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基于Hadoop云盘系统3:小文件存储优化及应用

2018-05-18 08:00 星期五 所属: 大数据教程 浏览:332

 在众多学习中,文章也许不起眼,但是重要的下面我们就来讲解一下!!

一、概述
首先明确概念,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认64M),如果使用HDFS存储大量的小文件,将会是一场灾难,这取决于HDFS的实现机制和框架结构,每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节。如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿个文件呢,简直不可想象。这里需要特别说明的是,每一个小于Block大小的文件,存储是实际占用的存储空间仍然是实际的文件大小,而不是整个block大小。
为解决小文件的存储Hadoop自身提供了两种机制来解决相关的问题,包括HAR和SequeueFile,这两种方式在某些方面解决了本层面的问题,单仍然存在着各自的不足。下文讲详细说明。
二、Hadoop HARoracle教程
Hadoop ArcHives (HAR files) ,这个特性从Hadoop 0.18.0版本就已经引入了,他可以将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成,索引部分记录了原有的目录结构和文件状态。其原理如下图所示:基于Hadoop云盘系统3:小文件存储优化及应用
缺点:
1.HAR 方式虽然能够实现NameNode内存空间的优化,但是他是一个人工干预的过程,同时他既不能够支持自动删除原小文件,也不支持追加操作,当有新文件进来以后,需要重新打包。
2.HAR files一旦创建就不能修改,要做增加和修改文件必须重新打包。事实上,这对那些写后便不能改的文件来说不是问题,因为它们可以定期成批归档,比如每日或每周。
3.HAR files目前还不支持文档压缩。
三、SequeuesFileoracle视频教程

经李克强总理签批,2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确,推动大数据发展和应用,在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系,开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局,培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力。大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设,支持宏观调控科学化,推动政府治理精准化,推进商事服务便捷化,促进安全保障高效化,加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用,推动大数据发展与科研创新有机结合,推进基础研究和核心技术攻关,形成大数据产品体系,完善大数据产业链。三要强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展。健全大数据安全保障体系,强化安全支撑。[11] 
2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作,力争通过3至5年的努力,将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。
围绕这一目标,贵州省将重点构建“三大体系”,重点打造“七大平台”,实施“十大工程”。
“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系;“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台;“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。
此外,贵州省将计划通过综合试验区建设,探索大数据应用的创新模式,培育大数据交易新的做法,开展数据交易的市场试点,鼓励产业链上下游之间的数据交换,规范数据资源的交易行为,促进形成新的业态。
国家发展改革委有关专家表示,大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等,而是要充分依托已有的设施资源,把现有的利用好,把新建的规划好,避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式,围绕有数据、用数据、管数据,开展先行先试,更好地服务国家大数据发展战略。
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Sequence file由一系列的二进制key/value组成,如果key为小文件名,value为文件内容,则可以将大批小文件合并成一个大文件。Hadoop-0.21.0版本开始中提供了SequenceFile,包括Writer,Reader和SequenceFileSorter类进行写,读和排序操作。该方案对于小文件的存取都比较自由,不限制用户和文件的多少,支持Append追加写入,支持**文档压缩(不压缩、文件级、块级别)。其存储结构如下图所示:oracle视频
基于Hadoop云盘系统3:小文件存储优化及应用
示例代码如下所示:

  1. private static void writeTest(FileSystem fs, int count, int seed, Path file,  
  2.                                CompressionType compressionType, CompressionCodec codec) 
  3.    throws IOException { 
  4.    fs.delete(file, true); 
  5.    LOG.info(“creating ” + count + ” records with ” + compressionType + 
  6.             ” compression”); 
  7.  
  8.  //指明压缩方式 
  9.    SequenceFile.Writer writer =  
  10.      SequenceFile.createWriter(fs, conf, file,  
  11.                                RandomDatum.class, RandomDatum.class, compressionType, codec); 
  12.    RandomDatum.Generator generator = new RandomDatum.Generator(seed); 
  13.    for (int i = 0; i < count; i++) { 
  14.      generator.next(); 
  15.  
  16.  //keyh 
  17.      RandomDatum key = generator.getKey(); oracle数据库教程
  18.  
  19.  //value 
  20.      RandomDatum value = generator.getValue(); 
  21. /追加写入 
  22.      writer.append(key, value); 
  23.    } 
  24.    writer.close(); 
  25.  } 

缺点:
目前为止只发现其Java版本API支持,未在其他开发接口中发现相关版本的实现,尤其是LibHDFS和thrift接口中,可能真是C++阵营狂热支持者的一个悲剧。
四、Hbase
如果你需要处理大量的小文件,并且依赖于特定的访问模式,可以采用其他的方式,比如Hbase。Hbase以MapFiles存储文件,并支持Map/Reduce格式流数据分析。对于大量小文件的处理,也不失为一种好的选择。
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