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1 weekend110的hdfs源码跟踪之打开输入流 + hdfs源码跟踪之打开输入流总结

3种形式的元数据,fsimage是在磁盘上,meta.data是在内存上, 我们继续,前面呢,断点是打在这一行代码处, FileSystem fs = FileSystem.get(conf); weekend110的hdfs下载数据源码跟踪铺垫 + hdfs下载数据源码分析-getFileSystem 现在,开始weekend110的hdfs源码跟踪之打开输入流 1、 清掉之前,所有的断点, dfs是fs的成员, 此刻,断点过不去了,为什么?因为,这需要在服务器上运行。 由此可见,newInfo里面就是block信息。 LocatedBlocks{ fileLength=143588167 underConstruction=false blocks=[LocatedBlock{BP-168439838-192.168.80.110-1468829197712:blk_1073741856_1032; getBlockSize()=134217728; corrupt=false; offset=0; locs=[192.168.80.110:50010]},Locate...

Hadoop Hive概念学习系列之内部表和外部表对比分析(二)

Hive 的数据表分为两种,内部表和外部表。 内部表:这种表可以理解为数据和表结构都保存在一起的数据表。 外部表:在表结构创建以前,数据已经保存在 HDFS 中,通过创建表结构,将数据格式化到表的结果里。 进一步分析,内部表而言,当通过 DROP TABLE table_name 删除元数据中表结构的同时,表中的数据也同样会从 HDFS 中被删除。 外部表而言,当进行 DROP TABLE table_name 操作的时候,Hive 仅仅删除元数据的表结构,而不删除 HDFS 上的文件(即表里的数据),所以,相比内部表,外部表可以更放心大胆地使用。 数据表在删除的时候,内部表会连数据一起删除,而外部表只删除表结构,数据还是保留的。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5660245.html,如需转载请自行联系原作者

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