *** 作。

HDFS架构与数据重平衡scheme兼容。scheme可以在DataNode的磁盘空间低于某个阈值时将数据移动到另一个DataNode上。如果对某个文件的需求特别高，scheme还可以动态创建额外的副本并平衡到整个集群中。这些数据平衡scheme还未实现。

从DataNode中读取的block可能是损坏的。损坏的原因有多种：磁盘故障，网络故障，或者软件问题。HDFS客户端会对文件内容进行校验和检查。当客户端创建一个HDFS文件时，它会计算出文件所有block的校验和并保存在同一个命名空间的一个独立的隐藏文件中。当客户单检索文件时还要检查对应校验和文件中的值。如果校验和不匹配，客户端会尝试该block其它节点上的副本。

FsImage和EditLog是HDFS的核心数据结构。如果它们发生损坏，HDFS就无法使用了。因此，可以通过配置让NameNode维护多个FsImage和EditLog的拷贝。对两个文件的修改会同步到所有拷贝中。这种同步 *** 作会降低NameNode的TPS，但是这种牺牲是可接受的，因为HDFS是数据密集，不是元数据密集。NameNode重启时，它会选择最一致的FsImage和EditLog使用。

另一种减低故障的办法是使用HA。

（略）

HDFS的目的是支持大型文件。HDFS支持一次写入多次读取。一个典型的block大小是128MB。因此，HDFS文件按照128MB的大小分割，每个block可能分布在不同的节点上。

客户端向HDFS文件写入数据时，如果备份因子是三，NameNode使用备份目标选择算法检索出一组DataNode。这个列表是可以存储副本的DataNode。客户端先向第一个DataNode写入数据，DataNode接收数据并将数据传输到列表中的第二个DataNode。第二个DataNode开始接收数据并继续传输数据到第三个DataNode。这样，数据通过管道从一个DataNode传输到下一个。

（略）

如果开启了trash配置，从FS shell中删除的文件并不会立刻从HDFS中删除，HDFS将它移动到一个trash目录（每个用户都有自己的trash目录， /user/<username>/Trash ）。只要文件还在trash目录中就可以快速恢复。

最近删除的文件移动到 /user/<username>/Trash/Current 目录中，每隔一段时间，HDFS会为这些文件创建检查点文件（ /user/<username>/Trash/<date> ）并删除旧检查点文件。

如果trash中的文件过期了，NameNode将这些文件从命名空间中删除。与文件关联的block被释放。删除文件和空间释放之间可能会有延迟。

下面是一个例子，首先创建两个文件：

然后删除test1，该文件会被移到Trash目录：

接着跳过Trash删除test2：

现在可以查看Trash目录：

文件的备份因子降低后，NameNode选择可以删除的副本，在下次心跳检测时把信息发送给DataNode，之后DataNode删除block并释放空间。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。

1、分布式存储

传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。

但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。

2、超融合VS分布式

注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。

3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)

实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。

此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。

4、删重和压缩

掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。

5、合并Hadoop发行版

很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率

6、虚拟化Hadoop

虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。

7、创建d性数据湖

创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的这个正确的架构应该是一个动态，d性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

Hadoop的Mapper是怎么从HDFS上读取TextInputFormat数据的

Hadoop中控制文件格式，split方式和record读取方式的类都继承自InputFormat这个抽象类。比如实现每次读取文本文件一行的就是TextInputFormat，这个类进一步使用LineRecordReader进行实际的读取 *** 作。以Hadoop 101为例，在LineRecordReader第97-99行：

newSize = inreadLine(value, maxLineLength,

Mathmax((int)Mathmin(IntegerMAX_VALUE, end-pos),

maxLineLength));

从文本行读取类LineReader in中读取一行写入record的value中。为了一次读取两行，可以将96-106行的while循环再复制粘贴一份在下面。

但是LineReader的readLine函数执行时会首先将value原来的值清空，但是我们读取第二行时不想将第一行的内容清空。因此对LineReader的readLine函数做一点修改：

