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Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。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...(more)
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。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。
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来自主题:分布式存储 · 2019-04-25
Steven99steven 擅长领域:容器云, 微服务, 证券容器云平台
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日志文件随着时间会是个很大的量,所以建议考虑统一的日志中心存储处理,可以用es等,备份到hdfs。配置文件在量上通常不是个问题,可以考虑配置中心统一管理,无需额外存储非结构化数据通常是大量的文件,可以采用传统nas或分布式对象存储,当然资金充裕可以采购好的存储,存储性能很重...
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来自主题:产品选型 · 2019-04-25
刘文CMBC 擅长领域:软件定义存储, AIX, 分布式存储
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昨日夜里无事,又针对这一问题思考了下,个人愚见,欢迎各位拍砖!票据影像是交易中的重要凭证,针对票据影像的业务特点,对大规模的票据影像数据存储系统,我总结了下,总共大致是有这么四个需求:1、既要保证海量小文件的高速录入、查询,又可以提供大文件的性能保证;2、票据影像的数据量未...
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来自主题:分布式存储 · 2019-06-03
fanyqing厦门银行 擅长领域:ceph, 分布式存储, hdfs
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摘要:随着数字化转型的深入,海量数据对存储提出了新的要求。传统存储虽然有技术成熟、性能良好、可用性高等优点,但面对海量数据,其缺点也越来越明显:如扩展性差、成本高等。为了克服上述缺点,满足海量数据的存储需求,市场上出现了分布式存储技术。分布式存储系统,通常包括主控服...(more)
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来自主题:分布式存储 · 2019-04-19
wanggeng某银行 擅长领域:自动化运维, ceph, 分布式存储
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Hadoop HDFS(大数据分布式文件系统)Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式文件系统,适用于商用硬件上高数据吞吐量对大数据集的访问的需求。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS),数据在相同节点上以复制的方式进行存储以实现将数据合并计算的目的。该系统的主要设计目标包括:容...
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来自主题:分布式存储 · 2019-04-29
Garyy某保险 擅长领域:容器, docker, Kubernetes
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前言:物联网(IoT)的蓬勃发展推动了结构化/非结构化数据的空前增长,不仅给企业带来了发掘新客户、创造新收入来源的巨大机会。也给企业传统存储架构带来了很大的挑战,具体表现:1)弹性扩展能力差,扩容成本高2)运维管理复杂,对运维人员技术能力要求高3)多种异构存储之间易形成资源孤...(more)
专栏: 活动总结
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来自主题:ceph · 2019-04-26
sdtimothy8浪潮商用机器有限公司 擅长领域:分布式存储, ceph, 集群
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答:1)银行影像存储属于海量小文件存储的应用场景,对象存储再合适不过。与传统的NAS存储相比,分布式对象存储具备更好的弹性扩展能力,用户可以根据业务增长弹性扩容,同时性能可以随容量线性增长;此外,对象存储采用去中心化架构,无元数据瓶颈,扁平命名空间,无“目录树”瓶颈,可有效提升...
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来自主题:Hadoop · 2017-08-03
王磊磊移动 擅长领域:AIX, SVC, 云计算
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NamenodeHA原理详解社区hadoop2.2.0release版本开始支持NameNode的HA,本文将详细描述NameNodeHA内部的设计与实现。为什么要NamenodeHA?NameNodeHighAvailability即高可用。NameNode很重要,挂掉会导致存储停止服务,无法进行数据的读写,基于此NameNode的计算(MR,Hive等)也无法完成...(more)
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来自主题:hdfs · 2018-03-14
该来的总会来华润 擅长领域:网络安全, 云计算, 大数据
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根据德勤的估算,非结构化数据在全球携带信息的内容中的占比高达80%-90%。从结构化数据中获取信息是企业数字化转型所必备的技能。而由于访问和处理非结构化数据既昂贵又困难,目前大多数企业对非结构化数据价值的开发还远远不够。IDC预测,到2020年,相比做不到分析结构化数据和...(more)
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来自主题:ceph · 2017-04-23
美国队长Alibaba 擅长领域:大数据, Hadoop, spark
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从hdfs角度来看,他都是以块的形式存储,也就是其最小存储单元,其次你可以指定存储对象是二进制的视频还是普通字符的文本等,在他眼里都是block,然后这些block通过namenode进行管理就行了...
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来自主题:Hadoop · 2016-02-02
yinxin某金融机构 擅长领域:虚拟化, 云计算, 数据库系统
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Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。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...(more)
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。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。

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