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分布式文件存储 hdfs

HDFS分布式文件系统具有以下优点: 支持超大文件 支持超大文件。超大文件在这里指的是几百M,几百GB,甚至几TB大小的文件。一般来说hadoop的文件系统会存储TB级别或者PB级别的数据。所以在企业的应用中,数据节点有可能有上千个。 检测和快速应对硬件故障 在集群的环境中,硬件故障是常见的问题。因为有上千台服务器连接在一起,这样会导致高故障率。因此故障检测和自动恢复是hdfs文件系统的一个设计目标。 流式数据访问 Hdfs的数据处理规模比较大,应用一次需要访问大量的数据,同时这些应用一般都是批量处理,而不是用户交互式处理。应用程序能以流的形式访问数据集。主要的是数据的吞吐量,而不是访问速度。 简化的一致性模型 大部分hdfs操作文件时,需要一次写入,多次读取。在hdfs中,一个文件一旦经过创建、写入、关闭后,一般就不需要修改了。这样简单的一致性模型,有利于提高吞吐量。 缺点 低延迟数据访问 低延迟数据。如和用户进行交互的应用,需要数据在毫秒或秒的范围内得到响应。由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化,牺牲了获取数据的延迟,所以对于低延迟来说,不适合用hadoop来做。 大量的小文件 Hdfs支持超大的文件,是通过数据分布在数据节点,数据的元数据保存在名字节点上。名字节点的内存大小,决定了hdfs文件系统可保存的文件数量。虽然现在的系统内存都比较大,但大量的小文件还是会影响名字节点的性能。 多用户写入文件、修改文件 Hdfs的文件只能有一次写入,不支持写入,也不支持修改。只有这样数据的吞吐量才能大。 不支持超强的事务 没有像关系型数据库那样,对事务有强有力的支持。

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