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美国ipfs和pi关系

2021年08月06日39

区块链科技2020年6月17日重要动态见闻一览

区块链的每日动态大致分为四种类型,供区块链爱好者更好地查看和学习,从而更好地掌握该领域的最新动态。语言不多赘述,请路过,路过,看过的老铁们给个意见和关注。

宏观政策:贵阳市高新区魏启佳、李平、张伟、农业农村部、中国信息通信研究院、安恒信息、云南盈江县洪南集、宁洪、广州、上海金融监管局链+边缘计算白皮书》恐慌与贪婪指数、TB·Capital、CLC Bitcoin·Core、皮皮虾公链库God PayMIR、Ontology Swiss Crypto Broker 99Ex、釜山银行TRON Stellar Community MPG MobileCoin Chris·Larsen Tether Geth 优盾钱包 PayBito STP 币睿交易所 58COIN 精彩观点:徐峰武说区块链王颖刘益华 Erik·Voorhees Amun·Ltd Jesse·鲍威尔景贤东 Max·Keiser ThorChan 杨小虎 Kevin·张安德烈斯·Krautscheid 朱雪娇基·杨·Ju Chris·Giancarlo Capital Markets:美股开A股开A股开港A股收港恒亚美股开小马努一.宏观政策1.【国家信息中心魏齐家:区块链等行业的广泛应用将提高传统产业的生产效率】6月17日,在日本,国家信息中心经济预测司产业经济研究室副主任魏齐佳发表文章《数字经济赋能产业转型升级(新理论)》,《人民日报》。文章表示,展望未来,数字经济与产业深度融合将是中国经济发展的大趋势,各行各业数字化转型步伐将大大加快,尤其是大数据、云计算、物联网、人工智能、5G、区块链等数字技术的广泛应用,将进一步提升传统产业生产效率,激发传统产业活力,加快传统产业升级转型步伐.2、【贵阳高新区将利用5G结合区块链等技术,提升全市综合服务能力】贵州省贵阳高新区将继续谋划5G产业布局,结合切割-借助大数据、人工智能、区块链等边缘技术,通过5G,在“树博大道”沿线推出“12+N”应用示范体系,催生新的商业模式和产业形态,提升城市综合服务能力能力。 (贵州日报) 3、【北京航空航天大学李平:应利用区块链等技术保障新增财政资金使用】目前,财政部正在加紧落实相关要求建立专项转移支付机制,确保2万亿元 增加财政资金直接到市县基层,直接惠及企业惠民。对此,北京航空航天大学经济管理学院金融系教授李平表示,要充分利用大数据、区块链等技术。合适的。 (中国经济时报) 4.【商务部张伟:培育数字经济新产业链,充分发挥区块链等领域全球领先优势】研究所副所长、研究员张伟商务部国际贸易经济合作司在经济日报文章中表示,面向未来,我们要坚持底线思维,采取有力措施,不断巩固和提升我国在全球供应链中的主导地位。 .发挥数字经济竞争优势,培育供应链创新。要培育数字经济新产业链,充分发挥在5G、人工智能、区块链等前沿技术领域的全球领先优势,进一步加快新一代信息技术的商业化应用。 ,培育数字经济新产业、新模式、新集群,形成产业新竞争优势。

5.【农业农村部:充分利用现代信息化手段开设区块链等前沿课程】据金融协会介绍,农业农村部、发改委等部门已印发《关于深入实施农村创新创业领军人才培养的意见》。意见要求,到2025年,农村创新创业环境显着改善,创新创业水平显着提高,创新创业队伍不断壮大,农村产业发展势头更加强劲。充分利用门户、远程视频、云互动平台、微课、综合媒体等现代信息技术手段,提供灵活便捷的在线培训,创新开放产品研发、流程转型、新业态、风险防控、5G技术、区块链等前沿课程。6.【中国信息通信研究院与安恒信息签署合作,围绕区块链等开展网络安全研究】中国信息通信研究院与杭州安恒信息签署合作协议。双方重点围​​绕数字医疗、数字金融等数字经济中人工智能、大数据、区块链、云计算、5G等新一代信息技术的网络安全研究,开展标准、评估、评估、等与网络安全保护相关的。长期在安全、认证等方向的深入研究,为我国数字经济产业的发展提供了强有力的安全保障。 (第一财经日报) 7、【云南盈江县开展对违规私建大数据项目清理整顿检查】近日,据德宏州人民政府《清理整顿专项会议纪要》国家大数据项目标准化”(第16期)及《德宏州人民政府办公室关于清理整顿国家​​私人建设大数据项目的通知》文件精神”,要求未经国家人民政府同意,限期清理整顿,未依法依规完成有关部门登记、登记手续和使用的。电报安装程序的所有大数据项目。根据检查结果,该县大数据项目16台采矿设备已被拆除;水电站停电、大数据工厂挖矿设备正在拆除或少量挖矿设备未拆除,共13台;水电站停电、大数据厂矿机设备未拆除或仍有大量设备,共计24台;水电站未停电,部分矿机正在运行。检查组责令未整改的违规电站和大数据公司限期完成整改,并发出整改通知书38张。 (云南盈江县官网) 8.【韩国财长:韩国将于7月宣布对加密货币征税的决定】韩国财长洪南基今天表示,韩国计划对加密货币征收关税,韩国将在韩国将于 7 月宣布对加密货币征税的决定。洪南基补充说,我们一直在努力建立新的税收制度以适应不断变化的情况。目前正在制定新的各项税目税制。 (韩联社)9.【青海省省长刘宁:推动应用区块链等信息技术推动产业链数字化转型】6月17日消息,青海省人民政府省长刘宁,发表文章《四种经济形态》引领和加快构建高质量发展新格局。”他表示,数字经济在创造新的产业形态、商业模式和创新模式的同时,也深刻影响着传统产业及其相关的商业和创新模式。刘宁在文章中提出,下一步将充分发挥青海在数字经济发展中的比较优势,建设大数据产业园、数字经济发展展示和运营平台,组建数字经济发展集团,加快“云上青海”建设。推进5G网络和智慧广电建设,推动物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等新一代信息技术应用,整合现有产业、企业和产品,与国际国内市场,发展平台经济。规划推进产业链数字化转型。 (学习时报) 10、【广州加快发展“一核多区”区块链产业布局】从6月17日召开的第130届广州疫情防控和复工复产新闻发布会上了解到,广州正在重点打造区块链发展先行区,以黄浦区为核心,推进“一核多区”发展布局。据广州市工业和信息化局总工程师胡志刚介绍,下一步广州将以区块链作为自主创新的重要突破口,以黄浦区为核心,力争成为国内区块链产业集聚区区、创新引领区、应用先导区。具体来说,广州将围绕四个方向构建区块链产业生态。 (21世纪经济报道) 11、【上海集结首批区块链等技术金融科技创新监管试点应用实例】6月17日,上海金融监管局官网显示,上海正式启动金融科技创新监管试点。创新监管试点应用项目征集工作。据悉,上海版创新应用项目的申报将分为“金融服务”和“科技产品”两大类。项目申请主体需描述申请中能够解决的关键技术和金融场景。同时,记者看到,大数据、分布式账本、区块链等都出现在上海《创新应用项目说明》的“关键技术”实例中。 (新京报) 12.【美国某组织建立区块链警察问责数据库】6月17日,美国总统特朗普签署行政命令建立国家警察不当行为数据库后,一份名为“警察问责”的组织“系统”开发了 PAN 协议。该协议是基于以太坊和 IPFS 的区块链解决方案。其目的是提供一个匿名的、未经审查的数据库,其中包括对警察不当行为的指控和投诉。 (解密) 2.行业新闻1.【Upbit因钱包系统检查暂停PI充提币】Upbit今日宣布,因PI钱包系统检查,暂停PI充提币服务。支票完成后将恢复PI存取。

3、【比特大陆香港新增两家外孙公司,葛跃升任监事】6月17日,天眼查信息显示,北京比特大陆香港控股子公司北京硅基远航科技有限公司公司Bitmain Technologies Limited 将新增两家公司,分别是北京芯原扬航科技有限公司和北京硅芯扬航科技有限公司。两家公司均成立于2020年6月12日,均由北京硅基远航科技控股.王军为法定代表人、经理、执行董事,葛月生为监事。

4、【行情平台Polymarket 公测】行情平台Polymarket 公测。 Polymarket 建立在以太坊上。用户在交易时需要使用Metamask钱包和USDC,一种与美元挂钩的稳定货币。据链上介绍,Polymarket是一个信息市场平台,投机者可以在上面押注有争议的话题,包括新冠疫情、政治等,并可以从中获利。

5、【Filecoin官方:测试网将于6月19日上午8点重置】北京时间2020年6月17日,Filecoin核心开发者@travisperson在Slack#fl-lotus中宣布Filecoin测试网将在8点重置星期五。在接下来的 24 小时内,测试网络基础设施,如启动程序、仪表板等,将离线。Filecoin官方将于明天发布相关信息,帮助矿工做好准备。上线前2小时(6:00),官方创世区块将被释放。

