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怎么做 HDFS 的原地平滑缩容?

当数据规模越来越大,存储成本也水涨船高。随着时间推移,数据热度分布往往呈 2⁄8 原则,即 80% 的访问集中在 20% 的数据上。对于那不经常访问的 80% 数据来说,使用多个 SSD 来存储真是巨大的浪费,需要将冷数据迁移到其他存储成本更低的系统里。这时 JuiceFS 成了理想之选,成本下降 20 倍,同时又提供跟 HDFS 一样高性能的元数据能力(避免Metastore 遍历元数据时雪崩),大量扫描冷数据时也有很高的吞吐量。如果 80% 的数据转移到 JuiceFS 上来,整体成本可节省 90%。如果再给 JuiceFS 提供 适当的空间做缓存,还可以完整替换 HDFS (20% 的热数据通过 JuiceFS 管理的缓存盘来服务,也可以有极高的性能)。

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基于Ambari构建自己的大数据平台产品

目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。

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