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？
文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 ：HDFS 可横向扩展，其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 ：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可建构在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展（随着节点数量的增加，集群的存储能力增加） 大文件存储 ：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问：HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化，牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储：
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。
2020年的春节，想必大家都印象深刻，除了新冠肺炎疫情，就是春晚各大APP的红包大战，让不少用户“薅”到了羊毛。
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和W
背景：今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取，并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读，但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取？脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了，想要快速读取文件，肯定得多线程一起读取。那问题来了，一个文件怎么样进行多线程读取，首先得知道每个线程要负责读取的位置，才可以多线程完整的读取一行的数据。
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果，它是一个高性能处理海量数据集的工具 。
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
工欲善其事，必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言，具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点，可应用于独立的项目开发。今天，我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师，他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
过去，TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制，使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
存储，是我们码农每天都要打交道的事情，而当我们面对RAID，SAN，对象存储，分布式数据库等技术的时候，又往往似是而非，存储成了我们熟悉的陌生人。
由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
在Linux下查看磁盘空间使用情况，最常使用的就是du和df了。然而两者还是有很大区别的，有时候其输出结果甚至非常悬殊。 1. 如何记忆这两个命令 du-Disk Usage df-Disk Free 2. df 和du 的工作原理 2.1 du的工作原理 du命令会对待统计文件逐个调用fstat这个系统调用，获取文件大小。它的数据是基于文件获取的，所以有很大的灵活性，不一定非要针对一个分区，可以跨越多个分区操作。如果针对的目录中文件很多，du速度就会很慢了。 2.2 df的工作原理 df命令使用的事s
前一段时间,小菌陆续分享了HDFS系列1-12的博客，总算是要完结了。于是小菌打算再出一期关于HDFS的经典面试题,其中的内容大多都出自于在前面分享的博客中,感兴趣的小伙伴们可以自行浏览,链接小菌放到文末了哦~
Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf
有些人想到的办法就是定义一个随机的字符串，然后重复很多次，然后将这个字符串写入到文件中。
但是这些都是文件被进程打开后才有的操作，那么其余文件呢？？？在我们的系统中有非常多的文件（一切皆文件），被打开的文件只是一小部分。没有被打开的文件实际上是在磁盘上储存的，也就是磁盘文件。 在打开文件之前，我们需要找到文件 -> 就要从磁盘中找到对应文件 -> 通过文件路径与文件名。
本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
在上一篇云硬盘性能分析的教程中，为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是，我们使用硬盘，从来不是直接读写裸设备，而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问，文件系统该如何对比，又该如何选择呢？
今天趁着端午节的最后一天假期，把想看的视频看了下。也走了一遍Hadoop的安装步骤。总的来说流程也明白了很多。这次文章简单的介绍知识点。具体安装步骤大家可以先看网上的。后面有时间的时候在补一篇。 我们的文章是建立在Hadoop已经安装好的情况下。请大家注意再练习的时候首先把环境安装好。 HDFS 简介 在HDFS的学习中，我们首先应该明白他具体是什么，为什么会有这个系统。优点和缺点是什么。 HDFS是什么呢？HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesyste
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
2018年10月13日ACMUG南京站，来自腾讯技术工程事业群TEG基础架构部数据库内核团队专家工程师王少华，做了主题为「TXSQL Internals@2018」的分享。
在之前我写过一篇关于linux的虚拟文件系统的博客，不过那篇主要是介绍打开的文件是如何在linux系统中被管理和存储的，那么这篇进阶版文件系统就要介绍一下，当文件没有被打开的时候，它在linux系统中是如何被管理和存储的。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是我们熟知的Hadoop分布式文件系统，是一个高容错的系统，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以流式数据访问模式存储超大文件，将数据按块分布式存储到不同机器上，并被设计成适合运行在普通廉价硬件之上。本文根据Hadoop官网HDFS Architecture这一章节提炼而成，加上笔者自己的理解，希望能够帮助读者快速掌握HDFS。
Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.