6.【中兴通讯与中国移动发布《区块链+边缘计算白皮书》】中兴通讯与中国移动、工信部重点实验室、北京大学联合发布《区块链+边缘计算白皮书》。白皮书提到,在5G时代,区块链与边缘计算的结合,将帮助运营商为行业开拓新的to-B市场。 “区块链+边缘计算”作为通信与信息技术融合发展的新领域,必将共同推动跨界融合创新,推动社会经济转型发展。 (同花顺财经) 7、【今日恐慌贪婪指数38,恐慌程度小幅上升】另类数据显示,今日恐慌贪婪指数38(昨日39),恐慌程度小幅上升,水平还是恐慌。注:恐慌指数阈值为0-100,包含指标:波动率(25%)+市场交易量(25%)+社交媒体热度(15%)+市场调研(15%)+比特币在整个市场中的占比( 10%) + 谷歌热词分析 (10%)。

8、【Bitget一键复制第六期《星际操盘手》公告】据官方消息,Bitget今日发布了第六期一键复制明星操盘手:戏剧导师。该交易者在平台上共有 40 笔交易。交易者单周总收益为2387.77 USDT,收益率为97.66%。累计关注人数226人,总关注收入1448.08 USDT。 Bitget每周定期发布榜单,帮助选择更有实力的明星交易员,为用户提供更好的服务。

9、【TB Capital战略投资异类跨链明星NerveNetwork】据官方消息,TB Capital近期宣布战略投资NerveNetwork。 NerveNetwork 是一个去中心化的数字资产服务网络。它基于NULS微服务框架和使用NULS ChainBox开发构建的区块链跨链交互协议。双方将携手打破区块链的价值孤岛,建立跨链互通的资产交互网络,为DeFi应用生态提供底层支持,旨在为更多区块链爱好者带来真正安全、自由、透明的DeFi应用服务。据了解,TB Capital总部位于中国香港,是TokenBetter旗下的一家集投资、孵化、管理为一体的综合性基金。投资领域涵盖区块链、新基建、TMT、5G、人工智能、公益、大数据等高潜力项目。

10、【Bybit发布“攻防之路”新品组合】6月17日14:00,Bybit联合创始人兼CEO周本做客媒体直播间,发布Bybit“攻防之路”新品文件夹。 “攻守之路”是Bybit打造的一套“进退守”组合交易工具,旨在帮助交易者更好地管理风险,把握最佳入市时机,即使是在极端的市场条件下。可以从容应对。

11、【超级链Cifculation(CLC)将于6月23日登陆Bitmart】据官方消息,超级链Cifculation(CLC)将于6月23日登陆Bitmart,届时将开启CLC/USDT交易对时间。此次推出的Bitmart将于香港时间6月22日16:00开放充值功能,6月23日上午10:00开放交易功能,6月24日上午10:00开放提现功能。 Superchain Cifculation由美国数字货币研发公司AMC推出,采用“Poc+Pos+evm”算法。公链共发行20亿枚CLC Token,通过挖矿销毁15亿枚,留下5亿枚用于流通支付。 BitMart成立于2017年,2018年3月15日正式运营,已获得多个国家合规数字货币交易牌照。该平台上线20个月,日交易额约56亿元,用户注册超过90万。美元法币存款通道现已开通。12.【Bitcoin Core 0.20.0版本发布】6月17日消息,Bitcoin Core客户端Bitcoin Core在Github上发布了0.20.0版本,距离之前的0.19.0大版本发布已经过去了将近6个月。在这个版本中,重要的变化包括去除BIP61的拒绝网络信息、不再使用OpenSSL、完全去除BIP70、使用RPC时默认的bech32地址等。按照目前的计划,下一个发布日期主要版本 0.21.0 是 12 月 3 日。

13、【POC皮皮虾公链正式与库神签约】据官方消息,6月17日,POC皮皮虾公链亚太区负责人安德烈·凯尼与库神正式签约,双方都在保护用户。就数字资产问题达成共识。 POC将享受酷神独家定制硬件钱包CloLar Pro3,在保障用户数字资产安全的同时,助力区块链技术发展。

14.【Kubin与PayMIR达成合作,新增卢布充值服务】据KuCoin交易所消息,为了让俄罗斯用户更容易购买加密资产,KuCoin宣布与知名的PayMIR达成合作俄罗斯卢布 (RUB) 存款服务提供商。通过 PayMIR 提供的技术支持,Kucoin 用户将能够使用俄罗斯卢布(RUB)通过信用卡或借记卡购买加密资产。 KuCoin现已通过Simplex、Banxa、OTC、PayMIR四种渠道支持50种法币存款服务。 Kucoin数字货币交易所为来自207个国家的500万用户提供货币、法币、合约、矿池、借贷等一站式服务。

15、【本体与瑞士加密货币经纪商Bitcoin Suisse合作拓展欧洲业务】据官方消息,6月17日,本体宣布将与瑞士加密资产经纪商Bitcoin Suisse合作,在Bitcoin Suisse平台上线ONT代币,瑞士居民提供交易服务,同时拓展欧洲业务。16、【99Ex SpaceStation X DAC二期将于6月18日认购】99Ex正式宣布其全新销售平台“SpaceStation X”,DAC二期将于6月18日14:00认购。本次DAC认购门槛,无需持有其他币种,销售时间30分钟。届时,您可以在Web和App上使用USDT进行订阅。具体认购规则请参考99Ex官网。据悉,Dante Code DAC基于蚁群算法的启示,采用改进优化的排序加权算法作为共识算法的基本操作逻辑。目的是打造一个完整的区块链金融基础设施平台。 99Ex是基于区块链技术应用的多语言创新数字资产交易平台。由OK CAPITAL、Keyin Capital、Connect Capital、Lianxing Capital战略投资。累计注册用户近百万,日均交易用户超过20万。

17.【釜山银行与当地医疗机构建立结合区块链技术的医疗旅游平台】BNK釜山银行与当地医疗机构17日在釜山西区办事处签署了建立“区域共赢移动医疗旅游平台”的业务协议.釜山国立大学医院、东亚大学医院等医疗机构参与。该协议通过将釜山银行银行系统和西部地区特色旅游项目与区块链技术相结合,实现了建立医疗旅游平台的目标。 (韩联社) 18.【波场有261名超级代表和候选人】6月17日,根据TRONSCAN TRON区块链浏览器的最新数据,波场目前有261名超级代表和候选人。本轮实时投票总票数达26,870,791,605张,超过260亿张。目前,超级代表币安以 12,824,238,242 票(47.73%)位列第一。

19.【Stellar社区发起更新投票,让交易所更好地执行监管规定】Stellar社区正准备对一系列新的网络更新进行投票,这些更新将使交易所能够更好地控制链上数字资产的交易方式。在定于本周晚些时候进行的投票中,任何运行 Stellar 节点的人都将能够决定是否通过一系列推荐更新(统称为“Protocol 13”),这将创建新实体(例如交易所)的授权功能以适应当地的监管要求。

20.【荷兰MPG发布新版房地产众筹平台Max Crowdfund,使用区块链保障安全】荷兰房地产公司Max Property Group(MPG)近日推出了旗下房地产众筹平台Max Crowdfund的2.0版本,并同时推出支持Android和iOS的移动应用程序。 Max Crowdfund通过反洗钱程序和区块链技术保证安全,让注册投资者在几分钟内通过电脑或移动设备获得优质的房地产投资机会。注意:去年,Max Property Group 宣布在 Ardor 平台的 Ignis 区块链上创建第一个安全令牌 MPGS。

25、【Udun Wallet完成PC客户端升级优化】Udun Wallet产品负责人今天宣布,Udun Wallet已经完成PC客户端(Windows版)的优化升级。 1.修复批量采集影响客户端登录和使用的问题; 2、修复大批量审核、分摊消费导致的客户端数据查询问题; 3、修复客户端卡顿问题; 4.修复EOS无法获取支付地址问题:5.升级限制单台电脑只能启动一个客户端程序,体验更流畅。据介绍,Udun Wallet是一款企业级区块链钱包管理系统,旨在以安全完整的技术重新定义数字资产钱包,解决交易所用户的存取款、收款等问题,针对比特币、以太坊等100多种币种提供API快速接入服务。子私钥动态计算不接触网络,硬件加持,纯冷运行;海量地址统一管理,余额一键自动收集。

26、【美国加密货币交易所PayBito宣布进入印度市场】美国加密货币交易所PayBito宣布进入印度市场,允许当地用户使用印度卢比(INR)购买、出售、存入和提取加密货币。注:今年 3 月,PayBito 的母公司 HashCash 宣布计划在 2020 年向印度加密货币行业投资 1000 万美元。

27.【STP即将开启Defi生态计划,推出新品及STPT激励计划】根据STP(Standard Tokenization Protocol)官方公告,STP项目将开启培育Defi业态的生态计划。其中包括将于 7 月初推出的 DeFi 聚合器“DeFiZone”。 DefiZone 的目标是“聚合和筛选具有更好回报和匹配 Defi 产品的用户”。作为该计划的一部分,STP 团队宣布将拿出 5000 万个 STPT 代币作为激励,分发给融入 DeFiZone 和 STP 生态系统的 DeFi 项目和团队。奖励计划现已开放申请。

