一、从应用角度看块存储、文件存储、对象存储产品和市场需求有各种相互影响的关系，但不管是哪一种，最终呈现都是产品和应用需求需要对应匹配。应用需求越多样化，市场也就划分得更加细，产品种类也就更加丰富。在存储行业，我们也可以从“应用适配”这个角度来聊聊各类存储。传统认知上来说，IT设备分为计算/存储/网络三大类，相互之间是有明显的楚河汉界的。计算大家都清楚，服务器，小型机，大型机；网络也就是路由器交换机
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
虽然Apache Hadoop以前都是使用HDFS的，但是当Hadoop的文件系统的需求产生时候也能使用S3。Netflix的 Hadoop data warehouse 利用这个特性把数据存储在S3上而不是HDFS上。笔者曾经工作经历的大数据集群存储都是用HDFS，当前工作接触到对象存储S3，在实践中比较两者的不同之处。1.可扩展性HDFS 依赖本地的存储只能横
转载
2023-09-18 10:00:07
235阅读
摘要：“HDFS （Hadoop分布式文件系统）和OpenStack对象存储（OpenStack Object Storage）似乎都有着相似的目的：实现冗余、快速、联网的存储。什么样的技术特性让这两种系统因而不一样？这两种存储系统最终趋于融合是否大有意义？” 最近在Quora上有人提到一个问题，有关Hadoop分布式文件系统和OpenStack对象存储的不同。 问题原文如下： “HDFS （Ha
转载
2024-04-23 20:42:57
69阅读
导语据IDC的分析师预测，2025年，全球范围内的数据量将增长到163 ZB，相较于2016年的16.1 ZB，十年间将增长1000%。面对飞速增长的数据量，企业和机构在未来又将如何存储这些数据呢？本文今天将与大家一起分享、探讨对象存储的进化及发展历程。当我们有海量的数据需要存储处理时，首先可能会想到的就是对象存储和Hadoop的HDFS。现在还有一种趋势，就是直接在对象存储上跑 MapReduc
转载
2024-04-19 23:13:57
42阅读
三种存储类型比较-文件、块、对象存储 对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S3块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云
转载
2024-06-04 21:54:42
68阅读
前言现在做云存储的公司很多,举2个比较典型的AWS的S3和阿里云.他们都提供了一个叫做对象存储的服务,就是目标数据是从Object中进行读写的,然后可以通过key来获取对应的Object,就是所谓的key-object的存储.这样的好处就在于用户使用起来很方便的,不需要走冗杂的操作流程.但是本文所要阐述的则是HDFS中的对象存储,对于这样的需求,Hadoop作为一套完善的分布式系统,当然也要与时俱
转载
2024-04-23 20:12:18
104阅读
正如我们所知，Hadoop 集群的元数据信息存放在NameNode 的内存中，当集群扩大到一定的规模之后，NameNode 内存中存放的元数据信息可能会非常大。由于HDFS 的所有操作都会和NameNode 进行交互，当集群很大时，NameNode 就会成为集群的瓶颈。为了解决该问题，Hadoop2.x 引入了Federation 机制。Federation 优势：HDFS 集群拓展性：多个Nam
转载
2024-05-06 12:54:55
81阅读
1. 读流程①客户端通过调用 FileSystem 对象的 open() 方法来打开希望读取的文件，对于HDFS来说，这个对象是 DistributedFileSystem 的一个实例。②DistributedFileSystem 通过使用远程过程调用(RPC)来调用 NameNode，以确定文件起始块的位置。③对于每一个块， NameNode 返回存有该块副本的 DataNode 地址。此外，这
转载
2024-05-31 00:47:35
104阅读
前言：写本篇是为了记录一下之前阅读过的一些关于联邦学习的文章（主要是两篇联邦学习综述），然后对其中的一些关键点进行了总结，并加入了个人对于联邦学习这一研究领域的理解以及思考（侵删）。可供参考链接： 目录： Abstract 1 Introduction 2 An Overview of Federated Learning 2.1 Definition of Feder
什么是HDFSHDFS是（Hadoop Distributed File System）的缩写，也即Hadoop分布式文件系统。它通过目录树定位在分布式场景下 在不同服务器主机上的文件。它适用于一次写入，多次读出的场景。HDFS的优缺点优点1，高容错性，一份文件在多台服务器上都有备份，不存在因为一台服务器宕机而造成文件丢失的情况。 2，存储量大，数据规模：接近TB。数量规模：接近百万。 3，可搭建
转载
2024-07-02 20:37:18
64阅读
一、HDFS概述什么是分布式文件系统？一、数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统 。 二、是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。 三、通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户看来，就像是访问
一、概念及区别针对不同的应用场景，选择的分布式存储方案也会不同，因此有了对象存储、块存储、文件系统存储。这三者的主要区别在于它们的存储接口：1. 对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET,PUT,DEL和其他扩展，如Swift，S32. 块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block
转载
2024-07-16 01:59:34
246阅读
上一篇文章介绍了haoop集群HA高可用的搭建，相信大家已经掌握了其知识；本篇博客博主将继续为小伙伴分享HA联邦高可用的搭建，虽然，联邦机制在很多公司可能还达不到这样的数据集群规模以至于很多公司都没用使用；不过，像一些大型的游戏公司或者BAT这样的公司他们都采用的，为了增加小伙伴们的面试信心，博主还是简单分享下联邦的搭建过程。 一、概述&n
转载
2024-05-02 14:40:17
115阅读
一、搭建HDFS联盟1、为什么引入HDFS（NameNode）联盟？引入Federation的最主要原因是简单，其简单性是与真正的分布式Namenode相比而言的。Federation能够快速的解决了大部分单Namenode HDFS的问题。Federation是简单鲁棒的设计，由于联盟中各个Namenode之间是相互独立的。Federation整个核心设计实现大概用了3.5个月。大部分改变是在D
转载
2024-07-19 09:49:54
105阅读
接下来要配置的是以mysql作为存储元数据l数据库的hive的安装要使用hadoop来创建相应的文件路径， 并且要为它们设定权限：hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/warehouse
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/tmp
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/log
hdfs dfs -chmod g+w /
转载
2024-04-23 17:47:36
47阅读
HDFS FederationHDFS Federation. 11 Background. 12.多个namenode/namespace. 12.1 关键好处... 13 联合配置... 13.1 配置... 13.2 格式化namenode. 13.3 更新老的release并且配置联合... 13.4 增加新的namenode到已经存在的cluster. 14 管理集群... 14.1
1.HDFS的存储机制按块（block）存储hdfs在对文件数据进行存储时，默认是按照128M(包含)大小进行文件数据拆分，将不同拆分的块数据存储在不同datanode服务器上拆分后的块数据会被分别存储在不同的服务器上副本机制为了保证hdfs的数据的安全性，避免数据的丢失，hdfs对每个块数据进行备份，默认情况下块数据会存储3份，叫做3副本副本块是存在不同的服务器上默认存储策略由BlockPlac
转载
2024-08-12 21:15:04
388阅读
1. HDFS Federation产生背景 在Hadoop 1.0中，HDFS的单NameNode设计带来诸多问题，包括单点故障、内存受限制约集群扩展性和缺乏隔离机制（不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响）等，为了解决这些问题，Hadoop 2.0引入了基于共享存储的HA解决方案和HDFS Federation，这里重点介绍HDFS Federa
转载
2024-05-11 19:25:35
186阅读
1.HDFS架构的局限性内存限制由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个NameNode所能存储的
原创
2022-07-01 17:59:52
254阅读
