什么是CAPCAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中。Consistency（一致性）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）Availability（可用性）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）Partition tolerance（分区容错性）：以实际效果而言，分区相当于
Hadoop学习——hdfs分布式文件系统1、HDFS1.1 介绍 来源于google的论文《Google File System》1.2 HDFS特点分布式存储架构，支持海量数据存储。（GB、TB、PB级别数据）高容错性，数据块拥有多个副本（副本冗余机制）。副本丢失后，自动恢复。低成本部署，Hadoop可构建在廉价的服务器上。能够检测和快速应对硬件故障，通过RPC心跳机制来实现。简化的一致性模
截取了本人新书《分布式系统与一致性》中的一章，发在dbaplus上，转回到自己的博客。这一章，自认为是非常精彩的一章。很多分布式系统在一致性方面都不是一蹴而就的，即便它非常成功。GFS（Google File System）是Google公司开发的一种分布式文件系统。虽然GFS在Google公司内部被广泛使用，但是在相当长的一段时间里它并不为人所知。2003年，Google发表一篇论文[1]详细描
老老实实研究标准~~写博客的人就得自娱自乐~开发一款产品是要投入到实际使用的，开发阶段设备有很多内部测试，最后进行型式试验（就是采用相关技术软件+相应技术数据，测试IED性能）。一致性测试只是一个标准框架，不能代替实际的工程测试，如FAT,SAT。一致性测试表示DUT按DL/T860标准规定方法与其他IED互连运行的能力。其实一个设备不使用IEC61850规范也可以跑起来，现在就是为了确立一个统一
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2023-08-26 08:45:15
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文件系统的一致模型描述了对文件读写的数据可见性。HDFS为性能牺牲了一些POSIX请求，因此一些操作可能比想像的困难。在创建一个文件之后，在文件系统的命名空间中是可见的，如下所示：1. Path p = new Path("p"); 2. Fs.create(p); 3. assertThat(fs
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精选
2015-04-07 10:26:02
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HDFS中的数据一致性是如何保证的？请解释数据一致性的概念和实现方式。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。在HDFS中，数据的一致性是指在多个副本之间保持数据的一致性，即多个副本中的数据内容是相同的。数据一致性的保证是HDFS的核心功能之一，它确保了数据的可靠性和完整性。数据一致性的概念是指当多个副本之间存在数据复制和更新操作时，保持数据的一致性，
前言在hadoop老版本中只提供了 sync() 和 hflush() 方法，只能保证数据都传输到了datanode端，不能确保都进行了落盘操作，所以在写入数据过程中发生大面积down机的情况下会产生数据丢失问题。本篇文章主要对hdfs数据一致性模型进行一些研究。HDFS 中 sync()，hflush() 和 hsync() hadoop在2.0.2-alpha版本
主要有以下6点：1.安全模式：HDFS刚启动时，namenode进入安全模式，处于安全模式的namenode不能做任何的文件***作，甚至内部的副本创建也是不允许的，namenode此时需要和各个datanode通信，获得datanode存储的数据块信息，并对数据块信息进行检查，只有通过了namenode的检查，一个数据块才被认为是安全的。当认为安全的数据块所占比例达到了某个阈值，namenode
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2023-11-28 21:25:07
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HDFS作为一种分布式文件存储系统，数据完整性是最重要的性能指标之一。HDFS是用CRC-32(32位循环冗余校验，4个字节大小)作为其数据完整性校验方式，下面分两种常态情况介绍其校验过程：IO操作 在通过client向DataNode节点写数据时，会先在client端针对写的数据每个io.bytes.per.checksum(默认512字节)字节创建一个单独的校验和，并将该校验和同数据本身一起
前言在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。 HDFS，是Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等文件系统集成。HDFS的文件分布在集群机器上，同时提供副本进行容错及可靠性保证。HDFS设计原则简单
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2024-03-25 16:19:20
