【hdfs源码分析 pdf】hadoop2.x用什么技术构建源代码？hadoop2.x使用maven技术构建源代码 。MapReduceMapReduce是Hadoop的主要执行框架，它是一个分布式并行数据处理的编程模型，将作业分为映射阶段和归约阶段，HadoophdfsMetadata journalnodeeditslogfsimage截图有先后顺序 ， 所以有一定延迟，但不耽误整体理解(activennannactivenamenodesnnstandbynnstandbynamenodejournalnodejnedits _ logelogFsimagefsg)一般认为journalnode有2n 1个集合，如果大于等于n 1个集合 ， 则认为写jn成功 。
HDFS在1、四.(一Hadoop中的优缺点HDFS的优点:1 。处理超大文件这里的超大文件通常是指大小为100 MB甚至上百TB的文件 。目前，在实际应用中，HDFS可以用来存储和管理PB级的数据 。2.流访问数据HDFS的设计基于“一次写入，多次读写”的任务 。这意味着数据源一旦生成数据集 ， 就会被复制分发到不同的存储节点，然后响应各种数据/任务请求 。
3.Hadoop设计运行在低成本的商用机器集群上，对紧急性要求低 ， 只需要运行在低成本的商用硬件集群上，而不是昂贵的高可用机器上 。廉价的商用机器也意味着大型集群中节点失效的概率非常高 。当HDFS遇到上述故障时，它被设计为能够继续运行，而用户不会注意到明显的中断 。HDFS的缺点:1 .它不适合低延迟的数据访问 。如果你想处理一些低延迟的应用请求，用户要求不高 ， HDFS并不适合 。
2、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
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 。
推荐阅读
- wi fi分析工具怎么用
- 冗余分析软件
- avisynth 代码分析
- 监控系统分析,怎样入侵监控系统
- 灰色关联分析用什么软件,什么是灰色关联度分析
- pmp分析技术,PMP引导技术
- 方差分量分析,spss方差分量估计
- ios内存分析工具,JAVA内存分析工具
- k均值聚类分析轮廓系数,轮廓系数是对聚类结果有效性的解释和验证