起源于2003年谷歌的Google File System相关论文，随后Doug Cutting（我们下面就叫他切哥吧）基于GFS的论文实现了分布式文件系统，并把它命名为NDFS（Nutch Distributied File System）。
众所周知， Java 在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;
前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题：可扩展性，高吞吐量，高可靠性
本着常读常新的原则，最近又一次阅读了Google三架马车之一的《Google File System》。它里面的一些设计思想，实现原则以及取舍，时至今日仍很有参考价值。
小编小文件存储用的一直是Mongodb，Tair和FastDFS风评一直很不错，最近1年Net界用的比较多的基本上都是FastDFS或者Mongodb（分布式图片服务器集群）。我也是今天才看到seaweedfs，小编挺看好的，Net和Go的项目混搭在中大型Net技术主线公司是越来越常见了~~~~ 最近拿一台双核1G的kvm vps搭建了一个图片的服务器，前面用百度云加速扛着，有了个专业图片存储及CDN的样子。每天还是有50W左右的PV，流量在30G左右。总结一下最近接触过的两个分布式小文件系统weedfs和
文件是存储在磁盘上的，文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢？
在ODF2018开源数据库论坛暨首届MariaDB中国用户者大会上，来自腾讯技术工程事业群TEG基础架构部数据库内核团队资深架构师王少华，做了主题为「TXSQL Internals@2018」的分享。 我们同步了嘉宾现场沙龙分享视频，请点击下方「腾讯技术课小程序」卡片即可查看： 同时附上整理好的演讲稿： CDB作为公司规模最大的关系型数据库服务平台，为公司内部业务和腾讯云提供native MySQL服务。从最初重点支持社交、游戏等场景业务，到今天覆盖了游戏、移动互联网和金融等全场景业务，CDB在
1、联网设备增加 数据量随之上升 大数据时代来了。当所有人都争吵着这件事情的时候，当所有企业都看好大数据的发展前景的时候，却都很少关注这些数据从哪儿来，我们有没有足够优秀的技术能力处理这些数据。 联网设备增加 数据量随之上升 网络的发展无疑为我们迎接大数据时代、智能计算时代铺好了路。根据研究公司的预测，全球联网设备正在增加，在部分国家，人均联网设备早已超过2台;如此大量的联网设备和不断提高的网络速度都在让社会的数据量快速增长，智慧城市、平安城市的实现也是以视频监控等视频数据为基础，成为大数据时
MapReduce作业(job)是客户端执行的单位：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce，称之为输入分片。Hadoop为每个分片创建一个map任务，由它来运行用户自定义的map函数来分析每个分片中的记录。
本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
概述 ---- 随着MySQL-8.0新版本不断的迭代推出，修复老版本的缺陷，其稳定性逐渐得到保障。腾讯云在此趋势下，推出具有自身功能特性的MySQL数据库产品TXSQL-8.0。在性能上以及在功能上，既集成了前序TXSQL的特点，又在此基础上进行了大幅度提高。以下，我们将重点介绍一下其中的一些亮点功能。 列存引擎CSTORE InnoDB提供的是OLTP服务的存储引擎，适用于事务密集型的业务场景。对于分析型OLAP的业务场景，InnoDB就无法胜任。为了向TXSQL的用户提供全面的服务层次，借用MyS
node 的fs文档密密麻麻的 api 非常多，毕竟全面支持对文件系统的操作。文档组织的很好，操作基本分为文件操作、目录操作、文件信息、流这个大方面，编程方式也支持同步、异步和 Promise。
gpcheckperf 是一款集成到 GreenPlum 数据库中的程序，可以用于测试本机或者指定机器的磁盘IO,内存带宽，网络等主机的基准硬件性能。
本文翻译自Reading and Writing Files in Node.js
以下测试都是在没有优化或修改内核的前提下测试的结果 1. 测试目的：ext3文件系统下filename最大字符长度 测试平台：RHEL5U3_x64 测试过程： LENTH=`for i in {1..255};do for x in a;do echo -n $x;done;done` touch $LENTH 当增加到256时，touch报错，File name too long linux系统下ext3文件系统内给文件/目录命名，最长只能支持127个中文字符，英文则可以支持255个字符 2. 测试目的：ext3文件系统下一级子目录的个数限制 测试平台：RHEL5U3_x64 测试过程： [root@fileserver maxdir]# for i in {1..32000};do mkdir $i;done mkdir: cannot create directory `31999': Too many links mkdir: cannot create directory `32000': Too many links ext3文件系统一级子目录的个数为31998(个)。 Linux为了cpu的搜索效率而规定的,要想改变数目大概要重新编译内核. 3. 测试目的：ext3文件系统下单个目录里的最大文件数 测试平台: RHEL5U3_x64 测试过程： 单个目录下的最大文件数似乎没什么特别限制，也是受限于所在文件系统的inode数限制： df -i或者使用tune2fs -l /dev/sdaX或者dumpe2fs -h /dev/sdaX查看可用inode数，后两个命令 输出结果是一样的，但是跟df所得出的可用inode数会有些误差，至今不明白什么原因。 网上常用两种解决办法： 1） 重新mkfs，ext3默认block大小4096 Bytes，block设置小一些inode数设置大一些 2） 使用loopback文件系统临时解决： 在/usr中（也可以在别处）创建一个大文件，然后做成loopback文件系统，将原来的文件移到这个 文件系统中，并将它mount到/usr下合适的位置。这样可以大大减少你/usr中的文件数目。但是系统 性能会有点损失。 4. 测试目的： 打开文件数限制（文件句柄、文件描述符） 测试平台： RHEL5U3_x64 ulimit -n 65535设置，或者/etc/security/limit.conf里设置用户打开文件数、进程数、CPU等
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 AI 应用对存储系统的挑战是全面的，从离应用最近的数据计算如何加速，到离应用最远的数据存储如何管理，到数据存储和数据计算之间如何高效流通，再到不同应用之间的资源调度如何协调 …… 这其中每一个环节的低效，都有可能拖累最终的 AI 任务的最终完成时间，让 AI 应用在一直等待数据，多个 AI 应用之间无法高效并发。 本次分享，将以存储系统为视角，对 AI 应用加速中的全部流程进行展开，分析其中关键节点和讲解相应技术，并分享百度智能云在 AI IaaS 建设
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