OZone背景及定位OZone是当前Apache Hadoop生态圈的一款新的对象存储系统，可用于小文件和大文件存储，设计的目的是为了填充社区在对象存储方面的不足，同时能够提供百亿甚至千亿级文件规模的存储。OZone与HDFS有着很深的关系，在设计上也对HDFS存在的不足做了很多改进，使用HDFS的生态系统可以无缝切换到OZone。OZone架构OZone无论从设计上还是实现上都从HDFS继承了很
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2023-10-06 21:12:04
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# 对象存储 Hadoop
## 什么是对象存储？
对象存储是一种数据存储模型，它以对象的方式组织和管理数据。每个对象都有一个唯一的标识符，可以通过这个标识符来访问和操作对象。对象存储通常用于大规模数据存储、分布式存储和云存储等场景。
与传统的文件系统不同，对象存储不使用层次化的目录结构，而是使用扁平的命名空间。对象存储将数据和元数据以键值对的形式存储，并提供了灵活的元数据管理和数据访问接口
原创
2023-07-15 07:51:19
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选择多如牛毛，为你的应用选择最佳的云存储系统并非易事。但是对象存储系统是一个选择，尤其是如果你的应用要求访问控制。而那些使用云进行大数据分析的则要考虑Hadoop。对象存储系统，比如AWS S3、微软Azure Blob和谷歌云存储，可以在一个持久稳固且高度可用的系统中存储任意的对象，且独立于虚拟机实例之外。应用和用户可以在对象存储中使用简单的API访问数据；这些通常都基于表属性状态转移(REST
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2023-11-03 11:50:57
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对象存储应⽤用的使⽤用者，一个⽤用户拥有一个或多个存储桶。EOS向您提供的⽤用户帐户包括了了AK（AccessKeyId）和 SK（SecretAccessKeyID）。通过使⽤用 AK 和 SK 对称加密的⽅方法来验证某个请求的发送者身份。当您向 EOS 发送请求时，客户端发送的请求信息中需要包含 AK 和签名信息，AK⽤用于标识⽤用户，⽽而签名信息由 SK、请求时间、请求类型等计算⽣生成。总结
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2023-06-28 19:04:54
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作者：Yan Liu审阅：Xiaoyu Yao0Hadoop HDFS的现状Apache Hadoop 项目至今已经有十多年的历史了，作为大数据的基石，自从投放之社区之后就引来了不少的眼球，进而也孕育出了众多的Apache项目，例如HBase，Hive , Spark 等等这些优秀的数据存储和处理等项目，从而构造成了一个庞大的生态圈。参考了世界级标准的，也就是 Hadoop的HDFS，一直在跟IE
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2022-10-04 11:17:22
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想让自建Hadoop拥有流畅的云端访问体验？想替老板省点钱？是时候升级你的装备了！百度智能云对象存储服务BOS新推出BOS HDFS工具，支持HDFS数据在BOS中的海量存储，并能在上层数据运算中使用HDFS标准接口来对数据以进行访问和读写，可有效解决自建HDFS数据的高运维成本和低可扩展性问题，让你的Hadoop分布式文件系统发挥最大性能。HDFS面临瓶颈有哪些？ 首先，来了解一下问题的根源
对象存储的技术特点：Key-value存储，超大的map；GEP/PUT/DELETE/....；10个9以上的可靠性；3个9以上的可用性；最终一致性；不支持查询和检索等功能；规模决定一切；数据可靠性：多副本保障、副本恢复速度、异地副本（That's a dream）；数据一致性：最终一致性、版本同步；服务可用性：一架永远在天上飞行的飞机、实时在线，不能停服、在线升级，维护和保养。 对象存
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2023-09-16 17:19:36
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信息时代，随着企业数据的直线增长，对存储的需求也日益强烈，越来越多的企业开始对内部的计算机进行扩容处理，先后购置了多个硬件设备，但仍然满足不了日益增多的数据需求，反而在一次又一次的硬件配备中耗费不少资金。基于这一社会需求洞察，华为云推出了区别于块存储、文件存储的对象存储服务OBS，以云储存的方式，帮助企业巧妙解决了海量数据的存储难题。那么，华为云对象存储服务OBS到底是什么呢？一起来看。简单来说，
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2023-12-27 13:59:52
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在本文中，我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务， 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告，到 2021 年，有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。在深入设计之前，有必要先回顾一下存储系统和相关的术语。存储系统在
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2023-05-20 13:58:42
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背景HDFS是业界默认的大数据存储系统，在业界的大数据集群中有非常广泛的使用。HDFS集群有着很高的稳定性，得益于它较简单的构架，集群也很容易扩展。业界包含几千个数据节点，保存上百PB数据的集群也不鲜见。HDFS通过把文件系统元数据全部加载到Namenode内存中，给客户端提供了低延迟的元数据访问。由于元数据需要全部加载到内存，所以一个HDFS集群能支持的最大文件数，受JAVA堆内存的限制，上限大
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2023-11-08 18:40:22
