虚拟化:指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟化为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机,每个逻辑计算机可以运行不同的操作系统,并且应用程序都可以独立的运行在相互独立的空间而互不影响从而显著提高计算机效率。
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?
hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统;如果有个TB级别的文件,我们该怎么存储呢?分布式文件系统未出现的时候,一个文件只能存储在个服务器上,可想而知,单个服务器根本就存储不了这么大的文件;退而求其次,就算一个服务器可以存储这么大的文件,你如果想打开这个文件,效率会高吗
来源:马哥教育链接:https://mp.weixin.qq.com/s/UupllldADYE0sHbRs0uouQXfS文件系统是SGI开发的高级日志文件系统,XFS极具伸缩性,非常健壮。所幸的是SGI将其移植到了Linux系统中。在linux环境下。目前版本可用的最新XFS文件系统的为1.2版本,可以很好地工作在2.4核心下。XFS文件系统简介主要特性包括以下几点:数据完全性采用XFS文件系统,当意想不到的宕机发生后,首先,由于文件系统开启了日志功能,所以你磁盘上的文件不再会意外宕机而遭到破坏了。不论目前文件系统上存储的文件与数据有多少,文件系统都可以根据所记录的日志在很短的时间内迅速恢复磁盘文件内容。传输特性XFS文件系统采用优化算法,日志记录对整体文件操作影响非常小。XFS查询与分配存储空间非常快。xfs文件系统能连续提供快速的反应时间。笔者曾经对XFS、JFS、Ext3、ReiserFS文件系统进行过测试,XFS文件文件系统的性能表现相当出众。可扩展性XFS 是一个全64-bit的文件系统,它可以支持上百万T字节的存储空间。对特大文件及小尺寸文件的支持都表现出众,支持特大数量的目录。最大可支持的文件大小为263 = 9 x 1018 = 9 exabytes,最大文件系统尺寸为18 exabytes。XFS使用高的表结构(B+树),保证了文件系统可以快速搜索与快速空间分配。XFS能够持续提供高速操作,文件系统的性能不受目录中目录及文件数量的限制。传输带宽XFS 能以接近裸设备I/O的性能存储数据。在单个文件系统的测试中,其吞吐量最高可达7GB每秒,对单个文件的读写操作,其吞吐量可达4GB每秒。XFS文件系统的使用下载与编译内核下载相应版本的内核补丁,解压补丁软件包,对系统核心打补丁下载地址:ftp://oss.sgi.com/projects/xfs/d … .4.18-all.patch.bz2对核心打补丁,下载解压后,得到一个文件:xfs-1.1-2.4.18-all.patch文件。对核心进行修补如下:# cd /usr/src/linux # patch -p1 < /path/to/xfs-1.1-2.4.18-all.patch修补工作完成后,下一步要进行的工作是编译核心,将XFS编译进Linux核心可中。首先运行以下命令,选择核心支持XFS文件系统:#make menuconfig在“文件系统“菜单中选择:<*> SGI XFS filesystem support ##说明:将XFS文件系统的支持编译进核心或 SGI XFS filesystem support ##说明:以动态加载模块的方式支持XFS文件系统另外还有两个选择:Enable XFS DMAPI ##说明:对磁盘管理的API,存储管理应用程序使用 Enable XFS Quota ##说明:支持配合Quota对用户使用磁盘空间大小管理完成以上工作后,退出并保存核心选择配置之后,然后编译内核,安装核心:#make bzImage #make module #make module_install #make install如果你对以上复杂繁琐的工作没有耐心或没有把握,那么可以直接从SGI的站点上下载已经打好补丁的核心,其版本为2.4.18。它是一个rpm软件包,你只要简单地安装即可。SGI提交的核心有两种,分别供smp及单处理器的机器使用。创建XFS文件系统完成对核心的编译后,还应下载与之配套的XFSprogs工具软件包,也即mkfs.xfs工具。不然我们无法完成对分区的格式化:即无法将一个分区格式化成XFS文件系统的格式。要下载的软件包名称:xfsprogs-2.0.3。将所下载的XFSProgs工具解压,安装,mkfs.xfs自动安装在/sbin目录下。#tar –xvf xfsprogs-2.0.3.src.tar.gz #cd xfsprogs-2.0.3src #./configure #make #make install使用mkfs.xfs格式化磁盘为xfs文件系统,方法如下:# /sbin/mkfs.xfs /dev/sda6 #说明:将分区格式化为xfs文件系统,以下为显示内容: meta-data=/dev/sda6 isize=256 agcount=8, agsize=128017 blks data = bsize=4096 blocks=1024135, imaxpct=25 = sunit=0 swidth=0 blks, unwritten=0 naming =version 2 bsize=4096 log =internal log bsize=4096 blocks=1200 realtime =none
