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每日一博 | 谈谈大数据的文件存储

上一次我们谈到了各种类型的数据库,今天我们来谈谈在大数据,尤其是Hadoop栈下的数据和文件的存储。 我们知道为了解决大数据的存储和处理问题,google最先设计了推出了Map/Reduce的算法,而hadoop就是Google的map/reduce的开源实现。Hadoop主要由分布式的文件系统HDFS(参考Google的GFS)和Map/Reduce计算这两块。但随着Spark等更强大的计算引擎的出现,很少再有人使用Hadoop的Map/Reduce来做计算了,但是对于海量数据/文件的存储,除了HDFS,还真没有更多更好的选择。所以我们就来看看在Hadoop下,文件存储的各种选项。 原始文本文件 首先,我们什么都不需要做,HDFS提供分布式的文件存储,那么我们就直接把原始的文本文件存储在HDFS上就好了。通常我们会使用诸如txt,csv,json,xml等文本格式的文件存储在HDFS上,然后由各种计算引擎加载,计算。 HDFS是按照块来存储文件的,缺省的设置一个块的大小是64M,那么假定我的文本文件是1G,它会被分成16个分区,由计算引擎(Spark,Map/Reduce)来并行的处...

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