文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 ：HDFS 可横向扩展，其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 ：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可建构在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展（随着节点数量的增加，集群的存储能力增加） 大文件存储 ：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问：HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化，牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储：
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
2020年的春节，想必大家都印象深刻，除了新冠肺炎疫情，就是春晚各大APP的红包大战，让不少用户“薅”到了羊毛。
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
在上一篇云硬盘性能分析的教程中，为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是，我们使用硬盘，从来不是直接读写裸设备，而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问，文件系统该如何对比，又该如何选择呢？
小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。
Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果，它是一个高性能处理海量数据集的工具 。
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和W
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？
1、联网设备增加 数据量随之上升 大数据时代来了。当所有人都争吵着这件事情的时候，当所有企业都看好大数据的发展前景的时候，却都很少关注这些数据从哪儿来，我们有没有足够优秀的技术能力处理这些数据。 联网设备增加 数据量随之上升 网络的发展无疑为我们迎接大数据时代、智能计算时代铺好了路。根据研究公司的预测，全球联网设备正在增加，在部分国家，人均联网设备早已超过2台;如此大量的联网设备和不断提高的网络速度都在让社会的数据量快速增长，智慧城市、平安城市的实现也是以视频监控等视频数据为基础，成为大数据时
MapReduce作业(job)是客户端执行的单位：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce，称之为输入分片。Hadoop为每个分片创建一个map任务，由它来运行用户自定义的map函数来分析每个分片中的记录。
背景：今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取，并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读，但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取？脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了，想要快速读取文件，肯定得多线程一起读取。那问题来了，一个文件怎么样进行多线程读取，首先得知道每个线程要负责读取的位置，才可以多线程完整的读取一行的数据。
该帖子也是由两名思科员工共同撰写的：Karthik Krishna，Silesh Bijjahalli
继续分布式系统的设计图解，下半部分是基础设施，此篇是分布式文件系统。这里面典型就是 GFS，对应开源的版本就是 HDFS。
“在运维人员没有增加，而使用开源软件对技术人员的要求又比较高的情况下，DDN提供的专业L3级技术支持服务对于确保大型存储系统的长期、稳定、安全的运行发挥了重要作用。”
当今数字芯片技术飞速发展，数字半导体芯片已经渗透到社会生活的各个领域，从消费电子产品、工业自动化设备到航天技术都能看到半导体芯片技术的身影。国家在芯片技术上的投入和重视程度也提升到战略层面，芯片设计制造正在成为新一代的国之重器。
在分布式文件系统（例如HDFS）中，当出现异常掉电、加电恢复后，通常存储系统会检测内部数据的一致性，检测分为两个层次
Colossus，巨人，谷歌第二代GFS文件系统。与GFS相比，Colossus相关的文章和信息却零星稀少。
气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式，这些文件格式已经发展的比较成熟了，大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。但随着数据量的增加以及云计算的发展，这些文件系统已经无法满足需求，针对云计算优化的文件系统应运而生。
几乎每一个行业都在讨论大模型，每一个行业巨头都在训练大模型，人工智能已然进入了大模型主导的时代。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频和资料看这里。
工欲善其事，必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言，具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点，可应用于独立的项目开发。今天，我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师，他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
火山引擎边缘云是以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。
前一段时间,小菌陆续分享了HDFS系列1-12的博客，总算是要完结了。于是小菌打算再出一期关于HDFS的经典面试题,其中的内容大多都出自于在前面分享的博客中,感兴趣的小伙伴们可以自行浏览,链接小菌放到文末了哦~
应对文件存储服务，传统做法是在服务器上部署文件服务比如FTP。但是随着数据变多，会遇到存储瓶颈。此时，本能的操作反应是：内存不够加内存，磁盘不够加磁盘—单机纵向扩展。但是单机能够扩展的内存磁盘是有上限的，不能无限制下去。
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。
存储，是我们码农每天都要打交道的事情，而当我们面对RAID，SAN，对象存储，分布式数据库等技术的时候，又往往似是而非，存储成了我们熟悉的陌生人。
