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第3章 Zookeeper 客户端向服务端写数据流程 读数据流程
3.4 客户端向服务端写数据流程/读数据 3.4.1写数据流程 以3台服务器的Zookeeper集群为例，一个Leader，两个Follower即server1和server2 写流程之写入请求直接发送给Leader节点 1.Client 先发送给 leader write 请求（写数据） 2.leader 开始给 follower1 发送 writer 请求（开始写数据）JAVA 字符流读数据的两种方式 146
import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; public class InputStreamReaderDemo { public static void main(String[] args) throws IOException { InputStreamRe字节流读数据的两种方式
package com.czie.iot1913.lps.IO.InPutStream;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;/** * FileName: InPutStreamReader * Author: lps * Date: 2022/3/26 14:19 * Sign:刘品水 Q：1944900433 * void close() * 关字符流_读数据_一次读取一个字符数组
阻塞和非阻塞
产生阻塞的场景： 读设备（dev）文件、读网络文件 tty就是显示终端设备，/dev/tty 这是会读到键盘的值并写道标准输出 第一个hello是自己输入的，是一直在等着，所以是阻塞 非阻塞的代码如下图所示： 此时read返回-1的时候，errno会变成EAGAIN或EWOULDBLOCK，表示非阻塞状态且当前无数据；阻塞情况IO读数据
IO读数据 基础的读取 创建字节输入流对象 将字节数据从硬盘中输入至内存以达到读取数据 会被抛来异常，可以选择抛出或者try-catch处理 调用read()方法将指定字节写入此文件输出流中 所有流最后都要释放资源 import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; publicmybaits+druid+aop 实现读写分离(支持已定义注解读数据切换主从库)
项目结构 注释：通过druid+mybaits 实现读写分离，支持一主多送。支持自定义注解，实现部分从主库读取数据 1.依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> <version>2.HBase 读数据流程和存储数据流程、MemStore溢写合并、In-memory compaction介绍、compaction策略详解
HBase 读数据流程和存储数据流程 从zookeeper找到meta表的region的位置，然后读取meta表中的数据。而meta中有存储了用户表的region信息 根据namespace、表名和rowkey根据meta表中的数据找到对应的region信息 找到对应的regionserver，查找对应的region 从MemStore找数据，再去BloHDFS读数据流程
(1) 客户端向NameNode发起RPC请求，来获取请求文件Block数据块所在的位置。 (2) NameNode检测元数据文件，会视情况返回Block块信息或者全部Block块信息，对于每个Block块，NameNode都会返回含有该Block副本的DataNode地址。 (3) 客户端会选取排序靠前的DataNode来依次读取BlockJava字节流
IO流概述：IO：输入/输出(Input/Output)流：是一种抽象概念，是对数据传输的总称。也就是说数据在设备间的传输称为流，流的本质是数据传输。IO流就是用来处理设备间数据传输问题的： 常见的应用：文件复制；文件上传；文件下载。IO流分类：按照数据的流向 输入流：读数据 输出流：写数据按照用MyBatis-Plus从数据库中读数据的第二种方法
上一篇讲到通过XXMapper从数据库中读取数据，注意到有警告，提示“Could not autowire. No beans of 'CategoryMapper' type found. ”。今天介绍更完整的写法： 1、添加依赖IService的接口： package com.example.demo; import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;HDFS读数据流程
1.客户端通过Distributed FilleSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。 2.挑选一台DataNode服务器，请求读取数据。 3.DataNode开始传输数据给客户端。 4.客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。HDFS读数据流程