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Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop背景HDFS通过把文件系统元数据全部加载到Namenode内存中，给客户端提供了低延迟的元数据访问。由于元数据需要全部加载到内存，所以一个HDFS集群能支持的最大文件数，受JAVA堆内存的限制，上限大概是4亿左右个文件。所
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2024-05-28 17:54:53
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HDFS前言 设计的的思想：主要的是分而治之，将大的文件分割称为一个个小的文件，存储在各个机器上。 在大数据中的应用：为大数据框架提供储存数据的服务 重点概念：文件分块、副本存放、元数据。HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件。 其次，它
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2023-08-04 11:00:21
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# 替代 Hadoop 开源对象存储的实现方法
随着大数据技术的迅猛发展，Hadoop 已不再是唯一的数据存储解决方案。为了有效地替代 Hadoop，我们可以考虑使用其他开源对象存储解决方案，如 MinIO 和 Ceph。本文将深入探讨替代 Hadoop 的步骤和方法，旨在帮助你更好地理解并实施这一过程。
## 替代 Hadoop 开源对象存储的流程
我们将整个过程分为几个关键步骤，下面是一
长期以来，Hadoop 这个词铺天盖地，几乎成了大数据的代名词。三年之前，提起超越 Hadoop 这件事，似乎还显得难以想象。但三年后的今天，这一情况发生了一些改变。早在 2012 年，知名媒体 SiliconANGLE 就针对 Twitter 平台上的大数据专业人士做了一项调查。调查结果显示：这些专业人士日常谈论 NoSQL 等技术（如 MongoDB）的次数要远多于 Hadoop。这表明，至少
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2023-09-30 14:51:04
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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
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2023-09-18 10:00:07
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每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在namenode的内存中，因此hadoop存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多。例如，一个1MB的文件以大小为128MB的块存储，使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。 Hadoop存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工
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2023-06-29 23:22:12
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一、HDFS 数据读写流程HDFS 是 Hadoop 生态里面的数据存储层，它是一个具有容错性的非常可靠的分布式文件系统。HDFS 以主从（ Master / Slave ）架构的方式工作，Namenode 是 Master 节点上的守护进程，而 Datanode 是 Slave 节点上的守护进程。本节将详细介绍 HDFS 数据读写操作工作原理。1、Hadoop HDFS 数据写操作要把文件写入到
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2023-08-15 10:19:49
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上图是一个简版的流程图，图画的不标准，但能说明问题就OK，下面是根据上图描述的写数据流程，如有不对的地方请指教。注：以下简化名称所对应的全称： NN == NameNode； IO == hdfsFileoutputStream； DN == DataNode； DN1 == DataNode1； DN2 == DataNode2； DN3 == DataNode3；详细流程 1、当需要向HDF
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2023-07-12 12:36:25
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传统的 Apache Hadoop架构存储和计算是耦合在一起的, HDFS作为其分布式文件系统也存在诸多不足。那么，如何实现Hadoop的存算分离，以规避HDFS的问题、降低成本、提升性能？在「数智·云原生」系列直播课的第三讲，奇点云数据平台后端架构专家纯粹带来了《云原生数据存储管理》，回顾Hadoop分布式文件系统的工作原理，解析存在的问题，并探讨Hadoop存算分离如何在DataSimba上实
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2023-08-15 11:35:16
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序列化存储指的是将数据结构转化为字节流的过程,一般用于数据存储或者网络传输.与之相反, 反序列化是将字节流转化为数据结果的过程.序列化是分布处理系统(比如Hadoop)的核心,原因在于他能对数据进行转化,形成一种格式.使用了这样的格式之后,数据可以有效的存储,也能通过网络连接进行传输.序列化通常与分布式系统中数据处理的两个方面紧密连接:进程间的通信(比如他远程过程调用,即Remote Pruced
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2023-07-19 22:17:14
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