hdfs
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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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问题
来自主题:分布式存储 · 2020-04-15
zhuqibsMcd 擅长领域:Oracle, OpenStack, ceph
23 会员关注
(1)Ceph是去中心化的分布式存储,确实有无限扩容的能力,但需要良好的初始规划,扩容过程也并不完美。(2)hdfs是中心化的分布式存储,只要master节点的能力够,理论上扩展节点是没有上线的。 对于大型IDC机房, 经常会进行扩容,而坏磁盘是司空见惯的现象,一旦坏磁盘,ceph就暴露出问题了,对于...
浏览1203
回答2
来自主题:文件系统 · 2020-02-12
空kong某单位 擅长领域:hbase, 大数据
1 会员关注
HBase 和 HDFS 并不是强制的绑定在一起的, HBase 完全可以使用本地文件系统,比如 mac 的文件系统, Linux 的 ext3,ext2 等等,都可以运行 Hbase 。
浏览2127
回答1
来自主题:服务器 · 2020-02-11
空kong某单位 擅长领域:hbase, 大数据
1 会员关注
Hbase 运行在 HDFS 之上,每个 StoreFile 都被写成一个 HDFS 的文件,能理解 HDFS 的架构,它是如何存储文件,处理故障转移和复制块很重要 大多数情况下, Hbase 将数据存储在 HDFS 之上,像 Hfile 和 WALs( 主要为了防止 RegionServer 出现故障 ) 都会存储在 HDFS 上, HDFS 提供对 H...
浏览1195
回答1
来自主题:Hadoop · 2019-12-30
呱呱爱吃瓜银行 擅长领域:Hadoop
– 第一个副本:集群内部提交放置在上传文件的 DN ;如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太满, CPU 不太忙的节点。 – 第二个副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上。 – 第三个副本:与第二个副本相同机架的不同节点。 – 更多副本:随机节点,不重复的...
浏览1101
回答1
来自主题:大数据 · 2019-12-30
呱呱爱吃瓜银行 擅长领域:Hadoop
优点 分布式的特性: -- 适合大数据处理: GB 、 TB 、甚至 PB 级及以上的数据 -- 百万规模以上的文件数量 :10K+ 节点。 -- 适合批处理:移动计算而非数据 (MR), 数据位置暴露给计算框架自身特性: -- HA 高可用:可构建在廉价机器上: -- 高可靠性 : 通过多副本提提高 -- 高容错性:...
浏览1131
回答1
来自主题:大数据 · 2019-12-30
呱呱爱吃瓜银行 擅长领域:Hadoop
HDFS ( Hadoop Distribute FileSystem )分布式文件存储系统。它易于扩展的分布式文件系统,而且运行在大量廉价机器上,并且提供容错机制为大量用户提供性能不错的文件存取服务 NameNode -- NameNode 主要功能: 1 、接受客户端的读 / 写服务。 2 、接受 DN 汇报的 block 位置信...
浏览1237
回答1
来自主题:数据存储 · 2019-12-25
priestNone 擅长领域:Redis, MongoDB, MySQL
13 会员关注
首先,HBase是一个分布式数据库,而HDFS是一个分布式文件系统 其次,HBase中存储的海量数据记录比较小,一般在几百Bytes到KB级别,若将这些数据直接存储于文件系统,会产生大量的碎小文件,每个文件都会产生元信息,当小文件多了之后元信息也就多了,对namenode会造成压力,使得性能下降...
浏览2543
回答1
来自主题:hdfs · 2019-05-14
聂奎甲长春长信华天 擅长领域:数据备份, 备份, TSM
560 会员关注
分离式部署的方式,使得系统相独立,避免了计算和存储争抢CPU/内存/网络等物理资源,一旦某一方资源需求骤升导致的另一方资源枯竭,从而影响性能并在整个基础架构中产生的涟漪效应;...
浏览1669
回答1
来自主题:对象存储 · 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
1 会员关注
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...
浏览2405
回答2
描述
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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