图片存储hdfs

① hadoop课程设计

1. 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解java语言和linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

2. hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。

3. 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop?

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善
本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练
课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了图片服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS操作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验
讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:
> Hadoop背景
> HDFS设计目标
> HDFS不适合的场景
> HDFS架构详尽分析
> MapRece的基本原理

第2章节
> Hadoop的版本介绍
> 安装单机版Hadoop
> 安装Hadoop集群

第3章节
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作机制
> HDFS基本配置管理

第4章节
> HDFS应用实战：图片服务器(1) - 系统设计
> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节
> HDFS应用实战：图片服务器(2)
> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表
> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节
> MapRece的基本原理
> MapRece的运行过程
> 搭建MapRece的java开发环境
> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节
> WordCount运算过程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece实现数据去重
> 使用MapRece实现数据排序
> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节
> HBase详细介绍
> HBase的系统架构
> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节
> 使用HBase实现微博应用（1）
> 用户注册，登陆和注销的设计
> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用户相关的表结构设计
> 用户注册的实现

第10章节
> 使用HBase实现微博应用（2）
> 使用session实现用户登录和注销
> “关注"功能的设计
> “关注"功能的表结构设计
> “关注"功能的实现

第11章节
> 使用HBase实现微博应用（3）
> “发微博"功能的设计
> “发微博"功能的表结构设计
> “发微博"功能的实现
> 展现整个应用的运行

第12章节
> HBase与MapRece介绍
> HBase如何使用MapRece

第13章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（1）
> 应用的整体设计
> 开发环境搭建
> 表结构设计

第14章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（2）
> 话单入库单设计与实现
> 话单查询的设计与实现

第15章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（3）
> 统计功能设计
> 统计功能实现

第16章节
> 深入MapRece（1）
> split的实现详解
> 自定义输入的实现
> 实例讲解

第17章节
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 实例讲解

第18章节
> Hive入门
> 安装Hive
> 使用Hive向HDFS存入结构化数据
> Hive的基本使用

第19章节
> 使用MySql作为Hive的元数据库
> Hive结合MapRece

第20章节
> Hive应用实战:数据统计（1）
> 应用设计，表结构设计

第21章节
> Hive应用实战：数据统计（2）
> 数据录入与统计的实现

4. 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：
在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘
2个频率为2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的内存
有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）
名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，
这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。
4–6 1TB 硬盘驱动器 采用 一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-2.5GHz
64-128GB 随机存储器
Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡
记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5. 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。
数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。
计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。
而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7. 有哪些好的hadoop学习资料

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

5.《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf

7."Hadoop实战.pdf"Hadoop实战.pdf
8."Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf
9."Hadoop实战(第2版).pdf"Hadoop实战(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入门实战手册.pdf"hadoop入门实战手册.pdf
15."Hadoop入门手册.chm"Hadoop入门手册.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc
17"在Windows上安装Hadoop教程.pdf"在Windows上安装Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代码分析(完整版).pdf"Hadoop源代码分析(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平台的大数据整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合.pdf

22."QCon2013-罗李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-罗李
23."网络hadoop计算技术发展.pdf"网络hadoop计算技术发展.pdf
24."QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf
25."8步安装好你的hadoop.docx"8步安装好你的hadoop.docx
26."hadoop运维经验分享.ppsx"hadoop运维经验分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar
28."Hadoop2.0基本架构和发展趋势.pdf"Hadoop 2.0基本架构和发展趋势.pdf
29."Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar
30."Hadoop2011云计算大会.rar"Hadoop2011云计算大会.rar

② 分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别

分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能

MongoDB 适合做分布式图片文件存储么？

如果硬件上舍得投入(比如N台32GB起的大内存机),gridfs很合适海量小文件, 不过两台机我觉得还不如把静态文件这块外包给第三方云存储

软件定义存储和 分布式存储的区别

软件定义存储其实是个伪命题，你可以看下冬瓜哥的一篇文章。你也可以这么理解，分布式存储就是软件定义存储的一种方式。

集中式存储和分布式存储有什么区谈好别

分布式 存储就是DAS ，就是服务器里面放着硬盘，多台服务器的话就是分布式存储，数据分散，不易于管理。
集中存储就是 NAS,SAN，将服务器和硬盘分开，数据都存放NAS设备中，NAS设备再级联磁盘阵列，然后多个服务器对这个NAS设备进行访问，操作，集中数据管理，提高利用率，解放服务器！

