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基于Hadoop的云盘系统客户端技术难点之一 上传和下载效率优化

作者:张子良 声明:版权所有,转载请注明出处 一、概述 基于任何平台实现的云盘系统,面临的首要的技术问题就是客户端上传和下载效率优化问题。基于Hadoop实现的云盘系统,受到Hadoop文件读写机制的影响,采用Hadoop提供的API进行HDFS文件系统访问,文件读取时默认是顺序、逐block读取;写入时是顺序写入。 二、读写机制 首先来看文件读取机制:尽管DataNode实现了文件存储空间的水平扩展和多副本机制,但是针对单个具体文件的读取,Hadoop默认的API接口并没有提供多DataNode的并行读取机制。基于Hadoop提供的API接口实现的云盘客户端也自然面临同样的问题。Hadoop的文件读取流程如下图所示: 使用HDFS提供的客户端开发库,向远程的Namenode发起RPC请求; Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表,对于每个block,Namenode都会返回有该block拷贝的datanode地址; 客户端开发库会选取离客户端最接近的datanode来读取block; 读取完当前block的数据后,关闭与当前的datanode连接,并为读取下一个...

基于Hadoop的云盘系统客户端技术难点之三 小文件存储优化

作者:张子良 版权所有,转载请注明出处。 一、概述 首先明确概念,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认64M),如果使用HDFS存储大量的小文件,将会是一场灾难,这取决于HDFS的实现机制和框架结构,每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节。如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿个文件呢,简直不可想象。这里需要特别说明的是,每一个小于Block大小的文件,存储是实际占用的存储空间仍然是实际的文件大小,而不是整个block大小。 为解决小文件的存储Hadoop自身提供了两种机制来解决相关的问题,包括HAR和SequeueFile,这两种方式在某些方面解决了本层面的问题,单仍然存在着各自的不足。下文讲详细说明。 二、Hadoop HAR Hadoop Archives (HAR files) ,这个特性从Hadoop 0.18.0版本就已经引入了,他可以将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两...

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