# Ozone : Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接口，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。 S3 protocol  Hadoop FS CSI 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，集群也很容易扩展。业界包含几千个数据节点，保存上百PB数据的集群也不鲜见。 HDFS通过把文件系统元数据 以通过各种Federation技术来扩展集群的节点规模，但单个HDFS集群仍然没法很好地解决小文件的限制。 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

# Hadoop 概述 ## 本章内容提要 • Hadoop 的组件 • HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的需求。当涉及数据时，企业中最大的需求 。本章探讨 Hadoop Stack，以及所有可与 Hadoop 一起使用的相关组件。 在构建 Hadoop Stack 的过程中，每个组件都在平台中扮演着重要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 Hadoop 模块。和其他软件栈一样，这些支持文件是一款成功实现的必要条件。而众所周知的文件系统，Hadoop p 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件，它能通过共享层次名称空间的数据寄存器(称为

GO CN Go在百亿级分布式文件系统的实践 徐桑迪 Juicedata 核心系统工程师 JuiceFS 简介 01 为什么选择 Go 02 基础内存优化 03 深度内存优化 04 内存快照持久化 05 第一部分 JuiceFS 简介 ’ alt=‘OCR图片’/> JuiceFS 简介 为云环境设计的分布式文件系统 兼容POSIX、HDFS和S3协议 支持回收站、目录配额、克隆 单命名空间支持百亿级文件数 errs <- s.Put(key, p) }() } ’ alt=‘OCR图片’/> 第四部分 深度内存优化 ’ alt=‘OCR图片’/> 深度内存优化 文件系统元数据服务进程： 占用近百 GiB 内存 缓存尽可能多的文件（十亿级） 高速处理元数据请求（百微秒） ’ alt=‘OCR图片’/> 深度内存优化 自主管理小对象的分配 GC 全局能看到的指针要少 map[uint32, uintptr] nodeMap[n.id] = uintptr(unsafe.Pointer(n))) ’ alt=‘OCR图片’/> 深度内存优化 结构体打包序列化和压缩 文件系统天然具有组织结构（目录树） 访问请求通常具有局部性 ’ alt=‘OCR图片’/> 结构体序列化和压缩 struct encoding ’ alt=‘OCR图片’/> 深度内存优化 动态定义参数值的意义（类似union）

## Hadoop Shell命令 ## 目录 1 FS Shell 3 1.1 cat 3 1.2 chgrp 3 1.3 chmod 3 1.4 chown 4 1.5 copyFromLocal 4 1.6 copyToLocal 4 1.7 cp 4 1.8 du 4 1.9 dus 5 1.10 expunge 5 1.11 get 5 1.26 touchz …… 9 ### 1. FS She11 调用文件系统(FS)She11命令应使用 bin/hadoop fs 的形式。所有的的FS she11命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对HDFS文件系统，scheme是hdfs，对本地文件系统，scheme是file。其中scheme和authority参数都是可 #### 1.1. cat 使用方法：hadoop fs -cat URI [URI ...] 将路径指定文件的内容输出到stdout。 示例: • hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1 hdfs://host2:port2/file2 • hadoop fs -cat file:///file3 /user/hadoop/file4 返回值: 成功返回0，失败返回-1。

## Hadoop开发指南 注解：本例中所运行脚本需在CentOS操作系统上，其他操作系统请修改脚本后再尝试执行。 ### 1. 在UHost上安装Hadoop客户端 出于安全性考虑，一般建议用户在非UHadoop集群机器上安装客户端进行任务提交与相关操作 ### 1.1 控制台安装 可通过控制台一键安装，参考：客户端安装。 ### 1.2 自行安装 针对部分存量已自行安装用户，可根据选择按照以下方式自行安装。 root@master_ip:/usr/java /usr/ - 安装hadoop客户端，从集群master1节点上拷贝安装包到UHost: 注解: hadoop-为hadoop具体对应的版本, 可查看master的/home/hadoop/bin的软连接指向的版本, 下同 #hadoop scp -r root@master_ip:/home/hadoop/.versions/hadoop-/root/ #hive scp -r root@master_ip:/home/hadoop/hive /root/ # 修改hive-site.xml jar包相对路径 sed -i 's/home\/hadoop/root/g' /root/hive/conf/hive-site.xml sed -i 's/home\/hadoop/root/g' /root/hive/conf/hive-env