一：HDFS客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求获得文件开始或全部block列表； 二：在这个列表中对于每个返回的block，都包含其对应数据所在的DataNode地址； 三：这些DataNode会按照Hadoop定义的集群拓扑结构计算得出与HDFS客户端之间的距离，然后再进行排序，HDFS客户端会优先从距离HDFS读数据的流程
（1）客户端通过 DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件，NameNode 通过查询元数据，找到文件块所在的 DataNode 地址。（2）挑选一台 DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。（3）DataNode 开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以 Packet 为单位来做校验）。（4）客户端pandas读数据
pandas import pandas as pd path = 'df.csv' # 读数据 df = pd.read_csv(path, sep=',', usecols=[0, 2, 4]) # 排序 df.sort_values(by=['label'], ascending=True, inplace=True) # 去除重复数据 df.drop_duplicates(subset='列名', keep=HDFS读数据流程
步骤解析： Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置；NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode都会返回含有该block副本的DataNode地址；这些返回的DN地址，会按照集群拓扑结构得出DataNode与客户端的距离，然后进行排序，排序两个规则：网vue中vuex的使用（3）----读数据和改数据如何简写以及组件间通信
通过之前博文中的内容可以看出，每次写代码都要写一大堆相同的方法像这种 increment(){ console.log(this.$store) this.$store.commit('JIA',this.n) }, decrement(){ this.$store.commit('JIAN',this.n) }, 这种类型明明就是简单的引入数据到vue里javaSE 笔记 IO流
IO流 按照数据的流向，有输入流(读数据)，输出流(写数据) 按照数据类型来分，有字节输入、输出流，有字符输入、输出流,读的懂的用字符流，读不懂的用字节流 一般是按数据类型来分的 字节流写数据 字节流抽象基类： InputStream：这个类表示字节输入流的所有类的超类，OutputStream：这个类表示字节自学java第二十五天
（1）今天学了什么：集合的综合练习、字节流写输入的三种方式、字节流写数据的两个问题、字节流写数据加异常处理、字节流读数据（一次读一个字节数据）、字节流复制文本文件。（2）明天准备学：复习之前学过的所有内容。（3）遇到的问题：有些知识点已经忘了，需要复习。netty源码之读取数据
目录 前话 1、读数据的技巧 2、简约流程 3、读数据的本质 流程 1、读取数据 前话 1、读数据的技巧 2、简约流程 3、读数据的本质 流程 读数据的轮询和接收连接是一样的 ，都是在NioEventLoop对象的run方法里，但是在最终读的时候，调用了另外一个对象，AbstractN如何从io.Reader 中读数据
Go语言以其本身具有的高并发特性，在云计算开发中，得到了广泛的应用，也深受广大开发者的欢迎。但是大家对go语言真的理解了么？本文作者经过对go语言的多年实践应用，现对go语言中如何从io.Reader中读数据进行了详细介绍，相信对于go语言爱好者有很大的帮助。下来就跟随作者一起学习下吧。从mysql读数据创建DataFrame
第一种方式spark.read.jdbc（） object _01_ReadJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、创建spark session val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate() val properties = new Properties() prop缓存双写一致性
缓存双写一致性 对于读：先读缓存，缓存没有，再读ku，回写缓存，这种没啥说的。对于写：先写库，再删除缓存，本文主要基于这种来探讨一下这样处理有什么问题？ 如下图所示： 图中表示大量请求同时涌入，读数据和写数据请求同时执行，下面我们基于这幅图来剖析为何先写库，再删除缓存会有问题？ 大大数据之-Hadoop之HDFS_读数据流程_原理篇---大数据之hadoop工作笔记0069
然后我们再来看下,这个客户端去从hadoop的hdfs上面读取数据的一个过程. 1.首先我们先看一下hadoop是怎么来存数据的. 2.首先对于namenode节点来说,我们说他存了元数据,比如他这里存了一个/usr/atguigu/ss.avi这个文件,注意他仅仅是存了一个元数据,比如名字,路径. 然后name如何读一份数据报告
最近在知识星球做了一个数据报告共读营的活动，我是一直觉得数据是观察这个世界最好的方式，因为数据并不会撒谎，他是理性的。而人是感性的，是会撒谎的， 所以人人都应该学会去读数据报告，去了解行业，去帮助自己做出判断。那么数据报告很多，如何读一份数据报告呢？我觉得有三种。 1、光看