分布式存储与软件定义存储的区别？

分布式存储是一种存储的方式，其“分布式”的理念是软件定义存储的基础，从概念上来说，软件定义存储的范围更大，除了存储之外，还包括管理、计算、网络接口等相关概念。或者说，分布式存储就是一种链接方式，而软件定义存储就是类似元核云存储、华为等企业所研发的软件产品。

统一存储和融合存储以及分布式存储的区别

统一存储具体概念：
统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。
基本简介：
统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。
工作方式：
既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通含判铅过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问冲拍方式（NAS方式）组成统一存储。

什么是分布式数据存储

定义：
分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
特点：
1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。
2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。
3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

③ nfs hdfs gfs tfs区别

nfs hdfs gfs tfs的各项区别：

nfs通过rpcbind这个服务去跟客户端通信的。NFS网络文件系统一般被用来存储共享视频，图片，附件等静态资源（一般把网站用户上传的文件都放到NFS共享里， 例如BBS 产品的图片，附件，头次昂，注意网站BBS程序不要放NFS共享里）。

NFS是当前互联网系统架构中最常用的数据存储服务之一，特别是对中小型企业来讲是非常合适的一个分布式文件系统，大公司或门户除了使用NFS外，还可能会使用MFS，GFS,FASTDFS,TFS等分布式文件系统。

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，其设计目标是支持海量的非结构化数据。

目前，国内自主研发的文件系统可谓凤毛麟角。淘宝在这一领域做了有效的探索和实践，Taobao File System（TFS）作为淘宝内部使用的分布式文件系统，针对海量小文件的随机读写访问性能做了特殊优化，承载着淘宝主站所有图片、商品描述等数据存储。

HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的，比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master，HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver。

但还有些细节不同的地方，所以本文主要分析下不同的地方。

总结如下：

分布式文件系统（Distributed File System，DFS）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点（可简单的理解为一台计算机）相连；或是若干不同的逻辑磁盘分区或卷标组合在一起而形成的完整的有层次的文件系统。

④ 大数据常用文件格式介绍

图片看不见的话可以看我CSDN上的文章：
https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/86423952

最近在做hdfs小文件合并的项目，涉及了一些文件格式的读写，比如avro、orc、parquet等。期间阅读了一些资料，因此打算写篇文章做个记录。

这篇文章不会介绍如何对这些格式的文件进行读写，只会介绍一下它们各自的特点以及底层存储的编码格式 。

[图片上传失败...(image-a5104a-1547368703623)]

使用sequencefile还可以将多个小文件合并到一个大文件中，通过key-value的形式组织起来，此时该sequencefile可以看做是一个小文件容器。

[图片上传失败...(image-4d03a2-1547368703623)]

Parquet是一个基于列式存储的文件格式，它将数据按列划分进行存储。Parquet官网上的文件格式介绍图：

[图片上传失败...(image-92770e-1547368703623)]

我们可以看出，parquet由几个部分构成：

[图片上传失败...(image-391e57-1547368703623)]

Orc也是一个列式存储格式，产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。

[图片上传失败...(image-ba6160-1547368703623)]

目前列式存储是大数据领域基本的优化项，无论是存储还是查询，列式存储能做的优化都很多，看完上面对orc和parquet的文件结构介绍后，我们列式存储的优化点做一个总结：

在压缩方面 ：

在查询方面 ：

就网上找到的一些数据来看，Orc的压缩比会比Parquet的高一些，至于查询性能，两个应该不会差距太大。本人之前做过一个测试，在多数场景，hive on mr下，orc的查询性能会更好一些。换成hive on spark后，parquet的性能更好一些

本文介绍的4种大数据存储格式，2个是行式存储，2个是列式存储，但我们可以看到一个共同点：它们都是支持分割的。这是大数据文件结构体系中一个非常重要的特点， 因为可分割使一个文件可以被多个节点并发处理，提高数据的处理速度 。

