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hdfs c源码分析

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2.配置不同:Hadoop的源码包在单机模式下第一次解压时，Hadoop无法理解硬件安装环境，保守地选择了最低配置 。Hadoop安全机制下跨集群日志分离和认证的解决方案概述:为了解决临时数据引起的集群资源争用 ， 我们采用了容器日志分离方案，但是在Hadoop安全机制下 ， 该方案存在跨集群认证问题 。

1、HDFS笔记1 。分布式文件系统 。特点:高性能、高效率、高速度 。2.可以在廉价机器上运行的容错文件系统 。当集群中的一台机器挂起时，HDFS会自动将挂起机器上的任务分配给正常机器，使任务能够继续正常工作 。2.HDFS处理更容易 。写大文件时 ， 如果整个文件都写到一个节点上，节点的负载会急剧增加 ， 从而失去分布式文件系统的意义 。

操作文件时，在单机的情况下，首先需要知道文件被分成多少块，每个块放在哪个节点上 ， 块之间的顺序(文件粘连) 。随着HDFS的出现 ， 分布式文件集群不再需要人来管理 。当用HDFS读取文件时，我们不需要关心文件是如何分割、分发和粘附的 。只需告诉HDFS文件的路径 。HDFS的指令类似于linux下的指令 。

2、Hadoop爬坑记——HDFS文件因Hadoop版本原因导致的追加问题 3、HDFS纠删码 Copy贵 。HDFS的默认3拷贝机制有200%的存储空间和其他资源(如网络带宽)开销 。但是，与具有低I/O活动的热数据集和冷数据集相比，额外的副本在正常操作期间很少被访问 ， 但仍然消耗与第一个副本相同的资源量 。因此，一个自然的改进是使用擦除码而不是复制机制，这使用更少的存储空间来提供相同的容错级别 。典型的擦除代码设置将使存储空间开销小于50% 。EC文件的复制因子是无意义的，它始终保持为1，并且EC的复制因子的值不能被命令setrep修改
【hdfs c源码分析】
RAID使用条带化EC，它将逻辑上连续的数据(如文件)提供给更小的单元(如位、字节或块)，并将连续的单元存储在不同的磁盘上 。在本指南的其余部分 ， 此条带分布单元称为条带单元(或单元) 。对于每个条带原始数据单元 ， 计算并存储一定数量的奇偶校验单元，称为编码 。通过解码和计算剩余的数据和奇偶校验单元，可以恢复任何条带单元的错误 。

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