28.【碧瑞交易所被湖北警方立案调查,网站已被暂停】据Odaily消息,今日多位投资者反映,加密货币交易所滨瑞交易所已被湖北警方立案调查,该交易所网站现已上线。禁止。此外,该平台上的部分投资者还接到了警方的电话。据悉,碧瑞交易所是一个针对“客户流失”的合约交易平台。

31、【黑莓与英特尔合作推出加密劫持软件检测解决方案】黑莓公司今天宣布发布BlackBerry Optics v2.5.1100,可用于基于英特尔的商用PC的加密挖掘和加密劫持检测。加密劫持是在设备上安装恶意软件。目的是劫持算力,在用户不知情的情况下挖掘加密货币。黑莓和英特尔在该技术上进行了合作,以有效防止加密劫持。通过高精度结果检测和缓解加密劫持。

32、【Bibox“AI数字资产托管”星空冒险区部分产品开始运营】据官方消息,6月17日,Bibox“AI数字资产托管”星空冒险区部分产品已达到运营标准并开始运营。航海者一号部分托管将持续至6月30日。Bibox“AI数字资产托管”已运营半年,已受理相当于4563.2395BTC的数字资产托管,服务236家高净值客户,并致力于为用户提供媲美专业金融机构的高端数字资产投资咨询服务。33、【比特币金融公司River Financial获得570万美元融资】为比特币投资者提供银行服务的初创公司River Financial获得570万美元种子资金。本轮融资的个人融资方包括Lightning Labs CEO Elizabeth Stark和Square的Steve Lee,机构投资者包括Polychain Capital和Slow Ventures。

34.【西班牙加密用户声称当地银行冻结银行账户进行加密交易】6月17日消息,自去年11月以来,西班牙银行正在关闭疑似加密货币交易者的账户,尤其是当地比特币点对点交易的用户.据当地媒体 Criptonoticias 报道,一位加密货币交易员表示,有 30 到 40 名当地比特币用户在没有事先通知的情况下冻结了他们的银行账户。该交易员表示,BBVA、Pibank 和 Bankia 是积极冻结账户的三家银行。

4、【刘义华:数字货币最快或将在未来10-15年内取代纸币】中国太和智库研究员刘义华近日表示,由于交易习惯,数字货币不会完全取代纸币货币在短时间内,但随着贸易、金融等业态的深刻变化,数字货币对纸币的替代可能会在未来 10-15 年内尽快完成。刘义华还表示,中国央行数字货币(Digital Currency Electronic Payment,以下简称“DC/EP”)的创立并不是要发行新的货币,而是要替换现有的纸币(即M0替换),所以它用于经济和金融活动。它的功能和属性与纸币一致,是纸币的数字形式。刘义华指出:“与比特币(BTC)和以太(ETH)相比,DC/EP与它们的相似之处在于它们都是匿名的,无需账户即可完成支付操作,并且都实现了在线价值转移。DC /EP /EP与它的不同之处在于:首先,DC/EP是法定货币,以国家信用为背书,而比特币和以太坊的信用基础是算法和共识。”他解释说,其次,DC/EP是人民币,稳定币,其价值就是人民币的价值,而比特币和以太坊则不稳定,价格波动较大。

5. [Shapeshift CEO:以太坊和其他有价值的加密货币让比特币变得更好] Shapeshift 首席执行官 Erik Voorhees 在推特上表示,比特币极端主义者只看到比特币和垃圾币。事实上,加密货币有 4 类: 1. 比特币; 2. 以太坊; 3. 其他有价值的加密货币; 4. 垃圾币。极端主义者认为 2 和 3 等价于 4,因为他们对 1 没有安全感。事实上,2 和 3 使 1 更好。 4、保持警惕。6.【研究:近60%的交易者对当前杠杆产品持中立或不满意】瑞士金融科技公司、卖空和杠杆加密货币发行商Amun Ltd的研究团队进行了衍生品、杠杆和卖空Token研究,数据来了来自 629 名行业参与者。研究发现,57.9% 的参与者对他们目前的加密资产衍生品体验持中立、不满意或非常不满意的态度。此外,研究表明,78.1% 的加密货币交易者熟悉杠杆代币。加密交易者的需求与相应工具的可用性和丰富性之间存在巨大差距。对于那些交易过加密衍生品的用户,只有 28.8% 的用户对体验感到满意。不满意的用户认为用户体验差、流程混乱和隐性成本是主要痛点。 34.7%的与会者指出追加保证金的流程不够清晰。

7.【Kraken CEO:比特币的存储价值将超过黄金】Kraken CEO Jesse Powell 在最近接受彭博社采访时预测,如果有足够的生态系统工具,比特币将像美元一样好用。他还表示,比特币的存储价值将超过黄金,因为比特币除了挖矿无法通过任何其他方式获得。

8.【比特币支持者 Max Keiser:V 神不理解比特币的价值主张】比特币支持者和金融分析师 Max Keiser 发推文:“我在 Vitalik 创建 ETH 之前就和他谈过,很明显他没有他真的不明白“比特币是如何运作的。即使是现在,他也根本不了解比特币的价值主张。” V神回复:“有意思,我想知道你是怎么得出这个结论的。”截止发帖,凯泽还没有回复V神。

9.【蚂蚁金服景先东:上海可以继续推动区块链等数字技术的开发和应用突破】6月17日,蚂蚁集团董事长、阿里巴巴合伙人景先东在接受采访时表示,上海可以继续推动区块链等数字技术研发和应用取得突破,扎实服务实体经济,成为数字经济时代信任的新型基础设施。他指出,面向未来的国际金融中心必须是科技创新中心。几年前,蚂蚁金服开始在上海部署和开发区块链技术。就是看到区块链对未来数字经济的重大意义。景先东还表示,金融沙盒监管为鼓励创新提供了可持续的机制,在促进创新和防范风险之间实现了更好的平衡。他指出,关键是要在实践中落实创新,形成常态化机制,加紧推进。在更多地区和城市得到广泛推广。 (论文) 10、【AAX交易所CEO ThorChan:进入传统金融市场是交易所行业的超车轨迹】6月17日,AAX交易所CEO ThorChan表示,在小班客币使用宝圈时,数字货币市场 从长远来看,数字货币的发展将保持与传统金融市场二级市场类似的发展轨迹,数字货币也将迎来前所未有的交易规模和规模。进入传统金融市场是加密数字货币市场瞬息万变的超车赛道。 AAX希望从传统股票、外汇、期货中吸引增量用户,并为这些用户开发交易产品。 AAX于去年成为伦敦证券交易所全球首个合作伙伴交易平台。合作伙伴平台使 AAX 能够进一步将其服务扩展到欧洲、北美和亚洲市场,并通过 LSEG 的全球创新网络(专门为支持金融服务交易而建立的网络结构)接触机构客户。

11、【浙江大学杨小虎:基于区块链的信任体系在金融监管体系中可以实现穿透式监管】6月17日消息,浙江大学区块链研究中心主任、计算机软件研究所副所长杨小虎在活动中表示昨日,一方面,以区块链技术为支撑的数字货币的兴起,给金融安全,尤其是全球货币安全带来了巨大挑战。另一方面,区块链构建的信任体系可以在金融监管体系中实现穿透式监管,尽早防范大规模系统性风险。 (科技日报)12.【观点:比特币挖矿难度升至2018年1月以来最高,算力将进一步上涨】数据显示,北京时间6月17日凌晨,BTC完成网络——广泛的难度调整。难度调整为15.78T,增长14.95%,达到2018年1月以来的最高水平。 目前比特币的挖矿难度和平均算力已经非常接近减半前的水平。Greenidge Generation首席挖矿官Kevin Zhang表示,虽然BTC目前的价格波动有限,但我们预计短期内算力将继续上涨,因为更多的老一代矿机将下线,新一代矿机将上线.

13.【德国银行业董事总经理:欧洲竞争力面临前所未有的威胁,引入数字欧元至关重要】6月17日消息,德国银行业协会董事总经理Andreas Krautscheid在周三发布的文件中表示表明欧洲的竞争力 在前所未有的威胁下,引入数字欧元至关重要。这是对 Facebook Libra 和中国数字人民币对欧洲数字主权构成威胁的有力回应。 Krautscheid 表示,德国私人银行已经意识到使用数字欧元的必要性,但在实施过程中面临重大挑战。因此,有必要政治家支持该计划并通过协调措施制定欧洲标准,银行也应密切合作。因为美国技术的市场力量太大,无法与单一供应商竞争。

14、【Kraken CEO:机构投资者进入比特币领域是因为从众心态】大型加密货币交易所Kraken CEO杰西鲍威尔在接受彭博电视采访时表示,更多机构投资者会跟随机构进入比特币领域,因为他们的心态通常是“群居”,机构对比特币的逐渐适应也是从众现象。

15.【美国CFTC前主席:XRP不是投资合约,不应被视为受监管的证券】美国商品期货交易委员会(CFTC)前主席Chris Giancarlo和Willkie Farr & Gallagher的Conrad Bahlke联合发布了一份今天关于“加密货币和美国证券法”的文件:Beyond Bitcoin and Ethereum Ripple 与绝大多数 XRP 持有者之间的合同或协议。Ripple 签署的合同明确将普通 XRP 持有者排除在第三方受益人之外。仅凭个人持有 XRP 的事实并不构成与 Ripple 相关的任何关系或权利。因此,XRP 不应被视为受监管的证券。

