后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以本

不多说,直接上干货! hadoop fs:    使用面最广,可以操作任何文件系统. hadoop dfs与hdfs dfs :   只能操作HDFS文件系统相关(包括与Local FS间的操作),前者已经Deprecated,一般使用后者. 以下内容参考自stackoverflow: Following are the three commands which appears same but have minute differences hadoop fs {args} hadoop df

  适用范围 案例 备注 小记 hadoop fs 使用范围最广,对象:可任何对象       hadoop dfs 只HDFS文件系统相关       hdfs fs 只HDFS文件系统相关(包括与Local FS间的操作),已经Deprecated       hdfs dfs 只HDFS文件系统相关,常用       tackoverflow的解释Hadoop fs:使用面最广,可以操作任何文件系统. hadoop dfs与hdfs dfs:只能操作HDFS文件系统相关(包括与Local

分布式文件系统很多,包括GFS,HDFS,淘宝开源的TFS,Tencent用于相册存储的TFS (Tencent FS,为了便于区别,后续称为QFS),以及Facebook Haystack.其中,TFS,QFS以及Haystack需要解决的问题以及架构都很类似,这三个文件系统称为Blob FS (Blob File System).本文从分布式架构的角度对三种典型的文件系统进行对比. 我们先看GFS和HDFS.HDFS基本可以认为是GFS的一个简化版实现,二者因此有很多相似之处.首先,GFS和

「后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以

FastDFS文件系统(二) fastdfs和其他文件系统区别 一.概述 普通存储方案:Rsync.DAS(IDE/SATA/SAS/SCSI等块).NAS(NFS.CIFS.SAMBA等文件系统).SAN(FibreChannel, iSCSI, FoE存储网络块),Openfiler.FreeNas(ZFS快照复制)由于生产环境中往往由于对存储数据量很大,而SAN存储价格又比较昂贵,因此大多会选择分布式 存储来解决一下问题: 海量数据存储问题 数据高可用问题(冗余备份)问题 较高的读写性能和

1 . 简介 GFS, Big Table, Map Reduce称为Google的三驾马车,是许多基础服务的基石 GFS于2003年提出,是一个分布式的文件系统,与此前的很多分布式系统的前提假设存在很大的不同,适用于以下场景 )认为组件失效是一种常态,提供了容错机制,自动负载均衡,使得分布式文件系统可以在廉价机器上运行 )面向大文件存储,系统主要的工作负载是大规模的流式读取,写操作主要是追加方式写,很少有随机写 )一次写入,多次读取,例如互联网上的网页存储 2. 架构 一个GFS集群由一台ma

一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构于网络之上,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. 2' HDFS 借此,关于GFS和HDFS的区别与联系查看 我于博客园找到的前辈的博客>>http://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html HDFS(Hadoop Dis

分布式文件系统概述 相对于传统的本地文件系统而言,分布式文件系统(Distribute File System)是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统.分布式文件系统的设计一般采用“客户/服务机”模式,客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接,提出文件访问请求,客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问. 目前,已经得到广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS等,后者是针对前者的开源实现. 计算机集群结构 普通的文件系统只需要单个计算机

1.hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2.hive是面向行存储的数据库. 3.Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4.HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 5.hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6.hbase是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存has

分布式文件系统结构 分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统,采用C/S模式实现文件系统数据访问,目前广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS,后者是前者的开源实现. 分布式文件系统在物理结构上由计算机集群中的多个节点构成,这些节点分为两类:主节点(亦称“名称节点”) . 从节点(亦称“数据节点”) 名称节点,负责文件和目录的创建.删除和重命名等,同时管理着数据节点和文件块的映射关系,客户端通过访问名称节点找到请求文件的存储位置,进而到相应位置读取所需文件

The Hadoop Distributed File System (HDFS) is designed to store very large data sets reliably, and to stream those data sets at high bandwidth to user applications. In a large cluster, thousands of servers both host directly attached storage and execu

hive与hbase的联系与区别: 共同点: 1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储. 他们的底层是要通过mapreduce分布式计算的,hbase.hive.pig底层都是这样的.但整体来说hadoop还是比较快的,因为它是进行海量数据存储和分布式计算,这个速度已经很不错了. 区别: 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 . 3.想象

namenode存储的数据: 主控服务器主要有三类数据:文件系统的目录结构数据,各个文件的分块信息,数据块的位置信息(就数据块放置在哪些数据服务器上...).在GFS和HDFS的架构中,只有文件的目录结构和分块信息才会被持久化到本地磁盘上,而数据块的位置信息则是通过动态汇总过来的,仅仅存活在内存数据结构中,机器挂了,就灰飞烟灭了.每一个数据服务器启动后,都会向主控服务器发送注册消息,将其上数据块的状况都告知于主控服务器.俗话说,简单就是美,根据DRY原则,保存的冗余信息越少,出现不一致的可能性越

HDFS(Hadoop Distributed File System)   (1) HDFS--Hadoop分布式文件存储系统   源自于Google的GFS论文,HDFS是GFS的克隆版 HDFS是Hadoop中数据存储和管理的基础 他是一个高容错的系统,能够自动解决硬件故障,eg:硬盘损坏,HDFS可以自动修复,可以运行于低成本的通用硬件上(低廉的硬盘,4TB是1200元左右)   一次写入多次读取,不支持修改操作,数据按块切分(按128M切块),按位存储(就近原则)   (2) HDFS

1.Hive和HBase的区别 1)hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2)hive是面向行存储的数据库. 3)Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 . 5)hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6)hbase是物理表,

https://www.cnblogs.com/xubiao/p/5571176.html 原作者写的很好.. 这里面简单学习总结一下.. 都是bigdata的工具, 都是基于google的bigtable 的二次研发.基于hadoop作为底层存储. 区别在于 hive 是虚拟表 目的是将HSQL 解析成为 mapreduce 的jobs 进行 大数据的查询处理.因为是mapreduce的可能耗时比较久一些. 而hbase 是实际影响hadoop的物理文件的存储的, 类比key value 数据

1.Hive和HBase的区别 1)hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2)hive是面向行存储的数据库. 3)Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 . 5)hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6)hbase是物理表,

1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图. Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,Hadoop MapReduce对应Google MapReduce,HBase对应BigTable,HDFS对应GFS.HDFS(或GFS)为上层提供高效的非结构化存储服务,HBase(或BigTable)是提供结构化数据服务的分布式数据库,Hadoop MapReduce(或Google MapReduce

Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看下面的各种解释: (1)MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式