另外，当前大数据的主要趋势应该是使用列式存储，目前我们公司已经逐步推进列式存储的使用，本人也在hive上做过一些测试，在多个查询场景下，无论是orc还是parquet的查询速度都完爆text格式的， 差不多有4-8倍的性能提升 。另外，orc和parquet的压缩比都能达到10比1的程度。因此，无论从节约资源和查询性能考虑，在大多数情况下，选择orc或者parquet作为文件存储格式是更好的选择。另外，spark sql的默认读写格式也是parquet。

当然，并不是说列式存储已经一统天下了，大多时候我们还是要根据自己的使用场景来决定使用哪种存储格式。

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区别

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的一些对比

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

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

⑤ 云数据库和云存储有什么区别呢

云数据库和云存储的区别：

一、从服务层面来说

这两者都可以做为PaaS服务暴露给用户，云数据库可以包括关系型数据库以及非关系型数据库等，而云存储则可以包含块存储(BlockStorage)以及对象存储(Object Storage)等。

二、从数据的结构来说

一般云存储上存储的都是用户上传的比较零散的文件，每个文件的类型和组织的方式可以不一致，比如图片，音频，word文件之类的，而数据库中存储中的数据都由数据库进程来直接管理，包括表空间，表结构以及数据存储的方式，是有规则的。

三、从提供的服务来说

云存储:提供存储能力，更多面对的场景是非结构化类数据，如文件，图片，视频等。

云数据库：提供基础的数据库和数据对象管理能力，既包括oracle，mysql，sql server等关系型数据库，也可以包括类似mongodb , hbase等半结构化数据库。

四、从两者的关系来说

对于云存储当前基本都基于类似hdfs分布式文件系统进行封装，提供存储服务能力接口。也可以基于hdfs，上面再架构一层，形成一个数据库，再将数据库能力暴露出去，形成云数据库。

类似hbase，但是对于常见的关系型数据库,可以做为云数据库，但是他们底层不不是依赖的云存储能力。

(5)图片存储hdfs扩展阅读：

云存储的主要用途：

云存储通常意味着把主数据或备份数据放到企业外部不确定的存储池里，而不是放到本地数据中心或专用远程站点。支持者们认为，如果使用云存储服务，企业机构就能节省投资费用，简化复杂的设置和管理任务，把数据放在云中还便于从更多的地方访问数据。

数据备份、归档和灾难恢复是云存储可能的三个用途。

减少工作和费用是预计云服务在接下来几年会持续增长的一个主要原因。据研究公司IDC声称，全球IT开支当中有4%用于云服务;到2012年，这个比例会达到9%。

由于成本和空间方面的压力，数据存储非常适合使用云解决方案;IDC预测，在这同一期间，云存储在云服务开支中的比重会从8%增加到13%。

参考资料来源：网络-云存储

网络-云数据库

⑥ 数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系

数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系

1. 用向外扩展代替向上扩展
扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大
的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机
标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。
更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标准PC的机器，其成本将大大
超过将同样的4台PC放在一个集群中。Hadoop的设计就是为了能够在商用PC集群上实现向外扩展
的架构。添加更多的资源，对于Hadoop集群就是增加更多的机器。一个Hadoop集群的标配是十至
数百台计算机。事实上，如果不是为了开发目的，没有理由在单个服务器上运行Hadoop。
2. 用键/值对代替关系表
关系数据库的一个基本原则是让数据按某种模式存放在具有关系型数据结构的表中。虽然关
系模型具有大量形式化的属性，但是许多当前的应用所处理的数据类型并不能很好地适合这个模
型。文本、图片和XML文件是最典型的例子。此外，大型数据集往往是非结构化或半结构化的。
Hadoop使用键/值对作为基本数据单元，可足够灵活地处理较少结构化的数据类型。在hadoop中，
数据的来源可以有任何形式，但最终会转化为键/值对以供处理。
3. 用函数式编程（MapRece）代替声明式查询（SQL ）
SQL 从根本上说是一个高级声明式语言。查询数据的手段是，声明想要的查询结果并让数据库引擎
判定如何获取数据。在MapRece中，实际的数据处理步骤是由你指定的，它很类似于SQL
引擎的一个执行计划。SQL 使用查询语句，而MapRece则使用脚本和代码。利用MapRece可
以用比SQL 查询更为一般化的数据处理方式。例如，你可以建立复杂的数据统计模型，或者改变
图像数据的格式。而SQL 就不能很好地适应这些任务。
4.
分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，
可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元
组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。
分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部
实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