为了保留原来的readLine函数，我们首先讲这个函数复制粘贴一份在下面，将readLine的函数声明做一点修改，增加是否clear value的判断：

public int readLine(Text str, int maxLineLength,

int maxBytesToConsume, boolean clear) throws IOException {

然后讲123行的strclear();修改为if (clear) {strclear();}

这样，在LineRecordReader的两个while循环中，第一次readLine应为：

newSize = inreadLine(value, maxLineLength,

Mathmax((int)Mathmin(IntegerMAX_VALUE, end-pos),

maxLineLength), true);

光驱是怎么读取数据的？

你好！很高兴解答你的提问！请你阅读如下提示，排除烦恼。谢谢！

1，光盘放进光盘，夹盘器夹紧光盘，主轴电机带着旋转到一定转数，司服电机推激光头车到近盘心。

2，开激光单元发射激光束照射到光盘反光区最近心圈，探测光盘类型与寻地方式，根据反射回的光

3，束的抖动变化，转换为二进制数据，由译码器变成光驱能读的数据，传递给电脑中央处理器处理。

4，光驱解读出光盘内侧的光盘核心引导数据，确定光盘类型与播放模式，数据头与尾，文件系统。

5，数据排列结构，确定读取光盘形式。从光盘读取到的数据可以是资料，文件，，音乐，影片，

6，命令。光盘的微观结构是螺旋形的，象夏天点的蚊香，密密麻麻排列着肉眼看不见的光轨存数据。

7，顺序读取光盘数据时，激光头沿光盘弦线从内到外作直线运动，完成从内到外读取螺旋形光轨。

8，正好跟蚊香燃烧的顺序相反。最重要的核心数据都在光盘近心圈，所以刮伤近心圈，整盘读不出。

9，就是这个原因，因为引导如何读取光盘的数据都在近心圈，外圈基本存储普通数据，损失小点。

10，如果跳来跳去读光盘数据，就会参照光盘近心圈的导引数据，寻址到真实数据存在的光轨位置。

11，然后读取到所需数据，这样激光头小车就会移来移去发出响声。光盘从内圈到外圈的周长不同，

12，中心圈最短，最外圈最长。每一圈可容纳的数据也是如此，近中心最少，最外圈最多，这样会

13，导致光驱读取到数据的速度会变化，如果为了保持读取数据速度的恒定，就得调节主轴电机的

14，转数，读内圈时要转得快，激光头小车也要移得快，外圈要转得慢，激光头小车也要移得慢。

15，所以我们会听到光盘转动的风噪会有变化，尤其是跳来跳去读存在光盘不同区域的数据时，

16，风噪都会听出区别。当光盘有刮伤时，由于有数据损坏缺失，导致光驱读不下去，于是就会

17，跳回来继续读取，实在读不出原数据，就用CRC32数据冗余机制，加速读取上一段与下一段

18，区域的数据，进行纠错或预测判断来填补缺失的数据，于是主轴电机转速更高，反复读取的

19，风噪就更明显，时快时慢，就是光驱试图通过调节速度来读出数据。光盘记录数据宏观来说

20，是光轨，微观来说，每一位数据都是以物理形式记录的。通常激光在平整的光盘染料面烧蚀

21，出一小坑，代表数据1，而没被烧出坑来的地方就是一小个平面，代表数据0，激光从一个固定

22，的角度入射进坑，与入射到平台，激光的反射与折射的角度与轨迹会发生明显不同。最后回

23，到激光头后，会被折射到光敏元件上，由光信号转换为电脉冲信号，传递给光驱里的译码器。

24，译码器再转换为电脑能识别的资料或命令。光轨就是这样由这样密密麻麻排列的凹坑与平台

25，组成。众多的光轨再排列组成光盘。电脑是处理二进制数据的机器，磁盘，U盘无一不是二进

26，制存储数据的。硬盘是利用磁性原理，有磁无磁代表有无数据。磁极排列走向决定数据0或1。

27，内存利用电容器的电位高低来判断数据0或1，有电无电来判断有无数据。数据总线是以脉冲

28，波的波峰波谷来判断数据0或1，没脉冲波没数据，有脉冲波有数据。闪存也是利用存储单元的

29，电位高低来判断数据0或1，有电势有数据，没电势没数据。人脑的高级指令都得译成机器语言。

30，我们以10进制为计算单位，电脑能接受的数据都是二进制的，所以编程员的工作很辛苦且枯燥。

stm32 是怎么读取串口数据的

串口接收中断，接收数据，再判断命令，根据命令的不同来确定下面的 *** 作

*** 作系统是怎么读取硬盘数据的？

首先CPU向内存要数据，内存得到指令后向硬盘要数据，硬盘把数据交给内存，内存再交给CPU处理。

plc的主站、从站是怎么从DIO、AIO模块读取或发送数据的

以西门子为例：

PPI通信直接将主从的IO或V区进行通信，可以将AIO的数据放在V存储区中做通信。 例如：将主站IB0数据直接传送到从站QB0。或者主站VB0数据传送到从站VB0当中，做数据交流。

