HDFS设计观念了解分析

硬件出现故障是常态，而HDFS由成百上千的服务器组成，每一个组成部分都有可能出现故障。因此故障的检测和自动快速恢复是HDFS的核心架构目标。与一般的应用不同，HDFS上的应用主要是以流式读取数据HDFS被设计成适合批量处理，而不是用户交互式的。相较于数据访问的反应时间，实际上更注重数据访问的高吞吐量。典型的 HDFS文件大小是GB到TB的级别。所以，HDFS被调整成支持大文件。它应该提供很高的聚合数据带宽，一个集群中支持数百个节点，一个集群中还应该支持千万级别的文件。

大部分 HDFS 应用对文件要求的是 write-one-read-many访问模型。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。

移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。

在异构的硬件和软件平台上的可移植性，这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用 HDFS 作为平台。

（编辑：我爱制作网_潮州站长网）

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