圖片存儲hdfs

① hadoop課程設計

1. 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解java語言和linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

2. hadoop視頻教程下載

其實這個課程講的「微博」項目是《HBase in action》中的例子。其中的源代碼都放在 github 上面。

3. 請問哪位有《深入淺出Hadoop實戰開發》的視頻教程

Hadoop是什麼，為什麼要學習Hadoop?

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。本課程的講解是採用linux平台進行模擬講解，完全基於真實場景進行模擬現實

亮點一:技術點全面,體系完善
本課程在兼顧Hadoop課程知識體系完善的前提下，把實際開發中應用最多、最深、最實用的技術抽取出來，通過本課程，你將達到技術的新高點，進入雲計算的美好世界。在技術方面你將徹底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作機制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系統架構；HBase的表結構；HBase如何使用MapRece；MapRece高級編程；split的實現詳解；Hive入門；Hive結合MapRece；Hadoop的集群安裝等眾多知識點。

亮點二:基礎+實戰=應用,兼顧學與練
課程每階段都安排了實戰應用項目,以此方便學生能更快的掌握知識點的應用，如在第一階段,課程結合HDFS應用,講解了圖片伺服器的設計、以及如何利用Java API去對HDFS操作、在第二階段;課程結合HBase實現微博項目的各種功能，使學員可以活學活用。在第三階段:HBase和MapRece結合時下了實現話單查詢與統計系統，在第四階段，Hive實戰部分，通過實戰數據統計系統，使學員在最短的時間內掌握Hive的高級應用。

亮點三:講師豐富的電信集團雲平台運作經驗
講師robby擁有豐富的電信集團工作經驗，目前負責雲平台的各方面工作，並擁有多年的企業內部培訓經驗。講課內容完全貼近企業需求，絕不紙上談兵。

更多技術亮點參考課程大綱:（本大綱以章節形式命名要為防止某些章節1章節內容超過1課時)

第1章節:
> Hadoop背景
> HDFS設計目標
> HDFS不適合的場景
> HDFS架構詳盡分析
> MapRece的基本原理

第2章節
> Hadoop的版本介紹
> 安裝單機版Hadoop
> 安裝Hadoop集群

第3章節
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作機制
> HDFS基本配置管理

第4章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(1) - 系統設計
> 應用的環境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API實現向HDFS寫入文件

第5章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(2)
> 使用Hadoop Java API實現讀取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API實現獲取HDFS目錄列表
> 使用Hadoop Java API實現刪除HDFS中的文件

第6章節
> MapRece的基本原理
> MapRece的運行過程
> 搭建MapRece的java開發環境
> 使用MapRece的java介面實現WordCount

第7章節
> WordCount運算過程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece實現數據去重
> 使用MapRece實現數據排序
> 使用MapRece實現數據平均成績計算

第8章節
> HBase詳細介紹
> HBase的系統架構
> HBase的表結構，RowKey，列族和時間戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章節
> 使用HBase實現微博應用（1）
> 用戶注冊，登陸和注銷的設計
> 搭建環境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用戶相關的表結構設計
> 用戶注冊的實現

第10章節
> 使用HBase實現微博應用（2）
> 使用session實現用戶登錄和注銷
> 「關注"功能的設計
> 「關注"功能的表結構設計
> 「關注"功能的實現

第11章節
> 使用HBase實現微博應用（3）
> 「發微博"功能的設計
> 「發微博"功能的表結構設計
> 「發微博"功能的實現
> 展現整個應用的運行

第12章節
> HBase與MapRece介紹
> HBase如何使用MapRece

第13章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（1）
> 應用的整體設計
> 開發環境搭建
> 表結構設計

第14章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（2）
> 話單入庫單設計與實現
> 話單查詢的設計與實現