我们知道如要要从磁盘取数据,需要告诉控制器从哪取,取多长等信息,如果这步由应用来做,那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层,它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射,并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径,其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做,这个中间层即为文件系统。
XfS文件系统是SGI开发的高级日志文件系统,XFS极具伸缩性,非常健壮。所幸的是SGI将其移植到了Linux系统中。在linux环境下。目前版本可用的最新XFS文件系统的为1.2版本,可以很好地工作在2.4核心下。
Hadoop快速入门——第二章、分布式集群 HDFS概述: 在 2002 年, Google 发表的论文 GFS 中提到希望构建一个能够运行于商业硬件集群上的以流式数据访问形式存储超大文件的文件系统, HDFS 就是为了实现这一目标 HDFS 的设计特点如下 超大文件 流式数据访问 商用硬件 不能处理低时间延迟的数据访问 不能存放大量小文件 无法高效实现多用户写入或者任意修改文件 在 HDFS 中有一些特殊的概念,需要特别重点的理解 数据块 : 在普通的文件系统中
存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:
导言 | 本文邀请到腾讯CSIG后台开发工程师kevineluo从文件传输场景以及零拷贝技术深究Linux I/O的发展过程、优化手段以及实际应用。I/O相关的各类优化已经深入到了日常开发者接触到的语言、中间件以及数据库的方方面面。通过了解和学习相关技术和思想,开发者能对日后自己的程序设计以及性能优化上有所启发。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:第一,速度足够快:存储器的存取速度应当快于CPU执行一条指令,这样CPU的效率才不会受限于存储器;第二,
作者:kevineluo,腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文将从文件传输场景以及零拷贝技术深究 Linux I/O 的发展过程、优化手段以及实际应用。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性: 速度足够快:存储器的存取速度应当快于 CPU 执行一条指令,这样 CPU 的效率才不会受限于存储器; 容量足够大:容量能够存储计算机所需的全部数据; 价格足够便宜:价格低廉,所有类型的计算机都能配备。 但是现实往往是残酷的,我们目前的计算机技术无法同时满足上述的三个
Linux系统的设计初衷就是让许多人一起使用并执行各自的任务,从而成为多用户、多任务的操作系统。但是,硬件资源是固定且有限的,如果某些用户不断地在Linux系统上创建文件或者存放电影,硬盘空间总有一天会被占满。针对这种情况,root管理员就需要使用磁盘容量配额服务来限制某位用户或某个用户组针对特定文件夹可以使用的最大硬盘空间或最大文件个数,一旦达到这个最大值就不再允许继续使用。可以使用quota命令进行磁盘容量配额管理,从而限制用户的硬盘可用容量或所能创建的最大文件个数。quota命令还有软限制和硬限制的功能。
初次接触分布式文件系统,有很多迷惑。通过参考网络文章,这里进行对比一下Hadoop 分布式文件系统(HDFS)与 传统文件系统之间的关系:
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
今天进行磁盘整理,发现一个奇怪的文件SimilarityTable_1:下面是我的C盘整理后的结果 卷 (C:) 卷的大小 = 15.62 GB 簇的大小 = 4 KB 已使用空间 = 11.65 GB 可用空间
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。
本文包含: 磁盘及分区管理、文件系统管理、磁盘配额管理、文件系统维护 1. 磁盘及分区管理 查看磁盘设备列表命令 fdisk 查看当前计算机中的磁盘设备及分区列表 # fdisk -l 查看磁盘设备命令 hdparm 参数 I:显示硬盘提供的硬件信息 T:评估硬盘从快速缓存中读取数据的速度 t:评估硬盘从缓冲区中读取数据的速度 磁盘分区工具 fdisk 常用命令 d:删除分区 l:查看分区类型列表 n:添加新分区 p:打印当前分区列表 q:不保存已更改的内容并退出 t:修改分区类型 v:验证分区表 w:
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如,使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据,就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统,全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中,有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统,同事也是重点,但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件,运行于商用硬件集群上。关于超大文件: 一个形象的认识: 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储,而且每年50%~70%存储量的增长,当前1T容量硬盘重约500克,计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小,即2万7千斤,约270个人重,上电梯要分18次运输(每次15人)。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