16、【朱雪娇:Defi必定会跑出百倍增长项目】6月17日晚,聚笔聚笔第三阶段投票项目Loon Network技术顾问朱学娇在接受聚笔采访时表示,减半是因为确定性高。很难成为下一个牛市的核心故事。除了比特币,DeFi 是区块链最适合的应用场景,也是最具想象力的场景。未来两年,Defi领域将成为“百倍币”的摇篮,必将耗尽“百倍成长”项目。据了解,Loon Network 旨在建立一个去中心化的跨链借贷网络的长期愿景。网络的任务是为链间数据交换、信用互通、资产互联提供基础网络支持。 LOON于6月15日在巨笔交易所上线,最高涨幅超600%。

17.【观点:比特币巨鲸往往在交易所安静时大量抛售BTC】分析人士指出,比特币巨鲸往往在交易所安静时大量抛售BTC以引起关注。 CryptoQuant 首席执行官 Ki Young Ju 表示,比特币网络上交易使用和价格之间的长期相关性在很大程度上反映了鲸鱼的行为。资金流量比率(fund flow ratio)是一个显示比特币在链上交易量的指标。 3 月 13 日,BTC 迅速跌至 3600 美元的低点,所有交易所的出入金网络利用率达到 24%。从那以后,价格上涨,但比率下降。这意味着鲸鱼正在以低价秘密积累。当交易所平静时,巨鲸会出售BTC,并通过价格暴跌吸引其他投资者的注意力。

四、资本市场 1、【美股收盘:三大股指全线收涨。 [美区块链板块收涨0.88%] 美股收盘:道指收涨2.04%,标普指数收涨1.75%。纳斯达克指数收涨 1.90%。美股区块链板块收涨0.88%。

2、【美股区块链准股普遍收涨】今日美股收市,美股区块链普遍收涨。嘉楠科技收涨2.02%,人人网收跌0.25%,国开行收跌3.45%,寺库收涨2.79%,迅雷收涨8.72%,猎豹移动收涨1.3%,蓝亭集团收涨。 22.08%。

6.【恒亚:公司的区块链技术可应用于硕源多领域的探索】据通化顺金融研究中心6月17日消息,恒亚(002183)在回答投资者提问时表示,公司的区块链技术可以应用于多个领域的朔源勘探。区域农产品直播计划正在筹划中。

7. [美国个股开盘:区块链概念股涨跌互现】美股三大指数全线高开,道指涨0.14%,纳斯达克涨0.48%,标普500涨0.27%。美股区块链概念股涨跌互现。柯达下跌0.82%,埃森哲上涨0.63%,overstock.com上涨0.36%; RiotBlockchain 下跌 1.28%,MarathonPatent 下跌 1.06%,Square 上涨 0.08%。8.【美股开盘:美股区块链股跌多涨少】美股开盘,三大股指全线高开,道指涨0.14%,纳斯达克涨0.48%,标普500指数上涨 0.27%。在美国上市的区块链中,普通股跌多涨少。嘉楠耘智跌2.23%,寺库涨2.41%,迅雷跌0.94%,猎豹移动涨1.28%,蓝亭集团跌10.64%,中国网载线跌1.79%。

HDFS文件系统

本期介绍Hadoop HDFS文件系统的核心组件,包括其原理、安装配置、管理和外部编程接口。通过本期内容的学习,读者将掌握分布式文件系统的主要结构、HDFS文件系统的内部运行原理和机制、HDFS的数据读写方法,同时了解HDFS文件系统的数据传输和存储方式。

下一期将详细介绍Hadoop的安装和基本配置。通过本、下的学习,读者可以搭建自己的Hadoop集群。

本期亮点 ■HDFS文件系统结构和组成 ■HDFS系统数据读写 ■HDFS系统数据存储和数据完整性 1.HDFS概述 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS),HDFS是其中的一部分Apache Hadoop Core 项目,是 Hadoop 兼容性最好的标准级分布式文件系统。

1.1 分布式文件系统 在当今的信息时代,人们可以获得的数据呈指数级增长。单纯通过增加硬盘数量来扩展计算机文件系统的存储容量,在容量、容量增长、数据备份、数据安全等方面是不适用的,对于数据量大的应用尤其如此。分布式文件系统可以有效解决数据存储和管理的问题。

分布式文件系统(DFS)是指通过一套管理系统将文件分发到不同的计算机进行存储,并通过标准化的标准协议方便客户高效访问的能力。

与独立文件系统不同,分布式文件系统不把数据放在磁盘上,由上层操作系统管理,而是存储在一个服务器集群上,集群中的服务器各司其职,相互配合。其他。为整个文件系统提供服务。将固定在某个位置的某个文件系统扩展到任意数量的位置/多个文件系统,这些节点构成一个文件系统网络。每个节点可以分布在不同的位置,通过网络进行节点之间的通信和数据传输。当人们使用分布式文件系统时,他们不需要关心数据存储在哪个节点或从哪个节点获取数据。他们只需要像本地文件系统一样管理和存储文件系统中的数据。

在分布式文件系统中,重要的服务器包括:主服务器(Master/NameNode)、数据服务器(一般称为ChunkServer或DataNode)和客户端服务器(Client)。分布式文件系统的典型架构如图 1 所示。

图1 典型分布式文件系统结构 (1) 分布式文件系统特点 与传统文件系统相比,分布式文件系统有以下主要特点。

1、可扩展性强。可扩展性是分布式文件系统最重要的特性。基本上,所有分布式文件系统都支持随时随地扩展数据服务器,增加存储容量和访问带宽。一些系统还支持多个目录/主服务器。

2 统一命名空间。有了统一的命名空间,分布式文件系统对客户端是完全透明的。客户端看到一个统一的全局命名空间,用户像本地文件系统一样操作。通过元数据管理,文件以多个副本分块存储。

3高性能。由于一个文件被分成多个副本存储在不同的数据服务器上,访问时可以同时读取,性能最佳。

4高可用性。分布式文件系统必须具有高容错性,即无论是客户端还是服务器出现故障,都不会影响整个系统的功能。为了实现这一点,必须避免单点故障,例如使用资源冗余技术或提供故障恢复服务。单个数据节点的故障不会影响集群的整体运行。

5 弹性存储。数据存储可以根据业务需要灵活增减,存储池中的资源可以在不中断系统运行的情况下进行增减。弹性存储最大的挑战是在减少或增加资源时的数据冲击问题。

(2) 常见的分布式文件系统。分布式文件系统既有开源软件平台解决方案,如Hadoop HDFS、Fast DFS等;还有非开源平台的解决方案,比如最著名的Google FS,平台上的Windows Server 2003/2008 DFS组件等。目前分布式文件系统应用广泛,产品种类丰富。下面介绍几个典型的系统。

目前分布式文件系统应用广泛,产品种类丰富。下面介绍几个典型的系统。

1光泽。

Lustre 最初是由 HP、Cluster File System 和美国能源部联合开发的 Linux 平台下的分布式集群文件系统。后来因为 Cluster File System 被 Sun 收购,而 Sun 被 Oracle 收购,所以 Lustre 的官网目前链接到 At Oracle Corporation。

Lustre主要面向超级计算机,具有超强的扩展性和可靠性,可支持数万个节点,PB级存储,100GB/s高速访问能力。

Lustre 采用 GPL 许可协议,属于开源分布式集群文件系统。开发语言采用C/C++,平台为Linux;目前,除了Oracle之外,还有一家新成立的公司Whamcloud专注于Lustre平台。开源研究和开发。

2谷歌FS。

Google FS(Google File System)是谷歌开发的分布式、可扩展的文件系统。主要用于大规模、分布式、大数据的互联网应用平台。

Google FS旨在运行在廉价的普通PC服务器上,提供多个数据副本以实现数据冗余,并通过数据块并行访问,满足互联网用户的海量数据存储需求。

Google FS最早是作为学术文章Google工程师于2003年发表的The Google File System而为世人所知的。Google FS提供了类似的访问接口,如读、写、创建、删除、关闭等,使得开发可以使用起来非常方便。

Google FS运行在Linux平台,开发语言为C/C++,不开源。本期介绍的 Hadoop 平台是一个开源平台,受 Google FS 启发,用 Java 语言重新实现。

3快速DFS。Fast DFS 是一个类似于 Google FS 的开源分布式文件系统。它是用C/C++语言开发的,可以在Linux、Unix、AIX平台上运行。 Fast DFS提供了专用的文件访问方式,不支持POSIX接口方式,系统中不能使用挂载方式。 FastDFS在其架构上充分考虑了冗余备份、负载均衡、可扩展性等问题。平台本身具有高可用、高性能的优点。 Fast DFS支持高效的文件存储、同步、上传、下载等,更适合互联网视频站点、文档共享站点、图片共享站点等应用。

