为什么数据需要存储在分布式的系统中哪，难道单一的计算机存储不了吗，难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗？事实上，确实装不下。比如，很多的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中。那么，要处理这么多数据，必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据，太麻烦了！
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论，巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
当今，我们的世界已经进入一个数据时代。随着互联网、物联网、5G、大数据、人工智能、自动驾驶、元宇宙等信息技术的快速发展，人们在产生、收集、存储、治理和分析的数据的总量呈快速增长的趋势。形态多样、格式复杂、规模庞大、产生迅速的行业领域大规模数据驱动了底层新型基础支撑计算支撑技术的快速变革。通过过去10多年来工业界和学术界先行者的指引和实践，分布式并行计算和分布式数据存储的技术生态不断演进、丰富繁荣。其中，分布式数据存储管理在这个海量数据处理技术栈中处于基础地位，是众多行业大数据应用分析的基石。
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
文件系统是计算机中一个非常重要的组件，为存储设备提供一致的访问和管理方式。在不同的操作系统中，文件系统会有一些差别，但也有一些共性几十年都没怎么变化：
分布式文件系统是分布式领域的一个基础应用，其中最著名的毫无疑问是 HDFS/GFS。如今该领域已经趋向于成熟，但了解它的设计要点和思想，对我们将来面临类似场景 / 问题时，具有借鉴意义。并且，分布式文件系统并非只有 HDFS/GFS 这一种形态，在它之外，还有其他形态各异、各有千秋的产品形态，对它们的了解，也对扩展我们的视野有所俾益。本文试图分析和思考，在分布式文件系统领域，我们要解决哪些问题、有些什么样的方案、以及各自的选择依据。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
分布式文件系统是分布式领域的一个基础应用，其中最著名的毫无疑问是HDFS/GFS。如今该领域已经趋向于成熟，但了解它的设计要点和思想，对我们将来面临类似场景/问题时，具有借鉴意义。并且，分布式文件系统并非只有HDFS/GFS这一种形态，在它之外，还有其他形态各异、各有千秋的产品形态，对它们的了解，也对扩展我们的视野有所俾益。本文试图分析和思考，在分布式文件系统领域，我们要解决哪些问题、有些什么样的方案、以及各自的选择依据。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
因为主存通常不能容纳处理器需要的所有程序和数据，计算机采用了被称为虚拟存储器的存储器管理系统。就像使用cache来匹配主存储器和CPU之间的速度差异一样，虚拟存储器用来加速二级存储器使其匹配主存储器。
HDFS是什么 Hadoop Distributed File System(简称HDFS)是Hadoop分布式文件系统。 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
由于分布式系统所涉及到的领域众多，知识庞杂，很多新人在最初往往找不到头绪，不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。
Apache HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多个机器上存储大文件的方法。 Hadoop和HDFS衍生自Google文件系统（GFS）这篇论文。在Hadoop 2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障（SPOF）。 使用Zookeeper，HDFS高可用性功能通过在具有热备份的主动/被动配置中提供在同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决此问题。
数据相关的工具、产品和技术：比如批量数据采集传输的 Sqoop 、离线数据处理的Hadoop 和Hive 、实时流处理的 Storm和 Spark 以及数据分析的R语言等。
HDFS 是 Hadoop Distrbute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。 HDFS 文件系统的容量 理解： 将多个节点的容量汇总到一起拼接成一个大的文件系统， 在一个节点上传数据，在其他的节点上都能够访问使用。
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
在分布存储式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
这是官网上的一句话，意思就是“Spark是大规模数据处理的统一分析引擎”，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。由UC Berkeley AMP Lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。
摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
Sponge是一个简单多层，兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop，支持对象存储、云存储、SDS、容器机制，集成Spark为计算引擎，基于内存计算技术的分布式系统，将大数据的存储、管理和计算有机融合，具有实时一致性。 使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行，然而海绵数据科技有限公司（以下简称“海绵数据”）说，这些技术各自为政，存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。 5月20日，海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统产品Spong
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
ZooKeeper 是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集 群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。
转而使用BlueStore。BlueStore是Ceph最新的存储引擎，运行在用户态并且完全控制IO，取得了极大性能提升。
