HDFS（Hadoop Distributed File System）是GFS的开源实现。 优点如下： 能够运行在廉价机器上，硬件出错常态，需要具备高容错性 流式数据访问，而不是随机读写 面向大规模数据集，能够进行批处理、能够横向扩展 简单一致性模型，假定文件是一次写入、多次读取 缺点： 不支持低延迟数据访问 不适合大量小文件存储（因为每条元数据占用空间是一定的） 不支持并发写入，一个文件只能有
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2024-05-09 11:03:37
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分布式RDF查询引擎的项目需要在节点之间传输中间结果，考虑HDFS可以作为一个备选的传输媒介，于是对HDFS的IO性能做了一个粗略的测试，过程和结果如下：[转载引用请注明出处：]硬件环境： 实验室的8台老机器组成的集群，配置： Intel 965芯片组 Intel Core E4400 CPU(2GHz双核，2MB L2，800MHz FSB) 1GB*4 双通道 DDR2 667 内存 160G
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2023-09-14 13:08:38
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文件系统中采集数据时,应该考虑以下内容.数据源系统设备的读取速率在所有处理流水线中,磁盘I/O通常都是主要瓶颈.但是优化采集流程时通常要看一下检索数据的系统系统.一般来说,Hadoop的读取速度在20MB/s到100MB/s之间,而且主板或者控制器从系统所有的磁盘中读取时有一定的限制.为了读取速度达到最高,需要确保尽量充分利用系统中的磁盘.某些网络附加存储(Network Attached Sto
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2024-03-16 00:32:19
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简介 DataTransferThrottler类别Datanode读取和写入数据时控制传输数据速率。这个类是线程安全的，它可以由多个线程共享。 用途是构建DataTransferThrottler对象，并设置期限period和带宽
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2024-05-04 22:55:29
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HDFS设计:以流式数据访问模式来存储超大文件，“一次写入，多次读取”；HDFS为高数据吞吐量应用优化的，低延迟的方位需求应选择HBase；文件系统的元数据存储在namenode的内存中，所能存储的文件总数受限于内存容量；HDFS的块（block）默认为64M（块大的目的为了最小化寻址开销，从磁盘传输时间可明显大于定位时间），以块存储而非文件可简化存储系统的设计HDFS只是Hadoop文件系统的一
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2024-03-25 16:31:19
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HDFS优点HDFS缺点 HDFS架构 这里注意管理数据的块大小是根据磁盘的传输速度得来的，一盘磁盘传输速率为100M/s 所有块设置为128M 如果使用固态硬盘传输速率达到300M到400M，块可以设置大小为256M。hdfs之shell操作命令可以参考百度类似linuxhdfs之api操作 1、配置hadoop环境，环境变量配置 org.apache.hadoop hadoop-client
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2024-04-15 16:09:16
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HDFS是Hadoop抽象的文件系统概念的一个实现。适用场景适用于大型商用机集群，流式数据访问模式来存储超大文件。特征1、超大文件。 2、流式数据访问。HDFS的构建思路是，一次写入，多次读取是最高效的访问模式。数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来，接着长时间在此数据集上各种分析，每次分析涉及该数据集的大部分数据甚至全部，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。 3、商用
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2024-04-19 17:40:56
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接着上篇文章说的事情。所有bug解决完了，终于可以开始导数了，导数也很顺利，但是发现了一件不太舒服的事，速度怎么这么慢!!!之前的速度一般为2w-3w/s，1000w的数据需要300s-500s,差不多5-10分钟，是可以接受的但是现在不到7000/s，不能接受，还是需要优化。之前写过一篇很简单的优化oraclereader。提高channel的数量，多个任务去读取，但是看了hdfsreader的
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2024-06-07 21:52:27
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大数据存储的进化史 --从 RAID 到 Hdfs我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hdfs ，但在 Hadoop 诞生之前，我们都是如何存储大量数据的呢？这次我们不聊技术架构什么的，而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs。我们先来思考两个问题。在 Hdfs 出现以前，计算机是通过什么手段来存储“大数据” 的呢？为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢？在 Hdfs 出现以前，计
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2024-06-14 22:17:59
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1. 背景: 线上HDFS的DataNode中频繁出现Slow write日志 从日志分析来看，Slow write分为write to mirror和write to disk两类 为便于分析网络或者磁盘写入的情况，设计了HDFS的写入监控链路