1.2 HDFS简介 HDFS是Hadoop的核心子项目,是整个Hadoop平台数据存储和访问的基础。在此之上,承载了其他子项目如 MapReduce 和 HBase 的操作。

HDFS 是一个类似于 Google FS 的开源分布式文件系统,旨在成为一个适合在通用硬件上运行的分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有很多共同之处。但同时,它与其他分布式文件系统的区别也非常明显。

HDFS 是一个高度容错的系统,适合部署在廉价机器上。 HDFS 可以提供高吞吐量的数据访问,非常适合在大规模数据集上的应用。 HDFS 放宽了一些 POSIX 约束,以达到流式传输文件系统数据的目的。

HDFS是一个易于使用和管理的分布式文件系统。其主要特点和设计目标如下。

(1)硬件故障是正常的。整个 HDFS 系统可以由成百上千个存储文件数据片段的服务器组成。其实里面有非常庞大的组件,每个组件都有可能失效,也就是说HDFS中总有一些组件是无效的。因此,故障检测和自动快速恢复是 HDFS 的核心。设计目标。

(2) 流式数据访问 HDFS 被设计为适合批处理,而不是用户交互。 HDFS 应用程序不需要 POSIX 的许多硬性要求。 HDFS放宽了POSIX的要求,使得文件系统中的数据可以以流式(Streaming Access)的形式进行访问。同时去除了POSIX的一小部分关键语义,可以获得更好的数据吞吐率。

(3)简单的一致性模型 大多数HDFS程序对文件操作都需要一次写入多次读取的操作模式。 HDFS 假设文件一旦创建、写入和关闭,就不需要修改。这简化了数据一致性问题,使高吞吐量的数据访问成为可能。

(4)名称节点(NameNode)和数据节点(DataNode)HDFS是主从结构。服务器,当然还有一些数据节点,通常是一个节点和一台机器,管理对应节点的存储。 HDFS 将文件命名空间对外开放,允许用户数据以文件的形式存储。内部机制是将一个文件分成一个或多个块,存储在一组数据节点中。名称节点用于操作文件命名空间的文件或目录操作,如打开、关闭、重命名等,它还决定了块和数据节点之间的映射关系。数据节点负责来自文件系统客户端的读写请求。数据节点还执行来自名称节点的区块创建、删除和区块复制指令。

(5) 大规模数据集HDFS设计为PB级以上的存储容量,单个存储文件可以是GB级或TB级。因此,HDFS的设计原则之一就是支持上千个大数据文件的存储,即将单个文件划分为若干个标准数据块,存储在多个节点上。当用户访问整个文件时,这些节点簇传输给用户。拥有数据块,可以获得极高的并行数据传输速率。

(6) 可移植性 HDFS在设计之初就考虑了异构软硬件平台之间的可移植性,可以适配主流硬件平台。基于跨操作系统平台Java语言编写,有利于HDFS平台的大规模应用和推广。

name节点是整个HDFS的核心。一个标准的 HDFS 集群应该由名称节点、备份名称节点和数据节点组成。 HDFS的基本结构如图2所示。

图2 HDFS系统基本结构在一个集群中,只有一个 NameNode 实例运行在一台机器上,而集群中的其他机器运行一个 DataNode 实例。 NameNode 是一个中央服务器,负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。用户可以以文件的形式对其进行命名空间操作,如打开、关闭、重命名文件或目录等。同时,NameNode 还决定了数据块和数据节点之间的映射关系。 NameNode 也可以称为管理文件系统的元数据。在集群中,每个节点都配置了一个DataNode,每个DataNode负责管理其所在节点上的数据存储。从内部来看,一个文件被分成一个或多个数据块,这些数据块存储在一组DataNode上。同时DataNode负责处理文件系统客户端的读写请求,在NameNode统一调度下创建、删除、复制数据块。

HDFS数据块:磁盘存储文件时,是按照数据块(block)来存储的,也就是说数据块是磁盘读写的最小单位。数据块也称为磁盘块。 HDFS中还有块的概念,默认是64MB,每个块作为一个独立的存储单元。

基于数据块的存储方式非常适合备份,可以提供数据的容错性和可用性(如图3所示)。 HDFS 为 MapReduce 等应用程序提供数据服务。一般来说,MapReduce 的 Map 任务通常一次处理一个块中的数据。相同的。

图 3 HDFS 块复制 2. HDFS 运行机制 本期将详细介绍 HDFS 的结构和运行原理。

2.1 HDFS的结构和组成 HDFS采用主/从(Master/Slave)结构,整个集群由一个名称节点和多个数据节点组成。

NameNode 主要负责管理文件命名空间和客户端访问的主服务器,DataNode 负责管理存储。

HDFS的架构如图4所示。

图4 HDFS架构从图4可以看出,名称节点NameNode存储了控制数据节点DataNode信息的元数据。客户端客户端可以通过NameNode对元数据进行操作,也可以直接对DataNode进行读写操作。

2.1.1 NameNode的主要功能 (1) 管理元数据信息。元数据信息包括三个部分:命名空间、文件到文件块的映射、文件块到数据节点的映射。管理文件块包括创建新文件块、文件复制、删除无效文件块和恢复孤立文件块。

(2) 管理文件系统的命名空间。任何修改文件系统元数据的操作都会由NameNode使用事务日志记录(以下简称EditLog)来表示;同样,修改文件的复制系数也会在EditLog中插入一条记录,NameNode会将EditLog存储在本地操作系统中。在文件系统中。同时,文件系统的命名空间存储在一个称为图像文件(FsImage)的文件中,包括文件的属性、文件块到文件的映射、文件块到数据节点的映射。 FsImage 文件也存储在 NameNode 中。它位于本地文件系统中。

(3) 监控请求。指监控客户端事件和DataNode事件。客户端事件包括命名空间的创建和删除、文件的创建、读写、重命名和删除以及文件列表信息的获取。 DataNode事件主要包括文件块信息、心跳响应、错误信息等,处理请求是指处理上述监控请求事件并返回结果。

(4)心跳检测。 DataNode 会定期通过心跳信息向 NameNode 报告其负载状态。 NameNode 完全管理数据块的复制。它定期接收来自集群中每个 DataNode 的心跳信号和块报告。收到心跳信号表示DataNode正常工作。块状态报告包含 DataNode 上所有数据块的列表。

NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 的复制块。对于三个最常见的复制块,第一个复制块存储在同一机架的不同节点上,最后一个复制块存储在不同机架的节点上。

实际的 I/O 事务不通过 NameNode,只有表示 DataNode 和块之间的文件映射的元数据通过 NameNode。当外部客户端发送创建文件的请求时,NameNode 将使用块 ID 和块的第一个副本的 DataNode IP 地址进行响应。此 NameNode 还通知将接收块副本的其他 DataNode。

NameNode 将文件系统命名空间的所有信息存储在 FsImage 文件中,包含所有事务的 EditLog 存储在 NameNode 的本地文件系统中。 FsImage 和 EditLog 文件也需要复制,以防止文件损坏或 NameNode 系统丢失。

2.1.2 DataNode的主要功能 (1) 数据块的读写。一般文件系统客户端需要请求对指定DataNode进行读写操作,DataNode通过DataNode服务进程与文件系统客户端进行交互。同时DataNode进程与NameNode统一起来,对文件块的创建、删除、复制进行命令调度。与 NameNode 交互时,接收到一个可以进行文件块创建、删除或复制操作的命令。 , 开始让文件系统客户端执行指定的操作。具体文件的操作实际上并不是由DataNode来完成的,而是经过DataNode的许可后,由文件系统客户端进程来进行的。

(2) 向NameNode报告状态。每个DataNode节点都会周期性地向NameNode发送心跳信号和文件块状态报告,以便NameNode可以全局查看工作集群中DataNode节点的状态,从而掌握它们的状态。如果出现DataNode节点故障,NameNode会调度其他DataNode在故障节点上进行文件块的拷贝处理,保证文件块的拷贝数达到指定数量。

(3)执行数据的流水线拷贝。当文件系统客户端从NameNode服务器进程获取到要复制的数据块列表时(列表中包含指定副本的存储位置,即一个DataNode节点),它会先复制客户端缓存的文件块到第一个DataNode节点上,此时不是在第一个DataNode完成后将整个block复制到第二个DataNode节点,而是将第一个DataNode复制到第二个DataNode节点,以此类推。 , 直到管道拷贝文件块及其块拷贝完成。

2.2 HDFS 的数据操作 HDFS 旨在可靠地存储大型集群中跨机器的海量文件。它将每个文件存储为一个块(即数据块)序列,除最后一个块外,所有其他块的大小都相同。

2.2.1 数据写入 在 HDFS 文件系统上创建和写入文件的过程如图 5 所示。

图5 HDFS写入过程的具体流程描述如下。

(1)Client调用DistributedFileSystem对象的create方法创建文件输出流(FSDataOutputStream)对象。

(2)通过DistributedFileSystem对象与Hadoop集群的NameNode进行远程调用(RPC),在没有任何数据块的HDFS Namespace中创建一个文件条目(Entry)。

(3)通过FSDataOutputStream对象向DataNode写入数据。数据首先写入FSDataOutputStream对象内部的Buffer中,然后将数据分成Packet包。