### Hadoop 3.0以及未来 刘轶 ## 自我简介 • Apache Hadoop的committer和项目管理委员会成员。 • ebay的Paid IM(互联网市场)部门架构师，领导ebay产品广告、互联网市场数据和实验平台的架构设计。负责领导使用Hadoop、Spark、Kafka、Cassandra等开源大数据项目建立ebay的广告和数据平台。 • 加入ebay前，在inte ## 概要 • Hadoop的历史 • Hadoop 3介绍 ■ Common ■ HDFS ■ YARN ■ MapReduce • Hadoop的未来发展方向 ## Hadoop的历史  ## Hadoop生态系统 数据仓库SQL HBase Kafka 资源 / 任务调度 YARN 文件存储层 HDFS ## Hadoop 3介绍 • Common JDK 8+ 升级 ■ Classpath隔离 ☑ Shell脚本的重构 • HDFS • YARN • MapReduce ## Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题：依赖性地狱(Dependency Hell)，版本冲突

# 银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册  天津麒麟信息技术有限公司 2019年5月 ## 目录 目录 ..... I 1 概述 ..... 2 1.1 系统概述 ..... 2 1.2 环境概述 .. 2 1.3 HADOOP 软件简介 ..... 2 1.4 HDFS 架构原理 ..... 2 1.5 MAPREDUCE 介绍 ..... 3 1.6 YARN 介绍 ..... 4 2 HADOOP 软件适配 ..... 4 2.1 解压 HADOOP 软件 ..... 4 2.2 配置文件修改 ..... 4 2.2.1 配置 HADOOP-ENV.SH . 0910.Z1| |内核版本|4.4.131| |hadoop 版本|2.7.7| ### 1.3 Hadoop 软件简介 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称

# 从百度文件系统 看大型分布式系统设计 颜世光 百度 搜索基础架构 ## 促进软件开发领域知识与创新的传播  关注InfoQ官方信息 及时获取QCon软件开发者 大会演讲视频信息 、集群调度系统（Galaxy）、分布式协调服务（Nexus）是核心服务 • 实时任务与批量任务混合部署  Machine 1 ![Image](/

Curve文件系统空间分配方案（基于块的方案，已实现） - 背景 - 本地文件系统空间分配相关特性 - 局部性 - 延迟分配/Allocate-on-flush - Inline file/data - 空间分配 - 整体设计 - 空间分配流程 - 特殊情况 - 空间回收 - 小文件处理 - 并发问题 - 文件系统扩容 - 接口设计 接口设计 - RPC接口 - 空间分配器接口 ## 背景 根据CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分），文件系统基于当前的块进行实现，所以需要设计基于块的空间分配器，用于分配并存储文件数据。 ## 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 尽量分配连续的磁盘空间，存储文件的数据。这一特性主要是针对HDD进行的优化，降低磁盘寻道时间。 延迟分配/Allocate-on-flush 几百字节的小文件不单独分配磁盘空间，直接把数据存放到文件的元数据中。 针对上述的本地文件系统特性，Curve文件系统分配需要着重考虑局部性。 虽然Curve是一个分布式文件系统，但是单个文件系统的容量可能会比较大，如果在空间分配时，不考虑局部性，inode中记录的extent数量很多，导致文件系统元数据量很大。 假如文件系统大小为1PiB，空间分配粒度为1MiB，inode中存储的extent为三元组

Curve文件系统元数据管理（已实现） Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： • 2、其他文件系统的调研总结 • 3、各内存结构体 • 4、curve文件系统的元数据内存组织 • 4.1 inode定义： • 4.2 dentry的定义： • 4.3 内存组织 5元数据分片 • 5.1 分片方式一：inode和dentry都按照parentid分片 5.1 /B/E，指向文件/A/C • 6、curve文件系统的多文件系统的设计 ## 1、 设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 1. 文件系统的元数据是否全缓存？ 2. 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ 3. inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 4. 是否有单独的元数据管理服务器？ ## 2、 其他文件系统的调研总结 |fs|中心化元数据|内存 ++ stl unordered\_mapmoose, 使用c实现| |||||| ## 4、 curve文件系统的元数据内存组织 curve文件系统元数据主要有3个类型，inode，dentry，extent。 ### 4.1 inode定义： inode定义见：curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现） typedef uint64_t InodeId; enum FileType