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- hdfs大量小文件存儲 內(nèi)容精選 換一換
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問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)存儲在 OBS :數(shù)據(jù)存儲和計算分離,集群存儲成本低,存儲量不受限制,并且集群可以隨時刪除,但計算性能取決于OBS訪問性能,相對HDFS有所下降,建議在數(shù)據(jù)計算不頻繁場景下使用。 數(shù)據(jù)存儲在HDFS:數(shù)據(jù)存儲和計算不分離,集群成本較高,計算性能高,但存儲量受磁盤空間限制來自:百科近。 支持HDFS組件上節(jié)點均衡調(diào)度和單節(jié)點內(nèi)的磁盤均衡調(diào)度,有助于擴容節(jié)點或擴容磁盤后的HDFS存儲性能提升。 HDFS與其他組件的關(guān)系 HDFS和HBase的關(guān)系 HDFS是Apache的Hadoop項目的子項目,HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統(tǒng)。HBase位于結(jié)構(gòu)化存儲層,Hadoop來自:專題
- hdfs大量小文件存儲 相關(guān)內(nèi)容
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SFS、OBS和EVS有什么區(qū)別? 塊存儲、文件存儲和對象存儲三種類型存儲的區(qū)別請參考塊存儲、文件存儲和對象存儲的區(qū)別。此處僅介紹三個服務(wù)的區(qū)別。 彈性文件服務(wù)SFS、對象存儲服務(wù)OBS與云硬盤EVS之間的對比如表1所示。 表1 SFS、OBS、EVS服務(wù)對比 對比維度 彈性文件服務(wù) 對象存儲服務(wù) 云硬盤來自:專題Spark與其他組件的關(guān)系 Spark和HDFS的配合關(guān)系 通常,Spark中計算的數(shù)據(jù)可以來自多個數(shù)據(jù)源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用戶可以一次讀取大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行并行計算。在計算完成后,也可以將數(shù)據(jù)存儲到HDFS。 分解來看,Spark分成控制端(D來自:專題
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易用的數(shù)據(jù)共享。 視頻渲染、特效加工需要頻繁處理小文件,要求文件系統(tǒng)具有較高的數(shù)據(jù)讀寫性能。 彈性文件服務(wù)是基于文件系統(tǒng)的共享存儲服務(wù),具有高速數(shù)據(jù)共享,動態(tài)分級存儲,按需平滑擴展,支持在線擴容等特點,能充分滿足 媒體處理 中用戶對存儲容量,吞吐量,IOPS(每秒讀寫次數(shù))和各種工作負荷下低時延的需求。來自:專題
配置 MRS 集群存算分離 MRS支持在大數(shù)據(jù)存儲容量大、計算資源需要彈性擴展的場景下,用戶將數(shù)據(jù)存儲在OBS服務(wù)中,使用MRS集群僅作數(shù)據(jù)計算處理的存算分離模式。 MRS支持在大數(shù)據(jù)存儲容量大、計算資源需要彈性擴展的場景下,用戶將數(shù)據(jù)存儲在OBS服務(wù)中,使用MRS集群僅作數(shù)據(jù)計算處理的存算分離模式。來自:專題
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