(4) 以Packet为最小单位,基于Socket连接,发送给特定算法选择的HDFS集群中一组DataNode(通常为3个,可能大于或等于1个)中的一个节点.数据包在顶部按顺序传输。(5)这组DataNode组成的Pipeline向相反方向发送ack确认,最后Pipeline中的第一个DataNode节点向Client发送Pipeline ack。

(6) 向文件写入数据完成后,Client调用文件输出流(FSDataOutputStream)对象的close方法关闭流。

(7)调用DistributedFileSystem对象的complete方法,通知NameNode文件写入成功。

Tips:在写文件的过程中,Client/DataNode和NameNode的RPC调用。

1 在开始写入文件时创建文件:客户端调用 create 在 NameNode 节点的命名空间中创建标识文件的条目。

2 在Client连接到Pipeline中的第一个DataNode节点之前,Client调用addBlock分配一个数据块。

3 如果与Pipeline中第一个DataNode节点的连接失败,Client调用abandonBlock放弃分配的数据块。

4 一个block已经写入DataNode节点的磁盘,Client调用fsync让NameNode持久化数据块的位置信息数据。

5 文件写入后,Client调用complete方法通知NameNode文件写入成功。

6 DataNode节点接收并成功持久化一个数据块的数据后,调用blockReceived方法通知NameNode已经收到数据块。

2.2.2 数据读取与写入过程相比,HDFS文件的读取过程相对简单,如图6所示。

图6 HDFS读数据文件的读操作流程如下。

(1)客户端调用FileSystem的open()函数打开文件,DistributedFileSystem使用RPC调用元数据节点获取文件的数据块信息。

(2)对于每个数据块,元数据节点返回保存该数据块的数据节点的地址。DistributedFileSystem 将 FSDataInputStream 返回给客户端用于读取数据。

(3) 客户端调用流的read()函数开始读取数据。

(4) DFSInputStream 连接到最近保存该文件第一个数据块的数据节点。

(5)从数据节点读取数据到客户端。当数据块被读取时,DFSInputStream 关​​闭与这个数据节点的连接,然后连接到这个文件的下一个数据块的最近的数据节点。

(6)当客户端读完数据后,调用FSDataInputStream的close函数。

在读取数据的过程中,如果客户端在与数据节点通信时出现错误,会尝试连接下一个包含该数据块的数据节点。失败的数据节点会被记录下来,以后不再连接。

2.3 访问权限 HDFS 实现了类似于 POSIX 的文件和目录的权限模型。权限模式分为三种:只读权限(r)、写权限(w)和可执行权限(x)。每个文件和目录都有自己的用户(owner)、自己的组(group)和模式(mode)。文件或目录对其所有者、同一组中的其他用户以及所有其他用户具有不同的权限。对于文件,读取该文件时需要r权限,写入或追加文件时需要w权限。对于目录,列出目录内容时需要有r权限,创建或删除子文件或子目录时需要w权限,访问目录子节点时需要x权限。与 POSIX 模型不同,HDFS 权限模型中的文件没有sticky、setuid 或setgid 位,因为没有可执行文件的概念。

每个访问HDFS的用户进程的标识分为两部分,即用户名列表和组名列表。用户进程每次访问文件或主目录时,HDFS 都必须检查其权限: ● 如果用户是主目录的所有者,则检查所有者的访问权限。

●若群组名称列表中出现与home关联的群组,请检查群组用户的访问权限;否则,请检查家中其他用户的访问权限。●如果权限检查失败,客户端操作将失败。

在 HDFS 中,客户端用户身份由主机操作系统给出。

对于类 Unix 系统: ●用户名等于“whoami”。

● 组列表等于“bash -c groups”。

每个文件或目录操作都会将完整的路径名传递给NameNode,每个操作都会对该路径进行权限检查。客户端框架隐式地将用户身份与 NameNode 的连接相关联,从而减少了更改现有客户端 API 的需要。这种情况经常发生:当对文件的某个操作成功后,同样的操作会失败,因为文件或路径上的某些目录可能不再存在。例如,客户端首先开始读取一个文件,它向NameNode发送请求以获取该文件的第一个数据块的位置。但是第二次获取其他数据块的请求可能会失败。另一方面,删除文件不会撤销客户端对文件数据块的访问权限。并且权限管理可以使客户端访问一个文件的权限在两次请求之间被撤销。重复一遍,权限更改不会撤销当前客户端对文件数据块的访问权限。

如果权限检查失败,所有使用路径参数的方法都可能抛出 AccessControlException。

2.4 通信协议簇 HDFS 的所有通信协议都是建立在 TCP/IP 协议之上的。客户端通过一个可配置的端口连接到NameNode,并通过Client Protocol 与NameNode 进行交互。 DataNode 使用 DataNodeProtocol 与 NameNode 交互。远程调用是从 ClientProtocol 和 DataNodeProtocol 中抽象出来的。在设计上,NameNode 不会主动发起 RPC,而是响应来自客户端和 DataNode 的 RPC 请求。

HDFS中的主要通信协议如表1所示。

本接口协议中定义的与文件内容相关的操作主要包括: 1 文件管理、文件添加、删除、修改、权限控制、文件块管理等; 2文件系统管理,查看文件系统状态和设置元数据信息,如容量、块大小、复制因子数等; 3种持久化会话类型,如放弃指定块的操作、客户端同步等

协议位置如图7所示。

图7 HDFS协议示意图(2)DataNodeProtocol。

该协议用于DataNode和NameNode之间的通信,例如发送心跳报告和块状态报告。一般来说,NameNode 不会直接对 DataNode 进行 RPC 调用。如果NameNode需要和DataNode通信,只能调用协议接口定义的方法。

(3) 客户端数据节点协议。

当客户端进程需要和DataNode进程通信时,需要基于这个协议。协议接口定义了数据块恢复的方法。

(4) 名称节点协议。

协议接口定义了辅助NameNode(Secondary NameNode)与NameNode通信所需的操作。其中Secondary NameNode是用来辅助NameNode的服务端进程。它主要对图像文件进行特定的操作。此外,还包括获取指定DataNode上的block的操作。

(5) 数据传输协议。该协议用于客户端与DataNode的通信,主要实现文件块的读、写、校验等操作。

(6) 数据节点间协议。

该协议是DataNode进程间通信的协议。例如,客户端进程开始复制数据块。这时候可能需要在DataNode节点之间进行一次区块拷贝的管道拷贝操作。

2.5 HDFS 的高可用性 在 Hadoop 2.0 之前的版本中,NameNode 在 HDFS 集群中存在单点故障。每个集群中有一个NameNode。如果 NameNode 所在的机器出现故障,那么整个集群将不可用,直到重新启动 NameNode 或在另一台主机上启动 NameNode 守护线程。在可预测的情况下(例如NameNode所在机器的硬件或软件需要升级),在不可预测的情况下,如果NameNode所在的服务器崩溃,整个集群将无法使用。

在Hadoop 2.0及以后的版本中,HDFS的高可用是通过在同一个集群中运行两个NameNode来实现的:Active NameNode和Standby NameNode,允许服务器崩溃或机器维护在此期间,一个新的NameNode被快速激活以从故障中恢复.在典型的 HA 集群中,通常有两台不同的机器充当 NameNode。在任何时候,只有一台机器处于 Active 状态;另一个处于待机状态。 Active NameNode 负责集群中所有客户端的操作; Standby NameNode 主要用于备用,它保持足够的状态,并在必要时提供快速的故障恢复。

图8是HDFS的高可用实现原理,其中NameNode简写为NN,DataNode简写为DN。从图中可以看出,两个NameNode都与一组独立的守护进程JNs(JournalNodes)保持通信,同步Standby NN和Active NN的状态,并保持元数据一致。当 Active NN 对命名空间进行任何修改时,都需要发送到一半以上的 JN(通过 Edits 日志进行持久化存储)。当 Standby NN 观察到 Edits 日志中的更改时,它将从 JN 读取编辑信息并更新其内部命名空间。一旦 Active NN 出现故障,Standby NN 首先确保它在故障发生之前从 JN 中读取所有修改,然后切换到 Active 状态。

图8 HDFS高可用的实现为了提供快速的故障恢复,Standby NN还需要保存集群中每个文件块的存储位置。为了达到这个目的,DataNodes需要同时配置这两个NameNodes的地址,同时与它们建立心跳连接,并向它们发送区块位置等信息。对于 JN,任何时候都只允许一个 NameNode 作为数据写入者。对于DataNodes,只执行Active NN 发送的命令。

2.6 集中缓存管理 HDFS 采用集中缓存管理(HDFS central cache management)技术。

HDFS 集中缓存管理是一种清晰的缓存机制,允许用户指定缓存的 HDFS 路径。 NameNode 将与所有保存所需块数据的 DataNode 通信,并指示它们将块数据放入堆外缓存中。 HDFS集中缓存管理的架构如图9所示。

图9 HDFS集中缓存架构 从图9可以看出,NameNode负责协调集群中所有DataNode的堆外缓存。 NameNode 会定期接收来自每个 DataNode 的缓存报告。缓存报告描述了给定 DataNode 中缓存的所有块的信息。NameNode 依靠DataNode 心跳上的缓存和非缓存命令来管理DataNode 缓存。缓存指令存储在 fsimage 和 editlog 中,可以通过 Java 和命令行 API 进行添加、删除或修改。 NameNode 查询自己的缓存指令集以确定应该缓存哪个路径。 NameNode 还存储了一组缓冲池(缓冲池是一个管理实体,用于管理缓存指令集)。

