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【Hadoop面试】HDFS读写流程

HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是GFS的开源实现。HDFS架构HDFS是一个典型的主/备(Master/Slave)架构的分布式系统,由一个名字节点Namenode(Master)+多个数据节点Datanode(Slave)组成。其中Namenode提供元数据服务,Datanode提供数据流服务,用户通过HDFS客户端与Namenode和Datanode交互访问文件系统。如图3-1所示HDFS把文件的数据划分为若干个块(Block),每个Block存放在一组Datanode上,Namenode负责维护文件到Block的命名空间映射以及每个Block到Data

Python语言连接访问Kerberos认证下的HA HDFS

「目的描述」此篇文章目的是使用Python语言对启用Kerberos、HighAvailability的HDFS文件系统进行访问,主要介绍KerberosClient、pyarrow、hdfs3三种方式。「环境说明」Python运行环境为3.7.0集群环境为CDH6.2.1(已启用Kerberos认证)Namenode实例所在机器分别为cm111、cm112废话不多说,直接上代码1、HdfsCli方式代码示例fromhdfs.ext.kerberosimportKerberosClientfromkrbcontextimportkrbcontextkeytab_file="/root/hdfs

Mac M1 Parallels CentOS7.9 Deploy Docker + Rancher + K8S(HA+More Master)

一、准备虚拟机资源虚拟机清单机器名称IP地址角色rancher10.211.55.200管理K8S集群k8svip10.211.55.199K8SVIPmaster0110.211.55.201K8S集群主节点master0210.211.55.202K8S集群主节点master0310.211.55.203K8S集群主节点node0110.211.55.211K8S集群从节点node0210.211.55.212K8S集群从节点本篇完成的7台虚拟机(3台master、2台node、1台k8svip、1台rancher),可下载导入使用链接:https://pan.baidu.com/s/1h

云原生Kubernetes: Kubeadm部署K8S 1.29版本 单Master架构

目录一、实验1.环境2.K8Smaster节点环境准备3.K8Smaster节点安装kubelet、kubeadm、kubectl3.K8Snode节点环境准备与软件安装4.K8Smaster节点部署服务5.K8Snode节点部署6.K8Smaster节点查看集群7.容器网络(CNI)部署8.K8S集群测试二、问题1.calico生成资源报错2.为何要安装docker和ci-dockerd一、实验1.环境(1)主机表1主机主机架构版本IP备注masterK8Smaster节点1.29.0192.168.204.8node1K8Snode节点1.29.0192.168.204.9node2K8S

Kubernetes 集群搭建(新人白嫖青云服务器) 一个master节点+两个工作节点

文章目录1,购买青云服务器(白嫖)2,创建VPC3,连接测试4,安装docker4.1,安装docker20.10.74.2,配置加速镜像5,安装Kubernetes5.1,要求5.2,设置hostname5.3,关闭交换区5.4,安装K8s三大件5.5,创建control-plane5.6,初始化master主节点5.7,安装网络组件5.8,Worker加入集群5.9,集群自我修复测试6,部署Dashboard6.1,运行pod(创建资源)6.2,设置访问端口6.3,开放安全组6.4,访问页面6.5,创建访问账号6.6,令牌访问6.7,界面7,Kubernetes常用命令需要3台云服务器,每

实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS

文章目录1需求分析2实验过程2.1启动服务程序2.2启动kafka生产3JavaAPI开发3.1依赖3.2代码部分4实验验证STEP1STEP2STEP35时间窗口1需求分析在Javaapi中,使用flink本地模式,消费kafka主题,并直接将数据存入hdfs中。flink版本1.13kafka版本0.8hadoop版本3.1.42实验过程2.1启动服务程序为了完成Flink从Kafka消费数据并实时写入HDFS的需求,通常需要启动以下组件:[root@hadoop10~]#jps3073SecondaryNameNode2851DataNode2708NameNode12854Jps197

HDFS及各组件功能介绍

Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem,HDFS)是Hadoop生态系统的核心组件之一,它是设计用于存储和处理大规模数据集的分布式文件系统。HDFS由多个组件组成,每个组件都有不同的功能。以下是HDFS的主要组件及其功能介绍:1.NameNode(名称节点):NameNode是HDFS的主节点,负责管理文件系统的元数据。元数据包括文件和目录的命名空间、文件的块分配信息以及每个块的副本位置等。NameNode还负责处理客户端的文件系统操作请求,并管理数据块的复制和移动。2.DataNode(数据节点):DataNode是HDFS的工作节点,负责存储实际

ios - UISplitViewController Master View 在 vi​​ewDidAppear 中的帧大小

我们有一个UISplitViewController,在条件X下,我们需要从主视图的UIBarButtonItem之一显示一个UIPopover。据推测,为了使框架/布局正确,我们从主视图Controller的viewDidLoad事件中执行此代码。不知何故,第一次显示UISplitViewController时,Master的框架是1024x724,而我们期望它是320x724。结果,对[UIPopoverpresentFromBarButtonItem:]的调用使用了错误的引用,因为它是一个正确的BarButtonItem,弹出窗口一直出现在屏幕右侧(大约x=980像素)如果我们将

Hadoop-HDFS概览

一、HDFS是什么HadoopDistributedFileSystem的缩写,即Hadoop分布式文件系统二、HDFS抽象认识我们打开windows中一个文件的详细信息,看看平时我们用的文件系统是什么样的这份文件的详细信息中有文件名称、文件类型、文件夹路径、大小、日期、所有者、计算机归属因为这是我的个人电脑,所以计算机一栏显示的是这台电脑那么分布式文件系统是不是就应该显示多台机器中的某一台机器呢?答案是的我们按着想象画下我们现在心目中的分布式文件系统是什么样的接下来我们去官方网站上验证下我们的想象三、HDFS官方学习1、架构描述下面我们看看HDFS官方网站上是怎么描述的HDFS是主/从架构,

ios - 向 Master-Detail 应用程序添加模式加载 View (在 applicationDidBecomeActive 方法中)

在Xcode5.0.2中,我为iPhone创建了一个空白的MasterDetail应用程序,它在模拟器中运行良好:当iPhone应用程序正在启动或从后台唤醒时,我想在其中间显示一个带有标签“正在加载...”的模态视图,获取网页(在这个测试用例中;在真实的应用程序,这将是游戏更新和玩家分数),然后关闭网页上的模态视图获取完成或错误或超时。所以我创建了2个新文件,LoadingViewController.h和LoadingViewController.m(我现在没有自定义代码)。因为它是Xcode版本5,所以没有xib文件,只有一个Main.storyboard-所以我从对象库中将一个V