MODBUS通信直接通信V存储区。

读取尺子上的数据的读取用日语怎么说

読み出す 日よみだす

[动]读出，读取

等于 read out

1〔読み始める〕begin to read

2〔コンピュータ内の记忆データを取り出す〕retrieve ((data))

hadoop mapper类 切割数据的时候怎么根据回车切割

DataTable dt = new DataTable();

dtColumnsAdd(new DataColumn("PreRevDate0", typeof(decimal)));

DataColumn col = new DataColumn();

colColumnName = "PreRevDate1";

colExpression = "ABS(ConvertToInt32(PreRevDate0))";

colDataType = typeof(decimal);

dtColumnsAdd(col);

DataRow dr = dtNewRow();

dr["PreRevDate0"] = -1;

dtRowsAdd(dr);

hadoop默认是读取文件的数据的单位是一行,怎么修改能使得hadoop以两行为单位进行读取数据

Hadoop中控制文件格式，split方式和record读取方式的类都继承自InputFormat这个抽象类。比如实现每次读取文本文件一行的就是TextInputFormat，这个类进一步使用LineRecordReader进行实际的读取 *** 作。以Hadoop 101为例，在LineRecordReader第97-99行：

newSize = inreadLine(value, maxLineLength,

Mathmax((int)Mathmin(IntegerMAX_VALUE, end-pos),

maxLineLength));

从文本行读取类LineReader in中读取一行写入record的value中。为了一次读取两行，可以将96-106行的while循环再复制粘贴一份在下面。

但是LineReader的readLine函数执行时会首先将value原来的值清空，但是我们读取第二行时不想将第一行的内容清空。因此对LineReader的readLine函数做一点修改：

为了保留原来的readLine函数，我们首先讲这个函数复制粘贴一份在下面，将readLine的函数声明做一点修改，增加是否clear value的判断：

public int readLine(Text str, int maxLineLength,

int maxBytesToConsume, boolean clear) throws IOException {

然后讲123行的strclear();修改为if (clear) {strclear();}

这样，在LineRecordReader的两个while循环中，第一次readLine应为：

newSize = inreadLine(value, maxLineLength,

Mathmax((int)Mathmin(IntegerMAX_VALUE, end-pos),

maxLineLength), true);

第二次readLine应为：

newSize = inreadLine(value, maxLineLength,

Mathmax((int)Mathmin(IntegerMAX_VALUE, end-pos),

maxLineLength), false);

搞定。

cpu是怎么读取内存数据

在计算机中CPU是通过数据总线与内存交换数据的CPU与内存交换数据是通过前端总线完成的，前端总线也是数据总线的一种。

这个flash是怎么读取的数据？

先看一下效果嘛

1，Hadoop fs –fs [local | ]：声明Hadoop使用的文件系统，如果不声明的话，使用当前配置文件配置的，按如下顺序查找：hadoop jar里的hadoop-defaultxml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-defaultxml->$HADOOP_CONF_DIR下的hadoop-sitexml。使用local代表将本地文件系统作为hadoop的DFS。如果传递uri做参数，那么就是特定的文件系统作为DFS。2，hadoop fs –ls ：等同于本地系统的ls，列出在指定目录下的文件内容，支持pattern匹配。输出格式如filename(full path) size其中n代表replica的个数，size代表大小(单位bytes)。

3，hadoop fs –lsr ：递归列出匹配pattern的文件信息，类似ls，只不过递归列出所有子目录信息。

4，hadoop fs –du ：列出匹配pattern的指定的文件系统空间总量(单位bytes)，等价于unix下的针对目录的du –sb /和针对文件的du –b ，输出格式如name(full path) size(in bytes)。