共享文件与分布式文件系统的区别

分布式文件系统(Distributed File System，DFS)
如果局域网中有多台服务器，并且共享文件夹也分布在不同的服务器上，这就不利于管理员的管理和用户的访问。而使用分布式文件系统,系统管理员就可以把不同服务器上的共享文件夹组织在一起，构建成一个目录树。这在用户看来，所有共享文件仅存储在一个地点，只需访问一个共享的DFS根目录，就能够访问分布在网络上的文件或文件夹，而不必知道这些文件的实际物理位置。

ftp server和分布式文件系统的区别

换个思路，使用mount --bind把目录加载过来就可以了 先将数据盘挂载 mount /dev/sdb1 /mnt/d 在ftp目录下建一个文件夹data mount --bind /mnt/d data

FTP server和分布式文件系统的区别, 分布式文件系统和分布式数据库有什么不同

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

hadoop是分布式文件系统吗

是的
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。
1.分布式文件系统
多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题，这样的系统我们称之为分布式系统。
分布式文件系统是分布式系统的一个子集，它们解决的问题就是数据存储。换句话说，它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存储在分布式文件系统上的数据自动分布在不同的节点上。
分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理来自网络和其它地方的超大规模数据提供所需的扩展能力。
2.分离元数据和数据：NameNode和DataNode
存储到文件系统中的每个文件都有相关联的元数据。元数据包括了文件名、i节点(inode)数、数据块位置等，而数据则是文件的实际内容。
在传统的文件系统里，因为文件系统不会跨越多台机器，元数据和数据存储在同一台机器上。
为了构建一个分布式文件系统，让客户端在这种系统中使用简单，并且不需要知道其他客户端的活动，那幺元数据需要在客户端以外维护。HDFS的设计理念是拿出一台或多台机器来保存元数据，并让剩下的机器来保存文件的内容。
NameNode和DataNode是HDFS的两个主要组件。其中，元数据存储在NameNode上，而数据存储在DataNode的集群上。NameNode不仅要管理存储在HDFS上内容的元数据，而且要记录一些事情，比如哪些节点是集群的一部分，某个文件有几份副本等。它还要决定当集群的节点宕机或者数据副本丢失的时候系统需要做什么。
存储在HDFS上的每份数据片有多份副本(replica)保存在不同的服务器上。在本质上，NameNode是HDFS的Master(主服务器)，DataNode是Slave(从服务器)。

文件系统与数据库系统的区别和联系

其区别在于：
(1)
文件系统用文件将数据长期保存在外存上，数
据库系统用数据库统一存储数据。
(2)
文件系统中的程序和数据有一
定的联系，数据库系统中的程序和数据分离。
(3)
文件系统用操作系
统中的存取方法对数据进行管理，数据库系统用
DBMS
统一管理和控
制数据。
(4)
文件系统实现以文件为单位的数据共享，数据库系统实
现以记录和字段为单位的数据共享。
其联系在于：
(1)
均为数据组织的管理技术。
(2)
均由数据管理软
件管理数据，程序与数据之间用存取方法进行转换。
(3)
数据库系统
是在文件系统的基础上发展而来的。

数据库系统和文件系统的区别与联系

文件系统和数据库系统之间的区别：
（1） 文件系统用文件将数据长期保存在外存上，数据库系统用数据库统一存储数据；
（2） 文件系统中的程序和数据有一定的联系，数据库系统中的程序和数据分离；
（3） 文件系统用操作系统中的存取方法对数据进行管理，数据库系统用DBMS统一管理和控制数据；
（4） 文件系统实现以文件为单位的数据共享，数据库系统实现以记录和字段为单位的数据共享。
文件系统和数据库系统之间的联系：
（1） 均为数据组织的管理技术；
（2） 均由数据管理软件管理数据，程序与数据之间用存取方法进行转换；
（3） 数据库系统是在文件系统的基础上发展而来的。

什么是Hadoop分布式文件系统

分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapRece和Google档案系统的概念类似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。