大数据,Hadoop,HDFS的简单介绍
大数据
大数据的特征: 4V
大数据的处理:
应用场景
存储和读取效率
Hadoop
HDFS的结构图
HDFS的优点
1. 高容错性(硬件故障是常态):数据自动保存多个副本,副本丢失后,会自动恢复
2. 适合大数据集:GB、TB、甚至PB级数据、千万规模以上的文件数量,1000以上节点规模(一台服务器/电脑是一个节点)
3. 构建成本低:Hadoop开源,并且可以构建在廉价机器上。
4. 多种软硬件平台中的可移植性
5. 高效性:Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。
HDFS的缺点
1. 不适合做低延迟数据访问(无法实时):
HDFS适合处理大型数据集,高吞吐率。这一点以高延迟为代价的。因此HDFS不
适合处理用户要求的毫秒级的低延迟应用请求
2. 不适合小文件存取:
一是需要消耗大量的寻址时间,
第二, 无论块中文件大小, 文件的元数据所占的内存是相同的, 因此相对来说,大文件更省内存。如果文件太小,很可能导致元数据比文件本身还要大.
解决: 把多个小文件合并成大文件
3. 不适合并发写入,文件随机修改:
HDFS上的文件只能拥有一个写者,仅仅支持append操作。不支持多用户对同一个文件的写操作,以及在文件任意位置进行修改
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