Colossus,巨人,谷歌第二代GFS文件系统。与GFS相比,Colossus相关的文章和信息却零星稀少。
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统,基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件,运行在集群的商品硬件上。它是容错的,可伸缩的,并且非常易于扩展。
解压慢跟多种因素有关,这些因素可能会影响解压缩速度,具体情况可能因系统配置、应用程序行为和用户活动而异。
备忘 EXT3 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Ext3 ext3,第三扩展文件系统,是一个日志文件系统,常用于Linux操作系统。它是很多Linux发行版的默认文件系统。Stephen Tweedie在1999年2月的内核邮件列表[2]中,最早显示了他使用扩展的ext2,该文件系统从2.4.15版本的内核开始,合并到内核主线中[3]。 大小限制 ext3有一个相对较小的对于单个文件和整个文件系统的最大尺寸。这些限制依赖于文件系统的块大小;下面的表格总结了这些限制。 块尺寸 最大文件尺寸 最大文件系统尺寸
#1 - 错误: 设备上无剩余空间 当你的类UNIX系统磁盘写满了时你会在屏幕上看到这样的信息。本例中,我运行fallocate命令然后我的系统就会提示磁盘空间已经耗尽: $ fallocate -l 1G test4.imgfallocate: test4.img: fallocate failed: No space left on device 第一步是运行df命令来查看一个有分区的文件系统的总磁盘空间和可用空间的信息: $ df 或者试试可读性比较强的输出格式: $ df -h 部分输出内容: Fi
GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统,主要由 Z RESEARCH 公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心,具有强大的横向扩展能力,通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起,使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计,可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
分布式文件系统 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连,而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成,结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时,服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上,以提供更快的速度,更大的容量及更好的冗余特性。 目前流行的分布式文件系统有许多,如MooseFS、FastDFS、GlusterFS、Ceph、Mogile
以存储512M文件为例,展示了ext4_extent、ext4_extent_idx、ext4_extent_header之间的关系
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统,说简单点,就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中,因为即使计算机断电了,磁盘里的数据并不会丢失,所以可以持久化的保存文件。
今天讲一下文件系统,遇见过单个最大文件的问题,所以将此问题记录下来,希望对大家有用。
因为Linux是多用户多任务的操作系统,许多人共用磁盘空间,为了合理的分配磁盘空间,于是就有了quota的出现。
大多数现代Linux发行版默认为ext 4文件系统,就像以前的Linux发行版默认为ext3、ext2,以及-如果追溯到足够远的话-ext。 如果您是Linux新手或者是文件系统新手,您可能会想知道ext 4给表带来了什么,而ext3却没有。考虑到诸如btrfs、XFS和ZFS等备用文件系统的新闻报道,您可能还想知道ext4是否还在积极开发中。 我们不能在一篇文章中涵盖所有关于文件系统的内容,但是我们将尝试让您了解Linux的默认文件系统的历史、它所处的位置以及所期待的内容。 我大量地引用了各种ext文件系统文章以及我在编写本概览时的经验。
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 Linux 系统中,有时候我们需要查找并识别占用大量磁盘空间的文件。这些大文件可能导致磁盘空间不足或性能下降。本文将详细介绍在 Linux 中使用不同的命令和工具来查找大文件的方法。
