梦幻西游落雨金钱 完整测试伤害量数据
作者：黄小兔　来源：官方论坛　发布时间： 14:50:54
　　想当年身为一个109神威组女儿，PK的时候面对需要带暗器占一个格子，秒出去的暗器伤害量在200-300+，秒出去的暗器伤害还跟伤害位置，克阵有关系，极其不稳定的情况下，我毅然决然的放弃了暗器而选择了3+亿多经验来修炼雨金钱。
　　身为一个女儿经验自然少的让人0疼，没办法，为了PK，努力刷3+亿经验来修呗，一边刷经验一边在论坛寻找1-15层的伤害量的公式的帖子，发现居然大部分人求公式而没有一个帖子有公式。这样更加坚定了我要修到15层之后来发帖和大家分享下。
　　落雨金钱公式如下：
　　水属性 0层 71点伤害
　　水属性 1层 74点伤害
　　水属性 2层 79点伤害
　　水属性 3层 85点伤害
　　水属性 4层 92点伤害
　　水属性 5层 102点伤害
　　金属性 5层 103点伤害
　　金属性 6层 115点伤害
　　金属性 7层 129点伤害
　　金属性 8层 148点伤害
　　金属性 9层 171点伤害
　　金属性10层 199点伤害
　　金属性11层 235点伤害
　　金属性12层 281点伤害
　　金属性13层 339点伤害
　　金属性14层 413点伤害
　　金属性15层 509点伤害
　　不容易啊，和我一样想修15的人辛苦啦。
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梦幻西游图片本文知识 由 hadoop权威指南第四版获得，图片也来自与此
client通过调用 FileSystem对象的open()方法来打开文件。在HDFS中，FileSystem是DistributedFileSystem的一个实例。DistributedFileSystem是通过RPC调用namenode，获取文件起始block的位置。对于每一个block，namenode会返回存有该block副本的datanode地址，而且datanode 根据与client的距离来排序。如果该client本身就是一个datanode，并保存有相应数据块的一个副本时，该节点会从本地datanode读取数据。
DistributedFileSystem 会返回给client FSDataInputStream对象 用于读取数据。FSDataInputStream包装了 DFSInputStream对象，该对象管理着datanode和namenode的I/O。client调用read()方法时，FSDataInputStream会连接距离最近的datanode。通过反复调用read()方法，将数据从datanode传输到客户端。当读取完一个block时，DFSInputStream 会关闭与datanode的连接。然后寻找下一个block的最佳datanode。这写操作对客户端是透明的。
在读取数据期间，如果 DFSInputStream 在与datanode 通信时遇到错误，会尝试从这个block的另一个最近的datanode读取数据。并且会记住这个故障的datanode，确保不会反复读取该节点上后续的block。DFSInputStream 也会通过校验从datanode读取的数据是否完整。如果发现有block的损坏，DFSInputStream 会尝试从其他datanode读取备份，并将该损坏的blocak报告给namenode。
这个设计有个非常重要的一面，namenode 告诉client每个block 最佳的datanode，client可以直接连接该datanode 并检索数据。因为数据流分散到 集群中的datanode中，这种设计可以使HDFS 能够处理大量的并发连接。同时，namenode只相应块位置的请求（这些信息存储在内存中，所以非常高效）。namenode不响应数据的请求，否则随着client并发量的增长，namenode的性能将称为瓶颈。
Write Data
client通过调用 create()方法在DistributedFileSystem创建文件。DistributedFileSystem 会通过RPC调用namenode在 文件系统命名空间中新建一文件，但是该文件并未有block。namenode会执行严格的检查确保文件不存在并且client有新建该文件的权限。如果通过这些检查，namenode就会为这个新文件创建一个记录(the namenode makes a record of the new file).否则，文件创建失败，client会抛出一个IOException。
DistributedFileSystem向 client返回一个FSDataOutputStream对象，client拿到该对象就可以开始写入数据。就像数据读取一样，FSDataOutputStream 包装了 DFSOutputStream，该对象处理datanode和namenode通信。
client在写入数据时，DFSOutputStream将它分成一个个的数据包，并写入内部数据队列（data queue）。data queue由 DataStreamer处理，DataStreamer责任是，根据datanode列表请求namenode分配blocks用以存储 数据副本。（The data queue is consumed by the DataStreamer , which is responsible for asking the namenode to allocate new blocks by picking a list of suitable datanodes to store the replicas.） 这一组datanode形成一个管道流，如上图（假设有3个副本）。DataStreamer 将数据包发给pipeline的第一个datanode，该datanode存储数据包并将它发送到第二个datanode，以此类推。
DFSOutputStream 也维护一个内部数据包队列等待接受datanode的确认回执（ack queue）。在收到管道中所有的datanode确认信息后，该数据包才会从 ack queue 中删除。
如果数据在写入期间datanode fail，则会执行以下操作（对客户端是透明的）。
关闭pipeline。
将ack queue中所有数据包都添加回data queue的最前段，确保故障节点下游的datanode不会漏掉任何一个数据包。
将存储在 正常的datanode 节点上的当前block指定一个新的标示，并将该标示告知namenode，以便故障的datanode能够删除存储的部分的block。
故障节点会被从pipeline中移除，然后会从另两个新的节点上构造新的pipeline。并将剩余的block写入另外两个datanode。namenode会注意到replica数量不足，会在另一个节点上创建新的replica。后续的 block继续正常处理。
如果在写入一个block时，发生多个datanode故障，虽然少见，单不能排除。hadoop认为只要写入了 dfs.namenode.replication.min 设置的数量（默认为1） 就认为写操作是成功的。并且这个块可以在集群中异步复制，直到达到dfs.replication 所设置的副本数量。
当client完成数据的写入后，会调用close()方法关闭流。该操作会将 剩余的所有的数据包写入datanode pipeline，等待确认文件写入完成，并联系namenode发送完成信号。namenode已经知晓文件是由那些块构成的，所以在它返回成功钱只需要等待block进行最小量的复制。
Replica 存放
Hadoop默认block存放布局策略是，运行在客户端节点上存放第一个replica（如果客户端运行在集群节点之外，就随机选择一个节点，不过系统不会选择存储太满或者太忙的节点）。第二个replica放在与第一个不同且随机选择的机架中节点上。第三个replica与第二个replica放在同一个机架上，随机选择一个节点存放。其他replica放在集群中随机选择的节点上，不同系统会尽量避免在同一个机架上放太多的replica。
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傻不拉几的芳受做得爱好性格什么鬼！一枚小透明绯森 &
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思来想去，还是我家阿金最可爱啊~~~~~
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来勤快小天使亲一个
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么么哒=3=&
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一个窝囊废而已 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
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