背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律，通用计算机的CPU主频早已超过3GHz，内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速，但是在读写性能上并无明显提升，同时SSD硬盘价格高昂，不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈，制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么？如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计？针对这些问题，本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标，以及操作系统针对磁盘性能所做的优化，最后讨论下基于磁盘I/O
初次接触分布式文件系统，有很多迷惑。通过参考网络文章，这里进行对比一下Hadoop 分布式文件系统（HDFS）与 传统文件系统之间的关系：
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
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。
存储按照对外提供服务的方式分为：块存储、文件存储、对象存储。块存储即我们日常说的SAN存储；文件存储即我们日常说的NAS存储；对象存储是最近几年才兴起的一种存储接口。
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。
本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念，然后介绍HDFS中读写操作的过程，最后分析了HDFS的优缺点。
【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。 ----------------------------------------------------------------------------
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
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。
之前在进行对接存储项目的时候，对公司内部使用的文件系统进行了梳理，当前公司内部使用的文件系统有GlusterFS,FastDFS等，由于文件系统在海量小文件和高并发之下性能急剧下降，性能遭遇瓶颈，因此打算建设分布式对象存储平台。下面对市面上比较流行的非结构化文件存储产品进行相关整理和比较。
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。
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
在我们实际工作当中，极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群，或者将生产环境集群的数据拷贝到测试集群，那么就需要我们在多个集群之间进行数据的远程拷贝，hadoop自带也有命令可以帮我们实现这个功能。
文件系统是操作系统用于明确存储设备（常见的是磁盘，也有基于NAND Flash的固态硬盘）或分区上的文件的方法和数据结构；即在存储设备上组织文件的方法。操作系统中负责管理和存储文件信息的软件机构称为文件管理系统，简称文件系统。文件系统由三部分组成：文件系统的接口，对对象操纵和管理的软件集合，对象及属性。从系统角度来看，文件系统是对文件存储设备的空间进行组织和分配，负责文件存储并对存入的文件进行保护和检索的系统。具体地说，它负责为用户建立文件，存入、读出、修改、转储文件，控制文件的存取，当用户不再使用时撤销文件等。
Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf
这是我们经常能听到很多大佬说的一句话，那为什么说 Linux 中都是文件呢？这句话究竟代表着什么具体的含义呢？在操作系统中，文件系统又扮演着一个什么样的角色？作为一个普通的开发者，我们究竟对文件系统要有怎么样的认识？今天我们就来看看这个大哥 —— 文件系统
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。
本文讲解了如何优化Linux服务器的性能，包括关闭不需要的服务、调整TCP/IP网络参数、修改shell命令历史记录、定时校正系统时间、调整文件系统限制和关闭写磁盘I/O功能等方法。通过这些优化措施，可以有效地提高服务器的性能和稳定性。
XX系统，通过FTP给客户实时传送文件，正常逻辑是客户收到文件后，自动删除FTP服务器上的本地文件，但经常出现文件已经推送了，客户没删除文件的情况。每个文件其实是很小的，可能几K，但是量很大，1天几万个，以至于时间久了，本地积的文件就会很多。我们不说让客户怎么排查问题，单就这个现象，如果积了几百万的小文件，我们能做些什么？你可能会说，删了啊，确实应该删了，但是小文件多了，会产生什么影响？如果直接rm，你认为行么？
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统的重要组成部分之一，它是一个高度可靠、高度可扩展的分布式文件系统，专门为海量数据存储而设计。
相信参过Linux 系统运维面试的人都知道，考官必问的一道题就是怎么使用lvm来新建一个文件系统。如果你答不上来，哈哈，那么不客气， 你的面试几乎就结束了
#1 - 错误: 设备上无剩余空间 当你的类UNIX系统磁盘写满了时你会在屏幕上看到这样的信息。本例中，我运行fallocate命令然后我的系统就会提示磁盘空间已经耗尽： $ fallocate -l 1G test4.imgfallocate: test4.img: fallocate failed: No space left on device 第一步是运行df命令来查看一个有分区的文件系统的总磁盘空间和可用空间的信息： $ df 或者试试可读性比较强的输出格式： $ df -h 部分输出内容： Fi
LVM（Logical Volume Manager）是一种基于软件的磁盘管理工具，它允许将多个物理磁盘合并成一个逻辑卷组（VG），并在其中创建多个逻辑卷（LV）。使用 LVM 可以极大地简化磁盘管理的工作，使得对磁盘的分区和扩容变得更加灵活和方便。
👆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
事情是这样发生的- ，还是和数据泵有关的一个问题，但这次不是说数据泵的问题。应用方通过数据泵导入数据时发生空间不足的问题 “No space left on device”，询问是否空间不足导致，错误如下所示：
文件系统:它们不是世界上最激动人心的技术，但是仍然很重要。本文我们将细数那些流行的Linux文件系统-它们是什么，它们能够做什么，以及它们的目标用户。