文件管理系统中,索引文件结构是一种常见的文件组织方式,它通过索引来实现文件内容的快速访问。在索引文件结构中,主要涉及到几个关键概念:索引结点、物理磁盘块、直接索引、一级间接索引、二级间接索引、三级间接索引。
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
今天看了The Google File System的论文,我们简称其为GFS。GFS是谷歌的分布式文件存储系统,这篇论文是现代分布式软件系统入门的经典论文,并由此诞生了Hadoop生态中HDFS的开源实现。
Linux:存在几十个文件系统类型:ext2,ext3,ext4,xfs,brtfs,zfs(man 5 fs可以取得全部文件系统的介绍)
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
分开的分散的部署或布置具有多个不同功能或组件组成一个完整的系统,不同功能和组建搭建或部署到不同的节点。
**MooseFS(MFS)** **Ceph** **GlusterFS** **Lustre** **Metadata server** 单个MDS。存在单点故障和瓶颈。 多个MDS,不存在单点故障和瓶颈。MDS可以扩展,不存在瓶颈。 无,不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。 双MDS(互相备份)。MDS不可以扩展,存在瓶颈。 **FUSE** 支持 支持 支持 支持 **访问接口** POSIX POSIX POSIX POSIX/MPI **
对于Linux软件开发人员肯定已经非常熟悉Linux系统的目录结构。文件系统可以根据它们的结构而变化,但在大多数情况下,它们应该符合文件系统层次标准。执行ls -l /命令查看根目录下列出的目录,你的目录可能与我的目录有些许的不同,但目录应该大致如下所示:
GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统,主要由 Z RESEARCH公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心,具有强大的横向扩展能力,通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起,使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计,可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
当我们需要在Windows和Mac操作系统之间传输数据时,使用U盘是一种简便有效的方法。然而,由于两个操作系统的文件系统格式不同,因此需要一些额外的步骤来确保数据能够在两者之间流畅地传输和访问。本文详细介绍了如何在Windows和Mac之间使用U盘进行数据传输:
支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统,解决了大容量的文件存储和高并发访问问题,文件存取实现了负载均衡,适合存储 4KB~500MB 之间的小文件,特别适合以文件为载体的在线服务,如图片、视频、文档等等。
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。
最好能提供更多的细节,比如ubuntu版本号,u盘品牌及具体型号和容量,u盘格式化成了什么文件系统,大文件大致是多大,你过了多久忍不住拔掉的,usb口是2.0的还是3.0的,等等等等
摘要
MooseFS是一个具备冗余容错功能的分布式网络文件系统,它将数据分别存放在多个物理服务器或单独磁盘或分区上,确保一份数据有多个备份副本。对于访问的客户端或者用户来说,整个分布式网络文件系统集群看起来就像一个资源一样。从其对文件操作的情况看,MooseFS就相当于一个类UNIX文件系统:。
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律,通用计算机的CPU主频早已超过3GHz,内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速,但是在读写性能上并无明显提升,同时SSD硬盘价格高昂,不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈,制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么?如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计?针对这些问题,本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标,以及操作系统针对磁盘性能所做的优化,最后讨论下基于磁盘I/O
HDFS (Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 下的分布式文件系统,具有高容错、高吞吐量等特性,可以部署在低成本的硬件上。
应对文件存储服务,传统做法是在服务器上部署文件服务比如FTP。但是随着数据变多,会遇到存储瓶颈。此时,本能的操作反应是:内存不够加内存,磁盘不够加磁盘—单机纵向扩展。但是单机能够扩展的内存磁盘是有上限的,不能无限制下去。
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