口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop 背景 HDFS是业界默认的大数据存储系统，在业界的大数据集群中有非常广泛的使用。HDFS集群有着 很高的稳定性，得益于它较简单的构架，集群 展集群的节点规模， 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。 基于这些背景，Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone，从构架上解决这个问题。 Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他 们对大数据有深刻的洞察力，清楚的了解HDFS的优缺点，这些洞察力自始自终影响了Ozone的设 计和实现。Ozone的设计遵循一下原则： 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 强一致性 构架简洁性： 当系统出现问题时，一个简单的架构更容易定位，也容易调试。Ozone尽可能的保持架构 的简单，即使因此需要可扩展性上做一些妥协。但是在Ozone在扩展性上绝不逊色，目标 是支持单集群1000亿个对象。 构架分层 Ozone 采用分层的文件系统。Namespace 元数据的管理，数据块和节点的管理分开。用户可以对二者独立扩展。

What’s new in Apache Ozone 1.3 陈怡 Apache Ozone PMC 主席 3 ⽬录 I. Ozone 构架 II. Ozone 1.3 新功能 III. 未来展望 4 Ozone 构架 5 Ozone 1.3 新功能 I. 纠删码(Erasure coding) II. 系统均衡器(Container Balancer) III