第15章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（3）
> 統計功能設計
> 統計功能實現

第16章節
> 深入MapRece（1）
> split的實現詳解
> 自定義輸入的實現
> 實例講解

第17章節
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 實例講解

第18章節
> Hive入門
> 安裝Hive
> 使用Hive向HDFS存入結構化數據
> Hive的基本使用

第19章節
> 使用MySql作為Hive的元資料庫
> Hive結合MapRece

第20章節
> Hive應用實戰:數據統計（1）
> 應用設計，表結構設計

第21章節
> Hive應用實戰：數據統計（2）
> 數據錄入與統計的實現

4. 哪個課程題庫有hadoop的題

這是在一個平衡Hadoop集群中，為數據節點/任務追蹤器提供的規格：
在一個磁碟陣列中要有12到24個1~4TB硬碟
2個頻率為2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的內存
有保障的千兆或萬兆乙太網（存儲密度越大，需要的網路吞吐量越高）
名位元組點角色負責協調集群上的數據存儲，作業追蹤器協調數據處理（備用的名位元組點不應與集群中的名位元組點共存，並且運行在與之相同的硬體環境上。）。Cloudera客戶購買在RAID1或10配置上有足夠功率和級磁碟數的商用機器來運行名位元組點和作業追蹤器。

NameNode也會直接需要與群集中的數據塊的數量成比列的RAM。一個好的但不精確的規則是對於存儲在分布式文件系統裡面的每一個1百萬的數據塊，分配1GB的NameNode內存。於在一個群集裡面的100個DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足夠的空間來保證群集的增長。我們也把HA同時配置在NameNode和JobTracker上，
這里就是為NameNode／JobTracker／Standby NameNode節點群的技術細節。驅動器的數量或多或少，將取決於冗餘數量的需要。
4–6 1TB 硬碟驅動器 採用 一個 JBOD 配置 (1個用於OS, 2個用於文件系統映像[RAID 1], 1個用於Apache ZooKeeper, 1個用於Journal節點)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少運行於 2-2.5GHz
64-128GB 隨機存儲器
Bonded Gigabit 乙太網卡 or 10Gigabit 乙太網卡
記住, 在思想上，Hadoop 體系設計為用於一種並行環境。

5. 大數據的課程都有哪些

大數據本身屬於交叉學科，涵蓋計算機、統計學、數學三個學科的專業知識。所以大數據的課程內容，基本上也是圍繞著三個學科展開的。
數理統計方面：數學分析、統計學習、高等代數、離散數學、概率與統計等課程是基本配置。
計算機專業課程：數據結構、數據科學、程序設計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等，也是必備課程。
而想要真正找到工作的話，大數據主流技術框架，也要去補充起來，這才是找工作當中能夠獲得競爭力的加分項。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你這個啥意思

7. 有哪些好的hadoop學習資料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"//vdisk.weibo/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf"Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf
3."[Hadoop權威指南(第2版)].pdf"[Hadoop權威指南(第2版)].pdf
4."hadoop權威指南第3版2012.rar"hadoop權威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技術內幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf"Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf

7."Hadoop實戰.pdf"Hadoop實戰.pdf
8."Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf"Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf
9."Hadoop實戰(第2版).pdf"Hadoop實戰(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入門實戰手冊.pdf"hadoop入門實戰手冊.pdf
15."Hadoop入門手冊.chm"Hadoop入門手冊.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc
17"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代碼分析(完整版).pdf"Hadoop源代碼分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf

22."QCon2013-羅李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-羅李
23."網路hadoop計算技術發展.pdf"網路hadoop計算技術發展.pdf
24."QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf"QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf
25."8步安裝好你的hadoop.docx"8步安裝好你的hadoop.docx
26."hadoop運維經驗分享.ppsx"hadoop運維經驗分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar"PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar
28."Hadoop2.0基本架構和發展趨勢.pdf"Hadoop 2.0基本架構和發展趨勢.pdf
29."Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar"Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar
30."Hadoop2011雲計算大會.rar"Hadoop2011雲計算大會.rar

② 分布式塊存儲和 分布式文件存儲有是什麼區別

分布式塊存儲和 分布式文件存儲有是什麼區別

分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。

分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？

分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能

MongoDB 適合做分布式圖片文件存儲么？

如果硬體上捨得投入(比如N台32GB起的大內存機),gridfs很合適海量小文件, 不過兩台機我覺得還不如把靜態文件這塊外包給第三方雲存儲

軟體定義存儲和 分布式存儲的區別

軟體定義存儲其實是個偽命題，你可以看下冬瓜哥的一篇文章。你也可以這么理解，分布式存儲就是軟體定義存儲的一種方式。

集中式存儲和分布式存儲有什麼區談好別

分布式 存儲就是DAS ，就是伺服器裡面放著硬碟，多台伺服器的話就是分布式存儲，數據分散，不易於管理。
集中存儲就是 NAS,SAN，將伺服器和硬碟分開，數據都存放NAS設備中，NAS設備再級聯磁碟陣列，然後多個伺服器對這個NAS設備進行訪問，操作，集中數據管理，提高利用率，解放伺服器！

