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hadoop心跳机制源码分析

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在hadoop cluster中，Hadoop常见问题解答(1)Hadoop是否适合电子政务？Hadoop是如何处理的？仅针对MapReduce类型的任务org . Apache .hadoop. MapReduce . v2 . hs . job history默认每3分钟一次，moveintermediatetodoneGlobal为入口，继承了play框架的GlobalSettings类 ， 重写了onStart()和onStop()方法 。

1、Hadoop文档(2.9.2Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个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许多相似之处，但也有显著的不同 。HDFS具有高度的容错能力，可以部署在低成本的硬件上 。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问 ， 适用于具有大型数据集的应用程序 。HDFS已经放宽了对流数据访问的一些POSIX限制 。HDFS是一个主从结构 。HDFS集群由一个NameNode和一组DataNode组成 。

DataNode通常是每个节点一个，负责管理存储 。HDFS公开了文件系统命名空间，并允许用户数据存储为文件 。在内部实现中 ， 一个文件将被分成一个或多个块，这些块存储在一组DataNode上 。NameNode负责执行文件系统命名空间操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录 。此外 ， NameNode还维护block和DataNode之间的映射关系 。

2、Hadoop系列之HDFS架构本文翻译了Hadoop系列下的This架构 。原文经作者翻译后 ， 约6000字 。之后，作者对内容进行了简化和压缩 ， 以便作者和其他读者在阅读本文时能够更高效、更快速地学习或复习Hadoop 。本文主要介绍Hadoop的整体架构，包括但不限于节点、命名空间的概念，数据容错机制 ， 数据管理方法，简单的脚本命令和垃圾收集概念 。

HadoopDistributed(HDFS)是一种高容错、高吞吐量的分布式文件系统 ， 用于处理海量数据 。HDFS一般由数百台机器组成，每台机器存储整个数据集的一部分 。快速发现和恢复机器故障是HDFS的核心目标 。HDFS接口的核心目标是高吞吐量而不是低延迟 。HDFS支持海量数据收集，一个集群一般可以支持几千万个文件 。

3、Dr.Elephant 源码 分析--MapReduce【hadoop心跳机制源码分析】mapredsite.xml配置任务执行日志路径(HDFS) 。Jlist保存作业的执行信息，对应JobInfo类；Conf是作业的配置信息 。仅针对MapReduce类型的任务org . Apache .hadoop. MapReduce . v2 . hs . job history默认每3分钟一次，moveintermediatetodoneGlobal为入口，继承了play框架的GlobalSettings类，重写了onStart()和onStop()方法 。

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