NameNode 会定期扫描命名空间和活动缓存,以确定哪些块需要缓存,并将缓存任务分配给 DataNode。重复扫描也可以由用户操作触发,例如添加或删除缓存指令,或删除缓存池。

HDFS 集中缓存管理有很多优点。

(1) 用户可以根据自己的逻辑指定一些经常使用的数据或者高优先级任务对应的数据,这样它们就可以驻留在内存中,不会被淘汰到磁盘中。当工作集的大小超过主内存的大小时,这一点尤其重要(这种情况在许多 HDFS 工作负载中很常见)。

(2) 由于DataNode缓存是由NameNode管理的,在分配任务时,应用可以查询一组缓存块的位置,将任务和缓存块副本放在同一位置,以提高读操作的性能。

(3) 当数据块已经被DataNode缓存后,客户端可以使用新的更高效的零拷贝读操作API。由于缓存数据的校验和只需要DataNode执行一次,客户端在使用零拷贝API时基本没有开销。

(4) 集中缓存可以提高整个集群的内存使用率。当依赖操作系统的内存在单独的DataNode上进行缓存时,重复读取一个数据块会导致该块的一个或多个副本被发送到内存缓存中。使用集中缓存管理,用户可以清楚地只锁定这 N 个副本中的 M 个,从而节省(N-M)个内存使用。

(5) 即使缓存数据的DataNode节点宕机、数据块移动或集群重启,缓存也不会受到影响。因为缓存由NameNode统一管理,并持久化在fsimage和editlog中,当出现问题时,NameNode会调度其他DataNode存储一份该数据的副本并读入内存。

零拷贝零拷贝(zero-copy)是实现主机或路由器等设备高速网络接口的主要技术。零拷贝技术减少或消除影响速率的关键通信路径的操作,降低数据传输的操作系统开销和协议处理开销,从而有效提高通信性能,实现数据高速传输。

零拷贝技术可以减少数据拷贝和共享总线操作的次数,消除存储器之间不必要的通讯数据中间拷贝,有效提高通讯效率。它是设计高速接口通道和实现高速服务器和路由器的关键技术之一。 .数据拷贝受传统操作系统或通信协议的限制,限制了通信性能。采用零拷贝技术,通过减少数据拷贝的数量,简化协议处理的层次,并在应用程序和网络之间提供更快的数据路径,可以有效降低通信延迟,提高网络的吞吐量。

图10 当前目录下edits和fsimage文件的概念如下。

(1)edits文件存储了Hadoop文件系统所有更新操作的日志。 HDFS 文件系统客户端执行的所有写操作都会首先记录在编辑文件中。

(2) fsimage文件是Hadoop文件系统元数据的永久检查点,其中包含了Hadoop文件系统中所有目录和文件的索引节点序列化信息。对于文件,包含的信息包括修改时间、访问时间、块大小信息等;对于目录,包含的信息主要包括修改时间、访问控制权限等信息。fsimage不包含DataNode的信息,而是包含DataNode上block的映射信息,存储在内存中。当一个新的DataNode加入集群时,DataNode会向NameNode提供block信息,NameNode会周期性的请求它。块信息,以便 NameNode 具有最新的块映射。

其中,edits负责保存最近checkpoint以来namespace中的变化,起到日志的作用;而 fsimage 保存的是最新的元数据检查点信息。

fsimage 和 edits 文件都被序列化。 NameNode启动时,将fsimage文件的内容加载到内存中,然后在edits文件中执行各种操作,将内存中的元数据与实际进行同步。内存中存在的元数据支持客户端的读取操作。

NameNode 启动后,HDFS 中的更新操作会被重写到edits 文件中。对于一个文件,当所有的写操作完成后,edits文件会同步更新,然后发送成功码给客户端。在NameNode的运行过程中,由于所有的HDFS更新操作都是直接写入edits,时间长了会导致edits文件变得非常大。

在Hadoop 1.x 中,fsimage 和edits 通过SecondaryName 合并以减小edits 文件的大小,从而减少重启NameNode 的时间。在Hadoop 2.x中不再使用SecondaryName,通过配置HA机制来实现,即在备用NameNode节点上运行一个名为CheckpointerThread的线程。该线程定期调用 StandbyCheckpointer 类的 doWork() 函数(可配置)进行合并操作。

在命令行输入“hdfs oev”可以查看oev的具体语法,如图11所示。

图11 oev oiv的具体语法是offline image viewer的缩写,用于将fsimage文件的内容转储到指定的文件中,方便阅读。该工具还提供了只读的 WebHDFS API,允许离线分析和检查 Hadoop 集群的命名空间。 oiv 在处理非常大的 fsimage 文件时非常快。如果无法处理fsimage,则直接退出。 OV 没有向后兼容性。比如Hadoop 2.4版本的OV无法处理hadoop 2.3版本的fsimage,只能使用Hadoop 2.3版本的OV。与 oev 一样,oiv 不需要运行 Hadoop 集群。 oiv的具体语法可以在命令行输入“hdfs oiv”查看。

如果 fsimage 丢失或损坏,我们将失去文件到块的映射关系,我们将无法使用 DataNode 上的所有数据。因此,定期及时备份 fsimage 和编辑文件非常重要。

fsimage 和edit log 是HDFS 的核心数据结构。这些文件的损坏会导致整个集群的故障。因此,NameNode 可以配置为支持 fsimage 和 edit log 的多个副本。任何 fsimage 和编辑日志更新都将同步到每个副本。同时更新多个编辑日志副本会降低 NameNode 的命名空间事务处理率。但这种减少是可以接受的,因为大量 HDFS 程序生成数据请求,而不是元数据请求。 NameNode 重启时,会选择最新的一致 fsimage 并编辑日志。

2.8 HDFS 快照在Hadoop 2.x 版本中,HDFS 提供了支持元数据快照的解决方案。

快照支持特定时间存储的数据复制。当 HDFS 数据损坏时,它可以回滚到过去已知的正确时间点。

快照分为两种:一种是建立文件系统的索引,每次更新一个文件不会真正改变文件,而是创建一个新的空间来保存改变的文件;另一种是复制所有文件系统。 HDFS 将元数据和数据分开。元数据存储在单独的 NameNode 上,实际数据被复制并传播到整个集群。使用单个节点来管理元数据允许我们使用单个逻辑时钟来创建元数据快照。

HDFS快照在某个时间点复制到指定的文件系统,可以是整个文件系统,也可以是文件系统的一部分。快照采用只读方式恢复重要数据,防止用户误操作。 HDFS 快照具有以下特点。

(1)快照的创建是即时的,成本为O(1),取决于子节点扫描文件目录所花费的时间。

(2)当且仅当快照的文件目录中有文件更新时,会占用一小部分内存,占用内存大小为O(M),其中M为更改文件数或目录。

(3) 创建新快照时,DataNode 中的块不会被复制。快照只记录文件块的列表和大小等信息。

(4) 快照不会影响正常的文件系统读写操作。快照后对数据所做的更改将按时间倒序记录。用户访问最新数据。快照中的内容是创建快照时文件的内容减去当前文件的内容。

3、HDFS中的数据存储 上一节主要介绍了HDFS系统的运行机制和原理。本节将介绍如何在 HDFS 系统中存储和管理文件数据。

3.1 数据完整性 I/O 操作过程中,不可避免地会发生数据丢失或脏数据。数据传输量越大,出错的概率就越高。最常用的查错方法是在传输前计算校验和,传输后计算校验和。如果两个校验和不一样,说明数据有错误。为了保证数据的完整性,一般采用以下数据校验技术: 1 奇偶校验技术; 2MD5、SHA1校验技术; 3CRC-32循环冗余校验技术; 4ECC内存纠错校验技术。其中,比较常用的错误校验码是CRC-32。

HDFS 将一个文件分成一个或多个数据块。这些数据块编号后,由名称节点保存。通常需要记录的信息包括文件名、文件分成多少个块、每个块有多少份、每个块。数据块存储在哪个数据节点上,其副本存储在哪个节点上,这些信息称为元数据。

为了保证数据的完整性,HDFS 使用校验和来检测数据是否损坏。校验和是在数据第一次引入系统时计算的,当它在不可靠的通道中传输时,再次校验校验和。但是这种技术不能修复数据(注意:校验和也有可能被损坏,但因为校验和小得多,可能性很小)。数据校验和使用 CRC-32。可以计算任何大小的数据输入以获得 32 位整数校验和。

DataNode 收到数据后存储数据及其校验和,或者将数据和校验和复制到其他DataNode。客户端写入数据时,将数据及其DataNode发送到DataNode组成的管道中。最后一个DataNode负责校验校验和。如果它被损坏,它会抛出 ChecksumException。此异常属于 IOException 的子类。客户端读取数据时,也会检查校验和,并与DataNode上的校验和进行比较。每个 DataNode 都会有一个日志用于记录校验和。客户端验证通过后,会告诉DataNode,然后更新日志。