Z 文件系统(Z File System)（ZFS）是由 Matthew Ahrens 和 Jeff Bonwick 在 2001 年开发的。ZFS 是作为 太阳微系统(Sun MicroSystem) 公司的 OpenSolaris 的下一代文件系统而设计的。在 2008 年，ZFS 被移植到了 FreeBSD 。同一年，一个移植 ZFS 到 Linux 的项目也启动了。然而，由于 ZFS 是 通用开发和发布许可证 (Common Development and Distribution License)（CDDL）许可的，它和 GNU 通用公共许可证 不兼容，因此不能将它迁移到 Linux 内核中。为了解决这个问题，绝大多数 Linux 发行版提供了一些方法来安装 ZFS。 在甲骨文公司收购太阳微系统公司之后不久，OpenSolaris 就闭源了，这使得 ZFS 的之后的开发也变成闭源的了。许多 ZFS 开发者对这件事情非常不满。 三分之二的 ZFS 核心开发者 ，包括 Ahrens 和 Bonwick，因为这个决定而离开了甲骨文公司。他们加入了其它公司，并于 2013 年 9 月创立了 OpenZFS 这一项目。该项目引领着 ZFS 的开源开发。 让我们回到上面提到的许可证问题上。既然 OpenZFS 项目已经和 Oracle 公司分离开了，有人可能好奇他们为什么不使用和 GPL 兼容的许可证，这样就可以把它加入到 Linux 内核中了。根据 OpenZFS 官网 的介绍，更改许可证需要联系所有为当前 OpenZFS 实现贡献过代码的人（包括初始的公共 ZFS 代码以及 OpenSolaris 代码），并得到他们的许可才行。这几乎是不可能的（因为一些贡献者可能已经去世了或者很难找到），因此他们决定保留原来的许可证。
hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统；如果有个TB级别的文件，我们该怎么存储呢？分布式文件系统未出现的时候，一个文件只能存储在个服务器上，可想而知，单个服务器根本就存储不了这么大的文件；退而求其次，就算一个服务器可以存储这么大的文件，你如果想打开这个文件，效率会高吗
会生成一个1000M的test文件，文件内容为全0（因从/dev/zero中读取，/dev/zero为0源）。
说起存储性能，我们就不得不说存储访问协议，Windows场景下的存储访问协议主要有：标准的SMB协议和私有客户端协议。SMB是Windows系统上主要的共享文件访问协议，与操作系统的兼容性好。但众所周知的，SMB也存在性能问题，在文件传输期间，会有较高的协议开销。对于大文件传输，这些开销仅发生一次，但传输大量小文件时，这种开销则是重复的，这导致SMB协议难以满足渲染以及一些EDA、CAD等高性能计算场景的需求。为了解决这些场景下共享文件系统的性能访问瓶颈，焱融科技发布了YRCloudFile的Windows客户端，实现了在Windows服务器上对YRCloudFile集群的并行访问，从而提升Windows应用对大小文件的访问性能。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
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
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Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件，运行在集群的商品硬件上。它是容错的，可伸缩的，并且非常易于扩展。
备忘 EXT3 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Ext3 ext3，第三扩展文件系统，是一个日志文件系统，常用于Linux操作系统。它是很多Linux发行版的默认文件系统。Stephen Tweedie在1999年2月的内核邮件列表[2]中，最早显示了他使用扩展的ext2，该文件系统从2.4.15版本的内核开始，合并到内核主线中[3]。 大小限制 ext3有一个相对较小的对于单个文件和整个文件系统的最大尺寸。这些限制依赖于文件系统的块大小；下面的表格总结了这些限制。 块尺寸 最大文件尺寸 最大文件系统尺寸
大数据不可避免地需要在计算机集群上进行分布式并行计算。因此，我们需要一个分布式数据操作系统来管理各种资源，数据和计算任务。今天，Apache Hadoop是现有的分布式数据操作系统。 Apache Hadoop是一个用于分布式存储的开源软件框架，以及商用硬件群集上的大数据的分布式处理。本质上，Hadoop由三部分组成：
我们知道如要要从磁盘取数据，需要告诉控制器从哪取，取多长等信息，如果这步由应用来做，那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层，它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径，其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做，这个中间层即为文件系统。
王建华：文件型数据传输是部门、企业之间重要的数据传输方式。在国家大力支持信创产业、推进国产化进程的浪潮下，如何建立一种安全、高效、高容错、自动化的文件传输平台，稳妥替换原有平台，实现全面向国产架构体系化迁移，在信创架构下支撑企业内与企业间的资源共享，满足数据驱动的创新发展，成为了信创工作的重要课题。
本着常读常新的原则，最近又一次阅读了Google三架马车之一的《Google File System》。它里面的一些设计思想，实现原则以及取舍，时至今日仍很有参考价值。
在大文件系统下, 单一inode表将会变得非常臃肿, 难以管理, 因此 ext2采用多个区块群组(group block), 每个区块群组均具有其 superblock, inode, block
在存储元数据中保存了每个文件的信息,保存文件的属性,跟踪哪一块存储块属于逻辑上文件结构的哪个偏移
该文介绍了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基本概念、设计架构、工作原理、应用场景以及读写的实现方式。作为技术社区的内容编辑人员，需要对上述内容进行总结概述，以便于社区成员阅读和理解。
过去，TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制，使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
HDFS由四部分组成，HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。 HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。
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