HDFS特有策略三-详解经典分布式文件系统

HDFS是大数据的核心组件之一，Hive的数据存储在HDFS中，Mapreduce和Spark的计算数据也存储在HDFS中，HBase的region也在HDFS中。在HDFS shell客户端，我们可以进行上传、删除等多种操作，并管理文件系统。熟练使用HDFS有助于更好地理解和掌握大数据技术。实验的主要目的是掌握HDFS的常用操作和文件系统管理。

此讲义讲解了分布式文件系统HDFS

深入探索HDFS：JAVA开发者的分布式存储利器 HDFS（Hadoop Distributed File System）作为Hadoop生态系统的核心组件，为海量数据存储提供了高效可靠的解决方案。对于JAVA开发者而言，掌握HDFS的使用意义重大，它能够： 处理超大规模数据: 突破单机存储瓶颈，实现PB级数据的存储和管理。 高容错性: 数据自动备份，即使节点故障也能确保数据安全。 高扩展性: 可轻松添加节点实现存储容量的线性扩展。 低成本: 基于普通硬件构建，降低存储成本。 JAVA开发与HDFS的结合: Hadoop Java API: 提供了丰富的接口，方便开发者与HDFS进行交互，实现文件读写、目录操作等功能。 HDFS生态工具: 众多基于Java的工具和框架，如Hive、HBase等，可以与HDFS无缝集成，简化大数据处理流程。 HDFS应用场景: 海量数据存储：如日志文件、传感器数据、社交媒体数据等 数据仓库：构建企业级数据仓库，进行数据分析和挖掘 大数据处理平台：作为Hadoop等大数据平台的存储基础 掌握HDFS，将为JAVA开发者打开通往大数据世界的大门。

探究经典分布式文件系统架构 本丛书深入剖析各类分布式文件系统的核心技术原理及其特性，为软件开发人员提供宝贵的学习资源，助力其在分布式系统领域更上一层楼。

MooseFS是一个采用C语言编写的高容错性分布式文件系统，能够将数据资源分布存储在多台不同的物理介质上，并为用户提供统一的访问接口。用户可以通过mfsmount与管理服务器交互，操作元数据文件并与数据服务器交换数据，这一机制基于FUSE（用户空间文件系统），使MooseFS能够在支持FUSE的操作系统上工作，如Linux、FreeBSD、OpenSolaris和MacOS等。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一个便捷的Web界面，用于监控和管理集群的文件和目录。通过访问NameNode节点的Web UI，用户可以直观地查看HDFS的运行状态、节点信息、存储容量、文件操作等关键指标，以及执行文件上传、下载、删除等操作，方便用户进行集群管理和数据维护。

Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，源自于Carnegie Mellon University的开源项目。自1999年成立以来，Lustre已广泛应用于世界顶级的计算系统，如Bule Gene和Red Storm，支持核武器模拟和分子动力学模拟等关键领域。

VFS结构图描述了经典分布式文件系统的核心架构，包括各个组件间的关系和数据流动方式。

FastDFS 优势： 使用方便，无需二次开发 去除文件索引数据库，提升性能 扩容方便 性能更佳： 无文件索引数据库，整体性能优于 MogileFS 使用 C 语言编写，代码简洁高效 采用 socket 通信和内存零拷贝，传输效率高