浪浪山下那个村

2024年06月10日 00:45:00 | 1,265 浏览 | 1 评论 | hdfs hadoop

简介 Namenode 和 Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。 Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。 HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。 Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。 Namenode是所有HDFS元数据的仲裁者和管理者，这样，用户数据永远不会流过Namenode。 Namenode全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)。接收到心跳信号意味....

【Hadoop】Hudi 基础知识详解

2024年06月10日 00:45:33 | 1,253 浏览 | 0 评论 | hudi

Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发，同时保持数据以开源文件格式保留。 Hudi是Hadoop Upserts and Incrementals缩写，用于管理分布式文件系统DFS上大型分析数据集存储。 Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。

RocksDB 详解

2023年09月23日 16:58:16 | 902 浏览 | 0 评论 | rocksdb

RocksDB是一个高性能、可扩展、嵌入式、持久化、可靠、易用和可定制的键值存储库。它采用LSM树数据结构，支持高吞吐量的写入和快速的范围查询，可被嵌入到应用程序中，实现持久化存储，支持水平扩展，可以在多台服务器上部署，实现集群化存储，具有高度的可靠性和稳定性，易于使用并可以根据需求进行定制和优化。RocksDB主要使用到了下面知识：

【Flink】Flink基本架构

2024年06月10日 00:45:52 | 922 浏览 | 1 评论 | flink

Flink 的 Master 节点包含了三个组件: Dispatcher、ResourceManager 和 JobManager。 Dispatcher: 负责接收用户提供的作业，并且负责为这个新提交的作业拉起一个新的 JobManager 服务； ResourceManager: 负责资源的管理，在整个 Flink 集群中只有一个 ResourceManager，资源相关的内容都由这个服务负责； JobManager: 负责管理具体某个作业的执行，在一个 Flink 集群中可能有多个作业同时执行，每个作业都会有自己的 JobManager 服务。

java 17运行jar报错：java.lang.UnsatisfiedLinkError: Can't load library:

2023年09月17日 18:30:48 | 917 浏览 | 1 评论 | linux

在我的Linux笔记本上面运行一个jar包的时候报错如下： Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: Can't load library: /usr/lib/jvm/java-17-openjdk-amd64/lib/libawt_xawt.so at java.base/java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:2393) at java.base/java.lang.Runtime.load0(Runtime.java:755) at java.base/java.lang.System.load(System.java:1953) at java.base/jdk.internal.loader.NativeLibraries.load(Native Method) at java.base/jdk.internal.loader.NativeLibraries$NativeLibraryImpl.open(NativeLibraries.ja....