作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：单机磁盘存储容量有限，为保存最新日志，清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间，比如：现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间，7 天前日志都会被清理，用户投诉因日志被清理而得不到解决；
分布式文件系统 (Distributed File System) 是一个用来管理文件的软件或软件服务器，但这个软件所管理的文件通常不是在一个服务器节点上，而是在多个服务器节点上，这些服务器节点通过网络相连构成一个庞大的文件存储服务器集群，这些服务器都用于存储文件资源，通过分布式文件系统来管理这些服务器上的文件；
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
本文列举了大数据相关的部分热门项目，盘点了该生态圈目前流行的一些开源产品和工具，并用google热度趋势图体现了它们的受关注程度。从不同的热度趋势，可以了解到每一个产品在近5年来全球受关注的走势，是越来越受重视还是渐渐淡出。
Spark 生态系统以Spark Core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源，利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理，完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件，如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 的实时流处理应用、Spark SQL 的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等，如下图所示，正是这个生态系统实现了“One Stack to Rule Them All”目标。
其实Hadoop诞生至今已经十多年了，网络上也充斥着关于Hadoop相关知识的的海量资源。但是，有时还是会使刚刚接触大数据领域的童鞋分不清hadoop、hdfs、Yarn和MapReduce等等技术词汇。
在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统 。
Hadoop作为大数据主流的基础架构选择，至今仍然占据着重要的地位，而基于Hadoop的分布式文件系统HDFS，也在大数据存储环节发挥着重要的支撑作用。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS分布式文件管理系统。
本文对目前数种分布式文件系统进行简单的介绍。当前比较流行的分布式文件系统包括：Lustre、Hadoop、MogileFS、FreeNAS、FastDFS、NFS、OpenAFS、MooseFS、pNFS、以及GoogleFS。 ---- Lustre（www.lustre.org） lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数量存储系统。 lustre是
HDFS集群包含单个NameNode(主服务器)，它管理文件系统命名空间并控制客户端对文件的访问权限。它维护和管理文件系统元数据;例如由哪些块构成文件，以及存储这些块的数据节点。
Google发表了两篇论文：描述如何以分布式方式存储海量数据的Google文件系统和描述如何处理大规模分布式数据的MapReduce：大型集群上的简化数据处理。受这两篇论文的启发，DougCutting实现了这两篇基于OSS（开源软件）的论文的原则，Hadoop诞生了。
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。
GPL:不允许修改后和衍生的代码做为闭源的商业软件发布和销售，修改后该软件产品必须也采用GPL协议；
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）。
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。
如果你有两个小时，还有IDE，还懂一点点 Java ，来坐下来，半个小时教你自己写一个分布式文件系统，还有电脑。因为这篇文章在手机完全没法看。。
Ceph项目是加州大学圣克鲁兹分校的 Weil于2006年开发的。当时他发现元数据的查询和维护严重影响了 Lustre等分布式文件系统的性能和扩展性，因此设计了一种利用算法来确定数据与存储节点对应关系的方法 CRUSH。2015年5月发布的 Linux内核2.6.34已开始支持Ceph。Weil也成立了IntTank公司，专注于Ceph的开发。2014年5月，该公司被 RedHat收购。Ceph同时支持３种存储访问接口,因此被广泛应用于开源私有云计算平台中，为云计算平台提供虚拟机存储和对象访问能力。
ZooKeeper 是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协同服务。ZooKeeper 的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。
ZooKeeper 是分布式应用程序的分布式开源协调服务。它公开了一组简单的原语，分布式应用程序可以基于这些原语来实现更高级别的同步、配置维护以及组和命名服务。它被设计为易于编程，并使用以熟悉的文件系统目录树结构为样式的数据模型。它在 Java 中运行，并具有 Java 和 C 的绑定。
【一】HDFS简介 HDFS的基本概念1.1、数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 ----------------------------------------------------------------------------
HDFS是一个分布式文件系统，具有良好的扩展性、容错性以及易用的API。核心思想是将文件切分成等大的数据块，以多副本的形式存储到多个节点上。HDFS采用了经典的主从软件架构，其中主服务被称为NameNode，管理文件系统的元信息，而从服务被称为DataNode，存储实际的数据块，DataNode与NameNode维护了周期性的心跳，为了防止NameNode出现单点故障，HDFS允许一个集群中存在主NameNode，并通过ZooKeeper完成Active NameNode的选举工作。HDFS提供了丰富的访问方式，用户可以通过HDFS shell，HDFS API，数据收集组件以及计算框架等存取HDFS上的文件。
对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。将Hadoop MapReduce与Spark作一番比较来得更明智，因为它们作为数据处理引擎更具有可比性。 过去几年，随着数据科学趋于成熟，也日益需要用一种不同的方法来处理
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