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    HDFS 是如何实现大数据高容量、高速、可靠的存储和访问的。

    对于一个企业大数据应用来说,搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS,Hadoop最先开始设计的就是HDFS,可见分布式存储的重要性,整个大数据生态计算框架多种多样,但是大数据的存储却没有太大的变化,HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点,一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战,但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术,新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性,那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了?

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    性能8倍提升,YRCloudFile Windows客户端破解SMB性能困局

    说起存储性能,我们就不得不说存储访问协议,Windows场景下的存储访问协议主要有:标准的SMB协议和私有客户端协议。SMB是Windows系统上主要的共享文件访问协议,与操作系统的兼容性好。但众所周知的,SMB也存在性能问题,在文件传输期间,会有较高的协议开销。对于大文件传输,这些开销仅发生一次,但传输大量小文件时,这种开销则是重复的,这导致SMB协议难以满足渲染以及一些EDA、CAD等高性能计算场景的需求。为了解决这些场景下共享文件系统的性能访问瓶颈,焱融科技发布了YRCloudFile的Windows客户端,实现了在Windows服务器上对YRCloudFile集群的并行访问,从而提升Windows应用对大小文件的访问性能。

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