在使用Ubuntu之前，相信很多人都有过使用Windows系统的经历。如果你备份过Windows系统，那么你一定记忆犹新：首先需要找到一个备份工具(通常都是私有软件)，然后重启电脑进入备份工具提供的软件环境，在这里备份或者恢复Windows系统。Norton Ghost是备份Windows系统时经常使用的备份工具。
前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 HDFS前言： 设计思想：（分而治之）将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 分布式文件系统： 问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解
在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
HDFS在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从HDFS提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件。
最近，留意到 MinIO 官方博客的一篇题为“在对象存储上实现 POSIX 访问接口是坏主意”的文章，作者以 S3FS-FUSE 为例分享了通过 POSIX 方式访问 MinIO 中的数据时碰到了性能方面的困难，性能远不如直接访问 MinIO。在对结果进行分析时，作者认为是 POSIX 本身存在的缺陷导致的性能问题。这个结论与我们既有经验有一定出入。
可以采用 Dockerfile 来构建镜像。Dockerfile 描述了构建的每个步骤，每个构建步骤会带来文件系统内容的变化，也就是 changeset。就像洋葱一样，一层一层的。这样也会带来一个问题，对镜像的改动越多，会导致镜像文件体积越大。
在 使用Ubuntu之前，相信很多人都有过使用Windows系统的经历。如果你备份过Windows系统，那么你一定记忆犹新：首先需要找到一个备份工 具(通常都是私有软件)，然后重启电脑进入备份工具提供的软件环境，在这里备份或者恢复Windows系统。Norton Ghost是备份Windows系统时经常使用的备份工具。 在备份Windows系统的时候你可能想过，我能不能把整个C盘都放到一个ZIP文件里去呢。这在Windows下是不可能的，因为在Windows中有很多文件在它们运行时是不允许拷贝或覆盖的，因此
文件系统是用来管理和组织保存在磁盘驱动器上的数据的系统软件，其实现了数据完整性的保证，也就是保证写入磁盘的数据和随后读出的内容的一致性。除了保存以文件方式存储的数据以外，一个文件系统同样存储和管理关于文件和文件系统自身的一些重要信息（例如：日期时间、属主、访问权限、文件大小和存储位置等等）。这些信息通常被称为元数据（metadata）。
前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。
块存储一般体现形式是卷或者硬盘（比如windows的c盘），数据是按字节来访问的，对于块存储而言，对里面存的数据内容和格式是完全一无所知的。好比上面图中，数据就像玉米粒一样堆放在块存储里，块存储只关心玉米粒进来和出去，不关心玉米粒之间的关系和用途。
在 使用Ubuntu之前，相信很多人都有过使用Windows系统的经历。如果你备份过Windows系统，那么你一定记忆犹新：首先需要找到一个备份工 具(通常都是私有软件)，然后重启电脑进入备份工具提供的软件环境，在这里备份或者恢复Windows系统。Norton Ghost是备份Windows系统时经常使用的备份工具。
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能共享文件系统，在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性，可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
文件存储在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（sector）。每个"扇区"的大小为512字节（byte）， ，操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区的读取，这样效率太慢。他是一次性读取多个扇区，即一次性读取一个"Block块"。一个Block有8个连续的扇区（sector）组成。 数据都存在Block块里面，但是我们怎么知道一个数据存放在哪些Block块里面呢？这个时候就必须需要一个索引，引导我们去找到哪些存放在BLOCK块里面的额数据。这存放索引的地方我们称为索引节点（Inode），索引节点里面包括了：文件的类型，属主，属组，权限，和时间戳一些信息，但是不包括文件名， 1.1.2 inode包含的内容
由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
常见的分布式文件系统有：GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等，各自适用的领域不同，它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
支持FUSE，相对比较轻量级，对master服务器有单点依赖，用perl编写，性能相对较差，国内用的人比较多，易用，稳定，对小文件很高效。 + 支持文件元信息 + mfsmount 很好用 + 编译依赖少，文档全，默认配置很好 + mfshdd.cfg 加 * 的条目会被转移到其它 chunk server，以便此 chunk server 安全退出 + 不要求 chunk server 使用的文件系统格式以及容量一致 + 开发很活跃 + 可以以非 root 用户身份运行 + 可以在线扩容 + 支持回收站 + 支持快照 - master server 存在单点故障 - master server 很耗内存 测试性能还不错。吞吐量在15MB/秒以上
然后，就傻眼了。我的 Mac 电脑无法写入移动硬盘，因为移动硬盘的默认文件系统是 NTFS，Mac 不支持写入 NTFS。
GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统，主要由 Z RESEARCH 公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计，可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
什么FAT,NTFS,NFS,DAS,SAN,NAS,OSD这些名词我一个都不认识。
rz/sz工具是通过Zmodem协议传输文件的命令，常用于Linux与windows之前的数据传输。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