客户端不仅在读写数据时校验校验和,每个DataNode还在后台运行一个DataBlockScanner,定期检查DataNode上存储的数据块。

如果客户端发现某个块损坏,请按照以下步骤进行恢复。

(1) 客户端会在抛出ChecksumException之前将坏块和该块所在的DataNode上报给NameNode。

(2) NameNode 将该块标记为损坏,这样 NameNode 不会将客户端指向该块,也不会将该块复制到其他 DataNode。

(3) NameNode 将一个好的块复制到另一个DataNode。

(4) NameNode删除坏块。

HDFS 会为每个数据块存储一份副本,损坏的数据块可以通过数据副本进行修复。当客户端读取一个数据块时,如果检测到错误,首先将损坏的数据块和试图读取的DataNode报告给NameNode。 NameNode 会将此数据块标记为损坏,并且 NameNode 会将对该数据块的请求安排到另一个副本。之后,它会安排该数据块的另一个副本复制到另一个DataNode,使数据块的复制因子恢复到所需的水平。此后,数据块的损坏副本将被删除。

Hadoop 的 LocalFileSystem 执行客户端校验和验证。在写入名为 filename 的文件时,文件系统客户端会在包含每个文件块校验和的同一目录中显式创建名为 filename.crc 的隐藏文件。

3.2 数据压缩Hadoop作为更通用的海量数据处理平台,每次操作都需要处理大量的数据。使用文件和数据压缩技术具有明显的优势: 1 节省了数据占用的磁盘空间; 2.加快了磁盘和网络中数据的传输速度,从而提高了系统的处理速度。让我们来看看 Hadoop 中的文件压缩。

Hadoop 支持多种压缩格式。我们可以将数据文件压缩并保存在 HDFS 中以节省存储空间。在表 2 中,列出了几种压缩格式。

表2 Hadoop中的压缩格式所有压缩算法都有空间和时间的权衡:更快的压缩率和解压缩率是以牺牲压缩率为代价的。 Deflate 算法是一种无损数据压缩算法,它同时使用 LZ77 和 Huffman 编码。源代码可以在 zlib 库中找到。 Gzip 算法是在 Deflate 算法的基础上的扩展算法。 Gzip在时间和空间上相对适中,Bzip2算法压缩比Gzip更有效,但速度较慢。 Bzip2的解压速度比它的压缩速度要快,但与其他压缩格式相比,它是最慢的,但压缩效果显然是最好的。

使用压缩,还有两个比较麻烦的地方:一是有些压缩格式不能分块并行处理,比如Gzip;其次,虽然其他一些压缩格式支持块处理,但解压过程很慢。作业瓶颈转移到 CPU,如 Bzip2。 LZO是一种可以分块的压缩算法,并行处理速度也很快。在Hadoop中,使用LZO压缩算法可以减少数据的大小,缩短数据的磁盘读写时间。在 HDFS 中存储压缩数据可以使集群存储更多数据并延长集群的使用寿命。不仅如此,由于MapReduce作业的瓶颈通常是I/O,存储压缩数据意味着更少的I/O操作,作业运行效率更高。比如压缩文件直接作为入口参数传递给MapReduce,MapReduce会根据压缩文件的扩展名自动选择合适的解压器来处理数据。处理流程如图12所示。

图 12 MapReduce 压缩框架LZO的压缩文件由许多小块组成(约256KB),这样Hadoop作业可以按照块的划分(split jobs)进行分块。

不仅如此,LZO 的设计还考虑到了效率。它的解压速度是Gzip的两倍,可以节省大量的磁盘读写。它的压缩率不如Gzip。关于压缩文件比Gzip压缩差。但是,与未压缩的文件相比,它仍然可以节省 20%~50% 的存储空间。这样可以大大提高作业执行的效率。

在考虑如何压缩 MapReduce 程序要处理的数据时,压缩格式是否支持分段非常重要。例如,一个未压缩的文件存储在 HDFS 中的大小为 1GB,而 HDFS 的块大小为 64MB,因此该文件将存储为 16 个块。一个以该文件为输入的 MapReduce 作业会创建 1 个输入切片(Split,也称为“块”。对应于块,我们统称为“块”),每个切片都被视为一个独立的 map 任务的输入,并且分别处理。

现在假设文件是​​一个Gzip格式的压缩文件,压缩后的大小为1GB。和以前一样,HDFS 将此文件存储为 16 个块。但是,为每个块创建一个块是没有用的,因为不可能从 Gzip 数据流中的任何一点读取,并且 map 任务无法独立于其他块读取一个块中的数据。 Gzip 格式使用 Deflate 算法存储压缩数据,Deflate 将数据存储为一系列压缩块。但是,每个块的开头并没有指定用户在数据流中的任何一点定位下一个块的开始位置,而是将自身与数据流同步。因此,Gzip 不支持分段(block)机制。

在这种情况下,MapReduce 不拆分 Gzip 格式的文件,因为它知道输入是 Gzip 压缩格式(通过文件扩展名知道),而 Gzip 压缩机制不支持拆分机制。这是以本地化为代价的:一个映射任务将处理 16 个 HDFS 块。其中大部分都不是地图的本地数据。同时,由于map任务少,作业分割的粒度不够细,导致运行时间较长。

在我们假设的例子中,如果是LZO格式的文件,我们也会遇到同样的问题,因为基本的压缩格式并没有为reader提供与流同步的方式。但是,Bzip2 格式的压缩文件确实提供了块到块的同步标记(48 位 PI 近似值),因此它支持拆分机制。

对于文档的集合,这些问题会略有不同。 Zip 是一种存档格式,因此它可以将多个文件合并为一个 Zip 文件。每个文件单独压缩,所有文件的存储位置存储在Zip文件的末尾。该属性表示 Zip 文件支持在文件边界进行分段,每个分段在 Zip 压缩文件中包含一个或多个文件。

3.3 序列化 序列化是指将结构化对象转化为字节流进行网络传输或写入持久化存储的过程。反序列化的反面是将字节流转换为一系列结构化对象的过程。

(1)序列化具有以下特点。

●小巧:可以充分利用稀缺的带宽资源。

●Fast:通信中广泛使用序列化机制,因此需要降低序列化和反序列化的开销。

●可扩展:可随着通讯协议的升级而升级。

●互操作性:支持不同开发语言的通信。

(2) 序列化的主要功能如下: ● 作为持久化格式。

●作为一种通讯数据格式,支持不同开发语言的通讯。 ●作为数据复制机制。

Hadoop 的序列化机制不同于Java 的序列化机制。它实现了自己的序列化机制,将对象序列化为流。值得一提的是,Java 的序列化机制会不断地创建对象,但是在 Hadoop 中的序列化机制中,用户可以重用对象,减少 Java 对象的分配和回收,提高应用效率。

在分布式系统中,一个进程将一个对象序列化成字节流,通过网络传输给另一个进程,另一个进程接收字节流,反序列化,再转回结构化对象,实现进程间通信。在Hadoop中,Mapper、Combiner、Reducer等阶段之间的通信都需要用到序列化和反序列化技术。比如Mapper产生的中间结果需要写入本地硬盘。在stage中,读取Mapper中间结果的过程是一个反序列化的过程(读取存储在硬盘上的字节流文件,并转换回结构化对象)。需要注意的是,网络上只能传输字节流。当 Mapper 的中间结果在不同宿主之间进行 shuffle 时,对象会经历序列化和反序列化两个过程。

Hadoop 中的键和值必须是实现 Writable 接口的对象(键还必须实现 WritableComparable 才能进行排序)。

adoop本身提供了多种具体的Writable类,包括常见的Java基本类型(boolean、byte、short、int、float、long、double等)和集合类型(BytesWritable、ArrayWritable、MapWritable等),如图图 13. 显示。

图13 Writable接口Text:Text为UTF-8 Writable,可以理解为类似java.lang.String的Writable。

Text 类取代了 UTF-8 类。文本是可变的,它的值可以通过调用 set() 方法来改变。它可以存储多达 2GB 的大小。NullWritable:NullWritable 是一种特殊的 Writable 类型。它的序列化长度为零,可以用作占位符。

BytesWritable:BytesWritable 是一个二进制数据数组包,序列化格式是一个 int 字段。 BytesWritable 是可变的,它的值可以通过调用 set() 方法来改变。

ObjectWritable:ObjectWritable 适用于使用多种类型的字段时。

ArrayWritable 和 TwoDArrayWritable 用于数组和二维数组。

MapWritable 和 SortedMapWritable 用于 Map 和 SortMap。

虽然Hadoop内置了多种Writable类供用户选择,但是Hadoop为Java基本类型的Writable类实现了RawComparable接口,使得这些对象可以在字节流级别进行排序而无需反序列化,从而大大缩短了比较的时间成本。但是,当我们需要更复杂的对象时,Hadoop内置的Writable类就不能满足我们的需求(需要注意的是Hadoop提供的Writable集合类型没有实现RawComparable接口,所以不能满足我们的需求),此时时候,我们需要自定义我们自己的Writable类,尤其是当它作为key(key)使用的时候,以实现更高效的存储和快速的比较。

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