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    Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构

    1、硬件错误是常态,而非异常情况,HDFS可能是有成百上千的server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读为主,做批量处理;比之关注数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标,一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节,一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写,关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题,使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架,或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算,离它操作的数据越近就越高效,这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近,比之将数据移动到应用所在显然更好,HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。

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    尝试为nodejs贡献代码

    一直都有在看一些开源项目的代码,但是还没有试过提交pr。因为最近在研究websocket和keep-alive。而websocket涉及到长连接,过多无用的长连接对系统来说是负担,是否可以尽快发现对端是否已经掉线,从而释放这个连接来减少系统压力呢,就这个初衷,想通过wireshark和nodejs调试一下心跳机制,但是发现nodejs对这个的支持不是很好。tcp的心跳机制,支持三个配置,但是nodejs的setKeepAlive只支持一个配置(后面发现最新版代码里有一点支持的痕迹了,但是没有给用户提供接口),所以就产生了提交pr的想法。代码改动不大,但是整个流程走下来,也挺费时间的。 本文大致分享一下这个过程。我的诉求是想让nodejs把修改心跳机制和相关配置的接口暴露给用户。但是libuv层的接口本身就不支持这个能力。所以要解决这个问题,要修改c、c++、js的代码。因为nodejs的架构就是这样,libuv提供能力,c++套壳,js调用。所以你想加一个libuv不支持的功能时,你就得从libuv改起。

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