雨和你的故事

TFS（Taobao !FileSystem）是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统，主要针对海量的非结构化数据，它构筑在普通的Linux机器集群上，可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。TFS为淘宝提供海量小文件存储，通常文件大小不超过1M，满足了淘宝对小文件存储的需求，被广泛地应用在淘宝各项应用中。它采用了HA架构和平滑扩容，保证了整个文件系统的可用。

前言在生产中我们一般希望文件系统能帮我们解决以下问题，如：1.超大数据存储；2.数据高可用（冗余备份）；3.读/写高性能；4.海量数据计算。最好还得支持多平台多语言，支持高并发。由于单台服务器无法满足以上要求，这就迫使开发者不得不考虑使用其他方式解决此类问题。分布式文件系统就在这样迫切的需求下孕育而生。今天为什么把标题定为“分布式文件系统”呢？是因为我想通过此次分享（Fas

分布式存储概述分布式存储是相对于单机存储而言，之所以要分布自然是因为互联网时代信息数据大爆炸，单机已经难以满足大型应用的数据存储需求。存储系统的关注点关于存储系统，一般我们关注下面几个方面：数据分布与负载均衡数据存储的可靠性与一致性数据访问性能系统容错能力系统扩展能力在单机存储系统中有一种独立磁盘冗余阵列（RAID，redundant array of

HDFS 架构解析本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统（HDFS）为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点。架构目标任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的。还记得我们在 《分布式存储 - 概述》一文中描述的几个关注方面么？分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型，它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题。所以 H

HDFS NameNode 设计实现解析接前文 分布式存储-HDFS 架构解析，我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括：NameNode、DataNode 和 Client。本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点。元数据持久化NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中，对于 namespace 和 repl

HDFS DataNode 设计实现解析前文分析了 NameNode，本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点。文件存储DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点。HDFS 中文件的存储方式是将文件按块（block）切分，默认一个 block 64MB（该大小可配置）。若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block，并存储在不

HDFS 与 GFS 的设计差异后端分布式系列」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

一、设计预期设计预期往往针对系统的应用场景，是系统在不同选择间做balance的重要依据，对于理解GFS在系统设计时为何做出现有的决策至关重要。所以我们应重点关注：失效是常态主要针对大文件读操作：大规模流式读取、小规模随机读取写操作：大规模顺序追加写，写入后很少修改高效明确定义的并行追加写稳定高效地网络带宽二、整体设计1、系统架构GFS主要由以下三个系统模块组成：

【Hadoop】HDFS的运行原理 简介HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。HDFS有很多特点：    ① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。