分布式文件系统解决了海量文件存储及传输访问的瓶颈问题，对海量视频的管理、对海量图片的管理等。
文件系统是最常用的数据存储形式，所以，常用Linux操作系统的用户必然知道ext4、xfs等单机文件系统，用Windows操作系统的用户也都知道NTFS单机文件系统。各种业务场景下，不同的数据都存储于文件系统之上，大量业务逻辑就是基于文件系统而设计和开发的。提供最常用的存储访问方式，这是我们做文件系统的出发点之一。
我以为有了蚊帐，就可以高枕无忧。。。。万万没想到，我把我和蚊子都放到了蚊帐里面，照样缠绵一晚上。。。
当提到文件系统，大部分人都很陌生。但我们每个人几乎每天都会使用到文件系统，比如大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家有自己动手装过操作系统的话，第一次安装的时候一定会有一个步骤就是要格式化磁盘，格式化的时候就需要选择磁盘需要用哪个文件系统。
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
作者 | 高昌健 当提到文件系统时，大部分人都很陌生。但实际上我们几乎每天都会使用它。比如，大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家曾经手动安装过操作系统，一定会记得在第一次安装时需要格式化磁盘，格式化时就需要为磁盘选择使用哪个文件系统。 维基百科上的关于文件系统 [1] 的定义是： In computing, file system is a method and data structure that the
本文对目前数种分布式文件系统进行简单的介绍。当前比较流行的分布式文件系统包括：Lustre、Hadoop、MogileFS、FreeNAS、FastDFS、NFS、OpenAFS、MooseFS、pNFS、以及GoogleFS。 ---- Lustre（www.lustre.org） lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数量存储系统。 lustre是
这个可以通过官网来看https://zookeeper.apache.org/。第一眼看过去，我们就知道它是一个分布式协同系统。并且提供了一些分布式系统中较常用的功能：如配置管理、DNS服务、分布式协同和组成员管理。
转而使用BlueStore。BlueStore是Ceph最新的存储引擎，运行在用户态并且完全控制IO，取得了极大性能提升。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。 1、分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题，这样的系统我们称之为分布式系统。 分布式文件系统是分布式系统的一个子集，它们解决的问题就是数据存储。换句话说，它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。
在介绍文件系统之前我们首先需要了解HDFS的作用。我们都知道HDFS是Hadoop的一个核心组件，那在Hadoop中HDFS扮演着怎样的一个角色呢？我们可以通过下图直观的了解。
Apache有个非常棒的开源项目叫做Zookeeper，用于管理大量主机的分布式协调服务，很多人对Zookeeper的原理不太了解，那么本文瑞哥就带大家学习一下Zookeeper的基本原理。
云栖君导读： 分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。 分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。 我们先来简单看下 Elasticsearch 的架构。 1 Elasticsearch 集群架构 Elas
分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。
分布式文件系统 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连，而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成，结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时，服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上，以提供更快的速度，更大的容量及更好的冗余特性。 目前流行的分布式文件系统有许多，如MooseFS、FastDFS、GlusterFS、Ceph、Mogile
分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。
HDFS 是 Hadoop Distrbute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。 HDFS 文件系统的容量 理解： 将多个节点的容量汇总到一起拼接成一个大的文件系统， 在一个节点上传数据，在其他的节点上都能够访问使用。
Ceph使用C++语言开发，Sage Weil(Ceph论文发表者)于2011年创立了以Inktank公司主导Ceph的开发和社区维护。2014年Redhat收购inktank公司，并发布Inktank Ceph企业版（ICE）软件，业务场景聚焦云、备份和归档，支持对象存储和块存储以及文件系统存储应用。出现Ceph开源社区版本和Redhat企业版。
摘要 在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题
在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题无法回
IAAS层面的运维，所以总是在云里雾里，你如果懂，那就是云，你如果不懂，那就是晕。。。没做过车的人，总是要晕那么一阵子，坐的多了，就慢慢发现稀松平常了。
软件正在吞噬整个世界，而开源软件则正吞并整个软件行业。这一点同样适用于看似传统的存储领域，也正影响着存储的使用方和存储厂商。有些存储厂商使用开源代码并对其进行增强，从而提供开源存储所无法提供的企业级特性；而有些厂商基于他们原有的商业软件甚至发起开源项目，以促进开发，例如DellEMC发起的CoreHD（开源软件）是基于该公司私有的ViPR控制器软件的代码。
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如，使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统，全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中，有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，同事也是重点，但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。关于超大文件： 一个形象的认识： 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储，而且每年50%~70%存储量的增长，当前1T容量硬盘重约500克，计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小，即2万7千斤，约270个人重，上电梯要分18次运输（每次15人）。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中, 普遍采用了计算存储分离架构. 该架构优势明显, 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言, IO 性能问题无法回避, 下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益.
