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    大数据之HDFS

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    • 水灵
      水灵 最后由 编辑

      HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop 项目的核心子项目,在大数据开发中通过分布式计算对海量数据进行存储与管理。

      HDFS 是一个典型的主/从架构的分布式系统。一个HDFS 集群由一个元数据节点(NameNode)和一些数据节点(DataNode)组成。

      HDFS的设计核心在于分而治之:也就是将大文件、大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析;

      Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统(Distributed File System)。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有着高容错性(fault-tolerant)的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以实现流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。

      运行在HDFS之上的应用程序必须流式地访问它们的数据集,它不是运行在普通文件系统之上的普通程序。HDFS被设计成适合批量处理的,而不是用户交互式的。重点是在数据吞吐量,而不是数据访问的反应时间,POSIX的很多硬性需求对于HDFS应用都是非必须的,去掉POSIX一小部分关键语义可以获得更好的数据吞吐率。

      HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;集群中的DataNode管理存储的数据。

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