HDFS :Hadoop Distribute File System 的简称，Hadoop的一个分布式文件系统一，HDFS的主要设计理念1，存储超大文件：ＧＢ－ＴＢ－ＰＢ及文件２, 一次写入，多次读取（流式数据访问）：HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象。在数据集生成后，长时间在此数据集上进行各种分析。每次分析都将设计该数据集的大部分数据甚至全部数据，因此读取整个数据集的时间延迟比读取
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2024-03-25 16:07:43
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1.hdfs中的块为什么这么大？ 电脑磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行读写的最小单位。 hdfs同样也有块的概念，默认是128MB。 hdfs存储的数据是密集型的，例如一个块里面的数据只有1M不会占用一个块的大小。hdfs块比磁盘块大是为了最小化的寻址时间开销，如果块足够大，磁盘的寻址时间明显小于磁盘的传输时间。因而传输一个由多个块组成的大文件取决于磁盘的
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2024-04-01 10:39:18
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一、HDFS相关常用总结1、HDFS文件块默认是128M寻址时间：就是指的查找到目标block的时间寻址时间最佳为传输时间的1%目前磁盘的传输速率普遍为100M/sblock的大小应该为=传输时间*传输速率HDFS块大小调节标准HDFS块设置太小会增加寻址时间HDFS块设置太大会导致磁盘传输数据时间明显大于寻址时间，导致处理很慢HDFS块的大小设置取决于传输速率，也就是最好=传输时间*传输速率2、
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2024-02-23 11:22:24
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【若泽大数据004】HDFS概述、框架、读写流程以及机架感知一、HDFS概述HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件； 其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS 的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。 一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。优点： 1、高
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2024-06-07 14:33:18
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HDFS：Hadoop Distributed FilesystemHDFS 的设计HDFS 以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。特点超大文件：指几百 MB、几百 GB 甚至几百 TB。流式数据访问：HDFS 的构建思路是，一次写入，多次读取；每次数据分析都将涉及数据集的大部分甚至全部，因此，读取整个数据集的时间延迟比读取一条记录的时间延迟更重要。商用硬件：Hadoop 并不需
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2024-04-02 16:01:11
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一、RapidIO 简介1、总线技术 Rapid IO 的含义高性能、 低引脚数、 基于数据包交换的互连体系结构，是为满足和未来高性能嵌入式系统需求而设计的一种开放式互连技术标准。RapidIO主要应用于嵌入式系统内部互连，支持芯片到芯片、板到板间的通讯，可作为嵌入式设备的背板（Backplane）连接”。可以得知 Rapid IO 是一种总线技术，常见的总线技术包括：传统串行总线：UART、SP
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2023-07-15 16:20:53
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作者：Ayushi RawatPython一直在满足社区需求，并且将成为未来使用最多的语言。Python的下一个版本带来了更快速的进程释放，性能的提升，简便的新字符串函数，字典并集运算符以及更兼容稳定的内部API。文章将涉及：字典并集和可迭代更新字符串方法类型提示新的数学函数新的解析器IPv6范围内的地址新模块：区域信息其他语言更改字典并集和可迭代更新字典并集我最喜欢的新特性之一是流畅的语法。Py
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2024-03-05 04:22:41
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千兆就是KM也就是GB，是一个单位，一个数宽带是串行通信,数据是一位一位的传送,千兆比特就是1千兆位,如果1秒能传送这些,就说速度是1千兆比特每秒,即1Mbps。
线速
这里的“线速”指网络设备交换转发能力的一个标准，而非通常所言的线速度和角速度。达到线速标准的设备，避免了非线速设备的转发瓶颈，称作“无阻塞处理”。即厂
本文分享自华为云社区《FusionInsight MRS HDFS 细粒度锁优化实践》，作者：pippo。背景 HDFS依赖NameNode作为其元数据服务。NameNode将整个命名空间信息保存在内存中提供服务。读取请求（getBlockLocations、listStatus、getFileInfo）等从内存中获取信息。写请求（mkdir、create、a
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2024-10-26 20:39:48
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一、IO流文件上传 @Test public void testIOPut() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException { // 1. 获取对象 Configuration conf = new Configurati
原创
2021-07-14 11:36:06
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