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型：Table(表)，External Table(外部表)，Partition(分区)，Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表：Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
1、hadoop运行的原理? hadoop主要由三方面组成: 1、HDFS 2、MapReduce 3、Hbase Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapR
在早期，它是一个分散的生态系统。像TCP/IP和SMTP这样的开放协议有助于在Internet上构建不同类型的应用程序，比如万维网、电子邮件服务和消息传输服务。然而，我们今天所知道的互联网是集中式的，公司正大举投资于存储我们所有数据和信息的巨大服务器群。
文件是存储在磁盘上的，文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢？
FastDFS是用c语言编写的一款开源的分布式文件系统，它是由淘宝资深架构师余庆编写并开源。FastDFS专为互联 网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很 容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个分布式文件系统 文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务，只需要我们指定把文件放到哪儿，从哪个路径读取文件句可以了，不用关心文件在磁盘上是如何存放的 当文件所需空间大于本机磁盘空间时，如何处理呢？ 一是加磁盘，但加到一定程度就有限制了 二是加机器，用远程共享目录的方式提供网络化的存储，这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形，可以把不同文件放入不同的机器中，空间不足了可以继续加机器，突破了存储空间的限制 但这个方式有多个问题
在Hadoop(CDH)分布式环境搭建(简单易懂,绝对有效!)这篇博客中,小菌在最后为大家带来了HDFS的初体验。一些大数据专业的粉丝私信小菌希望能再详细讲讲HDFS的相关内容。于是本次分享,小菌将为
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
近两年，SDS挺火。做SDS的厂商也很多，如VMware的vSAN，Nutanix，传统存储厂商EMC也有自己的SDS产品。有调查机构显示，SDS在未来将超过传统存储，看起来SDS的前景还是光明的。
本期让我们继续走进分布式数据管理另一核心功能——分布式文件系统的解读，看看分布式文件系统如何实现跨设备文件的访问。
最近在看 Martin Fowler 网站上的Patterns of Distributed Systems系列文章，突然想到，是不是也写一篇文章简单梳理一些分布式系统的学习框架，方便以后查阅，于是就有了这篇文章。下篇文章将会编译Patterns of Distributed Systems系列文章，大家可以与这篇文章对比下，选择自己合适的方式学习。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
在大数据时代，基于大数据技术的职位更有钱途，因此成为很多人的职业首选。在大数据技术中，大家常常听到 Hadoop，很多刚开始接触的人会问，什么是 Hadoop？它有什么作用？下面笔者就跟大家唠叨唠叨。
前言 话说天下大势，分久必合，合久必分！超融合到了爆发的边缘！ 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信，有兴趣
【一】HDFS简介 HDFS的基本概念1.1、数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 ----------------------------------------------------------------------------
一个好的网站架构需要具备以下几个特点：高可用、高性能、易扩展、可伸缩且安全。同时网站的访问特点符合二八定律，即：80%的业务访问集中在20%的数据上。网站的技术架构发展应该由其本身的业务发展来驱动，小型网站不应该过于关注高性能的网站架构，而应该从业务做起，当业务规模发展到一定程度时再考虑技术架构上的发展。大公司的技术架构只能作为参考，不应该盲目跟从，毕竟每家公司的业务流程都是不同的。有时要更加关注于业务层面是否得当，在确定业务流程合理的情况下再进行技术架构上的拓展。
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
“ Hadoop 可以看成是 HDFS + MapReduce + Yarn组成，其中HDFS作为分布式文件系统被用到了很多其他系统，本文将简要介绍HDFS的概念和架构”
[TOC] 0x01 基础信息 描述:本文主要针对以下方面的进行记录学习 (1) 对象存储、文件存储和块存储介绍与区别? (2) 0x02 多种存储类型差异 Q:对象存储、文件存储和块存储介绍?
Sponge是一个简单多层，兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop，支持对象存储、云存储、SDS、容器机制，集成Spark为计算引擎，基于内存计算技术的分布式系统，将大数据的存储、管理和计算有机融合，具有实时一致性。 使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行，然而海绵数据科技有限公司（以下简称“海绵数据”）说，这些技术各自为政，存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。 5月20日，海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统产品Spong
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