分布式存儲與軟體定義存儲的區別？

分布式存儲是一種存儲的方式，其「分布式」的理念是軟體定義存儲的基礎，從概念上來說，軟體定義存儲的范圍更大，除了存儲之外，還包括管理、計算、網路介面等相關概念。或者說，分布式存儲就是一種鏈接方式，而軟體定義存儲就是類似元核雲存儲、華為等企業所研發的軟體產品。

統一存儲和融合存儲以及分布式存儲的區別

統一存儲具體概念：
統一存儲，實質上是一個可以支持基於文件的網路附加存儲（NAS）以及基於數據塊的SAN的網路化的存儲架構。由於其支持不同的存儲協議為主機系統提供數據存儲，因此也被稱為多協議存儲。
基本簡介：
統一存儲（有時也稱網路統一存儲或者NUS）是一個能在單一設備上運行和管理文件和應用程序的存儲系統。為此，統一存儲系統在一個單一存儲平台上整合基於文件和基於塊的訪問，支持基於光纖通道的SAN、基於IP的SAN（iSCSI）和NAS（網路附加存儲）。
工作方式：
既然是一個集中化的磁碟陣列，那麼就支持主機系統通含判鉛過IP網路進行文件級別的數據訪問，或通過光纖協議在SAN網路進行塊級別的數據訪問。同樣，iSCSI亦是一種非常通用的IP協議，只是其提供塊級別的數據訪問。這種磁碟陣列配置多埠的存儲控制器和一個管理介面，允許存儲管理員按需創建存儲池或空間，並將其提供給不同訪問類型的主機系統。最通常的協議一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。當然，也可以同時支持上述三種協議的，不過一般的存儲管理員都會選FC或iSCSI中的一種，它們都提供塊級別的訪問方式，和文件級別的訪問沖拍方式（NAS方式）組成統一存儲。

什麼是分布式數據存儲

定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。

③ nfs hdfs gfs tfs區別

nfs hdfs gfs tfs的各項區別：

nfs通過rpcbind這個服務去跟客戶端通信的。NFS網路文件系統一般被用來存儲共享視頻，圖片，附件等靜態資源（一般把網站用戶上傳的文件都放到NFS共享里， 例如BBS 產品的圖片，附件，頭次昂，注意網站BBS程序不要放NFS共享里）。

NFS是當前互聯網系統架構中最常用的數據存儲服務之一，特別是對中小型企業來講是非常合適的一個分布式文件系統，大公司或門戶除了使用NFS外，還可能會使用MFS，GFS,FASTDFS,TFS等分布式文件系統。

TFS（Taobao FileSystem）是一個高可擴展、高可用、高性能、面向互聯網服務的分布式文件系統，其設計目標是支持海量的非結構化數據。

目前，國內自主研發的文件系統可謂鳳毛麟角。淘寶在這一領域做了有效的探索和實踐，Taobao File System（TFS）作為淘寶內部使用的分布式文件系統，針對海量小文件的隨機讀寫訪問性能做了特殊優化，承載著淘寶主站所有圖片、商品描述等數據存儲。

HDFS 參照了它所以大部分架構設計概念是類似的，比如 HDFS NameNode 相當於 GFS Master，HDFS DataNode 相當於 GFS chunkserver。

但還有些細節不同的地方，所以本文主要分析下不同的地方。

總結如下：

分布式文件系統（Distributed File System，DFS）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通過計算機網路與節點（可簡單的理解為一台計算機）相連；或是若干不同的邏輯磁碟分區或卷標組合在一起而形成的完整的有層次的文件系統。

④ 大數據常用文件格式介紹

圖片看不見的話可以看我CSDN上的文章：
https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/86423952

