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hdfs源码分析整理

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基于hdfs的分布式文件编程的基本实现什么意思？分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接到本地节点，而是通过计算机网络连接到节点 。hadoop2.x用什么技术构建源代码？hadoop2.x使用maven技术构建源代码 。
1、HadoopSecurity机制下跨集群日志分离认证问题解决方案概述:为了解决临时数据引起的集群资源的争用问题，我们采用了容器日志分离方案，但是在adopt安全机制下，该方案存在跨集群认证问题 。在分析了Hadoop安全机制和NodeMagager日志聚合函数源码 分析之后 ， 探索了两种解决方案:1)在每个计算框架中独立认证个人用户；2)在日志聚合功能模块中 ， 对Yarn用户进行统一认证，比较两种方案的优缺点 。
存储等资源 。据统计，每天NNRPC的总量约为9.06亿，其中存储日志数据引起的RPC约占RPC总量的10% 。为了减轻计算集群的RPC压力，我们提出了一种基于YARN3269的容器日志分离方案:将容器日志数据聚合后存储在一个独立的集群中用于存储冷数据 ， 从而消除了日志存储对计算集群的影响 。
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 。
3、哪位专业人士能解释一下hadoop,har归档Application scenario我们在-1中保存了很多小文件，(当然不生成小文件是最好的做法)，这样会让namenode的命名空间非常大 。名称空间保存hdfs file的信息节点信息 。文件越多 ， 需要的namenode内存越多，但内存毕竟有限(这是目前hadoop的硬伤) 。下图显示了har文档的结构 。Har文件由mapreduce生成，作业结束后不会删除源文件 。
4、HDFS客户端无法及时addBlock和关闭文件问题 分析在现网运行过程中，一些高负载集群的NN频繁打印以下“blockisCOMMITTEDbutnotCOMPLETE”日志，客户端经常无法关闭文件，导致业务异常退出，如下图:这其实是一个block无法及时到达完成状态的问题 。在HDFS ， 一个块只有在达到最小拷贝数后才能成为完整状态 。HDFS默认的最小拷贝数是1，也就是说 ， 在NameNode收到至少一个DataNode的报告 ， 表明该块已经正式写入，其内容已经成功固化到磁盘之前 ， 该块不能达到完成状态 。
5、hadoop2.x采用什么技术构建源代码hadoop2.x使用maven技术构建源代码 。根据相关资料查询，Hadoop2.x由HDFS、MapReduce和YARN三个分支组成，分别是HDFS、NNFederation和HA 。MapReduce ， MR运行在纱线上 。纱，资源管理系统(内存，CPU资源) 。
6、基于 hdfs基本实现分布式文件编程什么意思啊【hdfs源码分析整理】分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接到本地节点，而是通过计算机网络连接到节点 。Hadoop是Apache Software Foundation开发的开放式源码并行计算编程工具和分布式文件系统，类似于MapReduce和Google文件系统，HDFS(Hadoop分布式文件系统)就是其中一部分 。

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