Hadoop-HDFS的特点

第一次写关于haodop的博客，希望大家多多指教。最近大数据也是越来越火，所以本人也在工作之余学习有关大数据的东东，希望多加点技能提升自己，要不然就要被淘汰咯。废话不多说，今天就分享下本人对HDFS的理解吧，如有不对，请大家多多指正哦。

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。

为什么要选择HDFS

优点

• 高容错性
  1.上传的数据自动保存多个副本。它是通过增加副本的数量，来增加它的容错性。
  2.如果某一个副本丢失，HDFS机制会复制其他机器上的复本，而我们不必关注它的实现。
• 适合大数据的处理
  1.能够处理GB，TB，甚至PB级别的数据。
  2.能够处理百万规模的数据，数量非常的大。
• 流式文件写入
  1.一次写入，多次读取。文件一旦写入，不能修改，只能增加。
  2.这样可以保证数据的一致性。
• 可以装在廉价的机器上
  这里主要指的当然是linux啦。

劣势

• 低延时数据访问
  1.比如毫秒级的数据存储，它是做不到的。
  2.它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。
• 小文件的存储
  1.存放大量小文件的话，它会占用namenode的大量的内存在存储文件、目录、块信息。这样是不可取的，因为namenode的内存总是有限的。
  2.小文件存储的寻道时间会超过文件的读取时间，这违背了HDFS的设计目标。
• 并发写入、文件随机修改
  1.一个文件只能一个线程写，不能多个线程同时写。
  2.仅支持文件的追加（append），不支持文件的随机修改。

HDFS的特点就先写到这吧，将来会搭建集群，如果有志同道合的朋友可以一起讨论哦。

最后

以上就是执着麦片为你收集整理的Hadoop-HDFS的特点Hadoop-HDFS的特点的全部内容，希望文章能够帮你解决Hadoop-HDFS的特点Hadoop-HDFS的特点所遇到的程序开发问题。

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