最近在做hdfs小文件合並的項目，涉及了一些文件格式的讀寫，比如avro、orc、parquet等。期間閱讀了一些資料，因此打算寫篇文章做個記錄。

這篇文章不會介紹如何對這些格式的文件進行讀寫，只會介紹一下它們各自的特點以及底層存儲的編碼格式 。

[圖片上傳失敗...(image-a5104a-1547368703623)]

使用sequencefile還可以將多個小文件合並到一個大文件中，通過key-value的形式組織起來，此時該sequencefile可以看做是一個小文件容器。

[圖片上傳失敗...(image-4d03a2-1547368703623)]

Parquet是一個基於列式存儲的文件格式，它將數據按列劃分進行存儲。Parquet官網上的文件格式介紹圖：

[圖片上傳失敗...(image-92770e-1547368703623)]

我們可以看出，parquet由幾個部分構成：

[圖片上傳失敗...(image-391e57-1547368703623)]

Orc也是一個列式存儲格式，產生自Apache Hive，用於降低Hadoop數據存儲空間和加速Hive查詢速度。

[圖片上傳失敗...(image-ba6160-1547368703623)]

目前列式存儲是大數據領域基本的優化項，無論是存儲還是查詢，列式存儲能做的優化都很多，看完上面對orc和parquet的文件結構介紹後，我們列式存儲的優化點做一個總結：

在壓縮方面 ：

在查詢方面 ：

就網上找到的一些數據來看，Orc的壓縮比會比Parquet的高一些，至於查詢性能，兩個應該不會差距太大。本人之前做過一個測試，在多數場景，hive on mr下，orc的查詢性能會更好一些。換成hive on spark後，parquet的性能更好一些

本文介紹的4種大數據存儲格式，2個是行式存儲，2個是列式存儲，但我們可以看到一個共同點：它們都是支持分割的。這是大數據文件結構體系中一個非常重要的特點， 因為可分割使一個文件可以被多個節點並發處理，提高數據的處理速度 。

另外，當前大數據的主要趨勢應該是使用列式存儲，目前我們公司已經逐步推進列式存儲的使用，本人也在hive上做過一些測試，在多個查詢場景下，無論是orc還是parquet的查詢速度都完爆text格式的， 差不多有4-8倍的性能提升 。另外，orc和parquet的壓縮比都能達到10比1的程度。因此，無論從節約資源和查詢性能考慮，在大多數情況下，選擇orc或者parquet作為文件存儲格式是更好的選擇。另外，spark sql的默認讀寫格式也是parquet。

當然，並不是說列式存儲已經一統天下了，大多時候我們還是要根據自己的使用場景來決定使用哪種存儲格式。

Sequencefile

https://blog.csdn.net/en_joker/article/details/79648861

https://stackoverflow.com/questions/11778681/advantages-of-sequence-file-over-hdfs-textfile

Avro和Sequencefile區別

https://stackoverflow.com/questions/24236803/difference-between-avrodata-file-and-sequence-file-with-respect-to-apache-sqoop

parquet

https://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/7681019.html

Orc

https://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/7677912.html

https://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5910760.html

Orc和parquet的一些對比

https://blog.csdn.net/colorant/article/details/53699822

https://blog.csdn.net/yu616568/article/details/51188479

⑤ 雲資料庫和雲存儲有什麼區別呢

雲資料庫和雲存儲的區別：

一、從服務層面來說

這兩者都可以做為PaaS服務暴露給用戶，雲資料庫可以包括關系型資料庫以及非關系型資料庫等，而雲存儲則可以包含塊存儲(BlockStorage)以及對象存儲(Object Storage)等。

二、從數據的結構來說

一般雲存儲上存儲的都是用戶上傳的比較零散的文件，每個文件的類型和組織的方式可以不一致，比如圖片，音頻，word文件之類的，而資料庫中存儲中的數據都由資料庫進程來直接管理，包括表空間，表結構以及數據存儲的方式，是有規則的。

三、從提供的服務來說

雲存儲:提供存儲能力，更多面對的場景是非結構化類數據，如文件，圖片，視頻等。

雲資料庫：提供基礎的資料庫和數據對象管理能力，既包括oracle，mysql，sql server等關系型資料庫，也可以包括類似mongodb , hbase等半結構化資料庫。