5，hadoop fs –dus ：等价于-du，输出格式也相同，只不过等价于unix的du -sb。

6，hadoop fs –mv ：将制定格式的文件 move到指定的目标位置。当src为多个文件时，dst必须是个目录。

7，hadoop fs –cp ：拷贝文件到目标位置，当src为多个文件时，dst必须是个目录。

8，hadoop fs –rm [-skipTrash] ：删除匹配pattern的指定文件，等价于unix下的rm 。

9，hadoop fs –rmr [skipTrash] ：递归删掉所有的文件和目录，等价于unix下的rm –rf 。

10，hadoop fs –rmi [skipTrash] ：等价于unix的rm –rfi 。

11，hadoop fs –put … ：从本地系统拷贝文件到DFS。

12，hadoop fs –copyFromLocal … ：等价于-put。

13，hadoop fs –moveFromLocal … ：等同于-put，只不过源文件在拷贝后被删除。

14，hadoop fs –get [-ignoreCrc] [-crc] ：从DFS拷贝文件到本地文件系统，文件匹配pattern，若是多个文件，则dst必须是目录。

15，hadoop fs –getmerge ：顾名思义，从DFS拷贝多个文件、合并排序为一个文件到本地文件系统。

16，hadoop fs –cat ：展示文件内容。

17，hadoop fs –copyToLocal [-ignoreCrc] [-crc] ：等价于-get。

18，hadoop fs –mkdir ：在指定位置创建目录。

19，hadoop fs –setrep [-R] [-w] ：设置文件的备份级别，-R标志控制是否递归设置子目录及文件。

20，hadoop fs –chmod [-R] PATH…：修改文件的权限，-R标记递归修改。MODE为a+r,g-w,+rwx等，OCTALMODE为755这样。

21，hadoop fs -chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH…：修改文件的所有者和组。-R表示递归。

22，hadoop fs -chgrp [-R] GROUP PATH…：等价于-chown … :GROUP …。

23，hadoop fs –count[-q] ：计数文件个数及所占空间的详情，输出表格的列的含义依次为：DIR_COUNT,FILE_COUNT,CONTENT_SIZE,FILE_NAME或者如果加了-q的话，还会列出QUOTA,REMAINING_QUOTA,SPACE_QUOTA,REMAINING_SPACE_QUOTA。

结语

感谢您的观看，如有不足之处，欢迎批评指正。

如果有对大数据感兴趣的小伙伴或者是从事大数据的老司机可以加群：

658558542    

欢迎大家进群交流讨论，学习交流，共同进步。（里面还有大量的免费资料，帮助大家在成为大数据工程师，乃至架构师的路上披荆斩棘！）

最后祝福所有遇到瓶疾且不知道怎么办的大数据程序员们，祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。

小文件是指文件大小明显小于HDFS上块（block）大小（默认64MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用Hadoop（If you’re storing small files, then you probably have lots of them

(otherwise you wouldn’t turn to Hadoop)），这样的文件给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于HDFS的块大小（默认64MB），就将认定为小文件否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 >

当使用 Java API *** 作 HDFS 时，可以使用 FileSystemlistFiles() 方法来获取文件列表。该方法接受一个 Path 对象，表示要列举文件的目录，并返回一个 RemoteIterator<LocatedFileStatus> 对象，该对象可用于迭代目录中的文件。

例如，下面的代码演示了如何使用 listFiles() 方法来获取 HDFS 上的文件列表：

// 定义 HDFS 连接配置

Configuration conf = new Configuration();

// 获取 HDFS FileSystem 对象

FileSystem fs = FileSystemget(conf);

// 定义要列举文件的目录

Path dirPath = new Path("/user/hadoop");

// 获取文件列表

RemoteIterator<LocatedFileStatus> fileIter = fslistFiles(dirPath, true);

// 遍历文件列表

while (fileIterhasNext()) {

// 获取当前文件信息

LocatedFileStatus fileStatus = fileIternext();

// 输出文件名称和大小

Systemoutprintln(fileStatusgetPath()getName() + " : " + fileStatusgetLen());

}

以上就是关于Hadoop（一) HDFS概念及原理总结全部的内容，包括:Hadoop（一) HDFS概念及原理总结、Hadoop文档（2.9.2） - HDFS架构、IT培训分享Hadoop环境中管理大数据8大存储技巧等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！