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Hadoop 用户肯定都不希望系统在存储和处理数据时不会丢失或者损坏任何数据。接下来，我们来考究一下 HDFS 在为了保证数据完整性，所做的工作。总的来说，HDFS 会对写入的数据计算校验和，并在读取数据时验证校验和。datanode 负责收到数据后存储该数据及其校验和。datanode 的数据来源可分为两种，其一为是从客户端收到的数据，其二为从其他 datanode 复制来的数据。还有一种情况，
Hadoop工作原理:Google文件系统gfs是一个可拓展的分布式文件系统,用于大型的,分布式的,对大数据进行访问的应用.只是对数据进行读操作hdfs是google gfs的开源版本,一个高度容错的分布式系统,它能够提供高吞吐量的数据访问,适合存储海量(PB)级的数据,hdfs在进行数据切割的时候会出现切割错误的情况,所以不适用于有事务属性的生产情况.Hadoop只擅长做数据分析而不是数据处理拥
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2024-03-25 21:52:39
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这是我参与更文挑战的第11天，活动详情查看： 更文挑战 在分析HDFS的一致性之前, 我们先得解决HDFS客户端行为的几个问题。 1. 为什么HDFS不支持多个writer同时写一个文件,即不支持并发
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2021-07-06 10:18:29
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一致性测试…在执行层面其实毫无技术含量可言，现在各大示波器厂商提供的一致性软件都很完善了，如果测试通过，那么测试者真的是几乎什么都不需要管…大部分的时间可能是在排队抢示波器以及被各种奇怪的芯片与驱动困扰，正在进测试模式中… 1 进入测试模式方法中的万金油——使用Linux系统，直接读写BAR寄存器 像Intel等负责的厂家会提供芯片对应的调试工具，但有些时候这些芯片会被用到不同的平台上，不仅仅是
# Kubernetes一致性测试
Kubernetes是一种流行的容器编排系统，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在生产环境中，确保Kubernetes集群的一致性是至关重要的。一致性测试是一种验证系统在不同节点之间的数据一致性的方法，它可以帮助我们确保集群中的各个节点之间的状态是一致的，从而保证系统的可靠性和稳定性。
## 一致性测试步骤
一致性测试通常包括以下几个步骤：
1.
ICC(intraclass correlation coeficient)：用来评价对同一对象的多次测量之间的信度（reliability scale）#在SPSS中就是在这个词组里包含ICC检验的。比如测量实验老鼠的影像学指标，需对同一只老鼠测量8次，取其平均数或中位数来表示该老鼠的最终结果值计算公式为 MS（mean square）均方差，m为测量次数。均方
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2023-08-11 17:05:23
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CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）强一致性：简而言之，就是在任意时刻，所有节点中的数据都是一致的；弱一致性：数据更新后，如果能容忍
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2024-01-15 15:51:20
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一致变量背景一致变量（Uniform Variables）。一致变量和普通属性的区别：普通变量所包含的数据是顶点具体化的，所以在每个着色器引入的时候它们将从顶点缓冲区加载一个新的值；但是一致变量的值在整个draw call中保持不变。这意味着你在draw call之前加载一直变量的值之后，你可以在每一个顶点着色器引入的时候总可以取得相同的值。一致变量主要的作用是保存像光照参数（光的位置和方向等）、
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2023-07-18 15:21:53
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文件系统的一致模型描述了对文件读写的数据可见性。HDFS为性能牺牲了一些POSIX请求，因此一些操作可能比想像的困难。在创建一个文件之后，在文件系统的命名空间中是可见的，如下所示：1. Path p = new Path("p");
2. Fs.create(p);
3. assertThat(fs.exists(p),is(true));但是，写入文件的内容并不保证能被看见，即
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2024-03-20 09:16:03
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文件系统的一致模型描述了对文件读写的数据可见性。HDFS为性能牺牲了一些POSIX请求，因此一些操作可能比想像的困难。 在创建一个文件之后，在文件系统的命名空间中是可见的，如下所示： path p = new Path("p"); Fs.create(p); assertThat(fs.exists(p),is(true)); 但是，写入文件的内容并不保证能