四、從兩者的關系來說

對於雲存儲當前基本都基於類似hdfs分布式文件系統進行封裝，提供存儲服務能力介面。也可以基於hdfs，上面再架構一層，形成一個資料庫，再將資料庫能力暴露出去，形成雲資料庫。

類似hbase，但是對於常見的關系型資料庫,可以做為雲資料庫，但是他們底層不不是依賴的雲存儲能力。

(5)圖片存儲hdfs擴展閱讀：

雲存儲的主要用途：

雲存儲通常意味著把主數據或備份數據放到企業外部不確定的存儲池裡，而不是放到本地數據中心或專用遠程站點。支持者們認為，如果使用雲存儲服務，企業機構就能節省投資費用，簡化復雜的設置和管理任務，把數據放在雲中還便於從更多的地方訪問數據。

數據備份、歸檔和災難恢復是雲存儲可能的三個用途。

減少工作和費用是預計雲服務在接下來幾年會持續增長的一個主要原因。據研究公司IDC聲稱，全球IT開支當中有4%用於雲服務;到2012年，這個比例會達到9%。

由於成本和空間方面的壓力，數據存儲非常適合使用雲解決方案;IDC預測，在這同一期間，雲存儲在雲服務開支中的比重會從8%增加到13%。

參考資料來源：網路-雲存儲

網路-雲資料庫

⑥ 資料庫與hadoop與分布式文件系統的區別和聯系

資料庫與hadoop與分布式文件系統的區別和聯系

1. 用向外擴展代替向上擴展
擴展商用關系型資料庫的代價是非常昂貴的。它們的設計更容易向上擴展。要運行一個更大
的資料庫，就需要買一個更大的機器。事實上，往往會看到伺服器廠商在市場上將其昂貴的高端機
標稱為「資料庫級的伺服器」。不過有時可能需要處理更大的數據集，卻找不到一個足夠大的機器。
更重要的是，高端的機器對於許多應用並不經濟。例如，性能4倍於標准PC的機器，其成本將大大
超過將同樣的4台PC放在一個集群中。Hadoop的設計就是為了能夠在商用PC集群上實現向外擴展
的架構。添加更多的資源，對於Hadoop集群就是增加更多的機器。一個Hadoop集群的標配是十至
數百台計算機。事實上，如果不是為了開發目的，沒有理由在單個伺服器上運行Hadoop。
2. 用鍵/值對代替關系表
關系資料庫的一個基本原則是讓數據按某種模式存放在具有關系型數據結構的表中。雖然關
系模型具有大量形式化的屬性，但是許多當前的應用所處理的數據類型並不能很好地適合這個模
型。文本、圖片和XML文件是最典型的例子。此外，大型數據集往往是非結構化或半結構化的。
Hadoop使用鍵/值對作為基本數據單元，可足夠靈活地處理較少結構化的數據類型。在hadoop中，
數據的來源可以有任何形式，但最終會轉化為鍵/值對以供處理。
3. 用函數式編程（MapRece）代替聲明式查詢（SQL ）
SQL 從根本上說是一個高級聲明式語言。查詢數據的手段是，聲明想要的查詢結果並讓資料庫引擎
判定如何獲取數據。在MapRece中，實際的數據處理步驟是由你指定的，它很類似於SQL
引擎的一個執行計劃。SQL 使用查詢語句，而MapRece則使用腳本和代碼。利用MapRece可
以用比SQL 查詢更為一般化的數據處理方式。例如，你可以建立復雜的數據統計模型，或者改變
圖像數據的格式。而SQL 就不能很好地適應這些任務。
4.
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，
可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元
組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。
分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部
實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。

共享文件與分布式文件系統的區別

分布式文件系統(Distributed File System，DFS)
如果區域網中有多台伺服器，並且共享文件夾也分布在不同的伺服器上，這就不利於管理員的管理和用戶的訪問。而使用分布式文件系統,系統管理員就可以把不同伺服器上的共享文件夾組織在一起，構建成一個目錄樹。這在用戶看來，所有共享文件僅存儲在一個地點，只需訪問一個共享的DFS根目錄，就能夠訪問分布在網路上的文件或文件夾，而不必知道這些文件的實際物理位置。

ftp server和分布式文件系統的區別

換個思路，使用mount --bind把目錄載入過來就可以了 先將數據盤掛載 mount /dev/sdb1 /mnt/d 在ftp目錄下建一個文件夾data mount --bind /mnt/d data

