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Hadoop分布式文件系统:架构和设计

引言 前提和设计目标 硬件错误 流式数据访问 大规模数据集 简单的一致性模型 “移动计算比移动数据更划算” 异构软硬件平台间的可移植性 Namenode 和 Datanode 文件系统的名字空间 (namespace) 数据复制 副本存放: 最最开始的一步 副本选择 安全模式 文件系统元数据的持久化 通讯协议 健壮性 磁盘数据错误,心跳检测和重新复制 集群均衡 数据完整性 元数据磁盘错误 快照 数据组织 数据块 Staging 流水线复制 可访问性 DFSShell DFSAdmin 浏览器接口 存储空间回收 文件的删除和恢复 减少副本系数 参考资料 引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apach...

HDFS小文件问题及解决方案

1、 概述 小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先,在HDFS中,任何block,文件或者目录在内存中均以对象的形式存储,每个对象约占150byte,如果有1000 0000个小文件,每个文件占用一个block,则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件,则namenode需要20G空间(见参考资料[1][4][5])。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。 其次,访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件。HDFS最初是为流式访问大文件开发的,如果访问大量小文件,需要不断的从一个datanode跳到另一个datanode,严重影响性能。最后,处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个slot,而task启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动task和释放task上。 本文首先介绍了hadoop自带的解决小文件问题的方案(以工具的形式提供),包括Hadoop Archive,Sequence file和CombineFileInputFormat;...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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