FTP server和分布式文件系統的區別, 分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同

分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。

hadoop是分布式文件系統嗎

是的
Hadoop分布式文件系統(HDFS)是一種被設計成適合運行在通用硬體上的分布式文件系統。HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上。它能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用。要理解HDFS的內部工作原理，首先要理解什麼是分布式文件系統。
1.分布式文件系統
多台計算機聯網協同工作(有時也稱為一個集群)就像單台系統一樣解決某種問題，這樣的系統我們稱之為分布式系統。
分布式文件系統是分布式系統的一個子集，它們解決的問題就是數據存儲。換句話說，它們是橫跨在多台計算機上的存儲系統。存儲在分布式文件系統上的數據自動分布在不同的節點上。
分布式文件系統在大數據時代有著廣泛的應用前景，它們為存儲和處理來自網路和其它地方的超大規模數據提供所需的擴展能力。
2.分離元數據和數據：NameNode和DataNode
存儲到文件系統中的每個文件都有相關聯的元數據。元數據包括了文件名、i節點(inode)數、數據塊位置等，而數據則是文件的實際內容。
在傳統的文件系統里，因為文件系統不會跨越多台機器，元數據和數據存儲在同一台機器上。
為了構建一個分布式文件系統，讓客戶端在這種系統中使用簡單，並且不需要知道其他客戶端的活動，那幺元數據需要在客戶端以外維護。HDFS的設計理念是拿出一台或多台機器來保存元數據，並讓剩下的機器來保存文件的內容。
NameNode和DataNode是HDFS的兩個主要組件。其中，元數據存儲在NameNode上，而數據存儲在DataNode的集群上。NameNode不僅要管理存儲在HDFS上內容的元數據，而且要記錄一些事情，比如哪些節點是集群的一部分，某個文件有幾份副本等。它還要決定當集群的節點宕機或者數據副本丟失的時候系統需要做什麼。
存儲在HDFS上的每份數據片有多份副本(replica)保存在不同的伺服器上。在本質上，NameNode是HDFS的Master(主伺服器)，DataNode是Slave(從伺服器)。

文件系統與資料庫系統的區別和聯系

其區別在於：
(1)
文件系統用文件將數據長期保存在外存上，數
據庫系統用資料庫統一存儲數據。
(2)
文件系統中的程序和數據有一
定的聯系，資料庫系統中的程序和數據分離。
(3)
文件系統用操作系
統中的存取方法對數據進行管理，資料庫系統用
DBMS
統一管理和控
制數據。
(4)
文件系統實現以文件為單位的數據共享，資料庫系統實
現以記錄和欄位為單位的數據共享。
其聯系在於：
(1)
均為數據組織的管理技術。
(2)
均由數據管理軟
件管理數據，程序與數據之間用存取方法進行轉換。
(3)
資料庫系統
是在文件系統的基礎上發展而來的。

資料庫系統和文件系統的區別與聯系

文件系統和資料庫系統之間的區別：
（1） 文件系統用文件將數據長期保存在外存上，資料庫系統用資料庫統一存儲數據；
（2） 文件系統中的程序和數據有一定的聯系，資料庫系統中的程序和數據分離；
（3） 文件系統用操作系統中的存取方法對數據進行管理，資料庫系統用DBMS統一管理和控制數據；
（4） 文件系統實現以文件為單位的數據共享，資料庫系統實現以記錄和欄位為單位的數據共享。
文件系統和資料庫系統之間的聯系：
（1） 均為數據組織的管理技術；
（2） 均由數據管理軟體管理數據，程序與數據之間用存取方法進行轉換；
（3） 資料庫系統是在文件系統的基礎上發展而來的。

什麼是Hadoop分布式文件系統

分布式文件系統（Distributed File System）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通過計算機網路與節點相連。
Hadoop是Apache軟體基金會所研發的開放源碼並行運算編程工具和分散式檔案系統，與MapRece和Google檔案系統的概念類似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系統）是其中的一部分。