崔力升

（信陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 信陽464200）

1 Google文件系統(tǒng)

Google文件系統(tǒng)(Google File System，GFS)，它能運(yùn)行在不可靠硬件設(shè)備上，對PB級別海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并且能同時(shí)多個(gè)用戶并發(fā)訪問服務(wù)器集群。文件系統(tǒng)中存放的數(shù)據(jù)絕大部分采用追加新數(shù)據(jù)而非覆蓋現(xiàn)有數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行寫操作。除了考慮到這些需要和技術(shù)特點(diǎn)后，GFS也考慮了分布式文件系統(tǒng)的共性設(shè)計(jì)目標(biāo)：高可用性，大容量數(shù)據(jù)存儲和調(diào)度，簡單的負(fù)載均衡和冗余。

圖1是Google文件系統(tǒng)的文件架構(gòu)圖。

圖1 GFS架構(gòu)

2 Hadoop文件系統(tǒng)

Hadoop分布式文件系統(tǒng) (Hadoop Distributed File System，HDFS)是一個(gè)設(shè)計(jì)為用在普通硬件設(shè)備上的分布式文件系統(tǒng)。將其運(yùn)行于計(jì)算機(jī)集群上，完成海量數(shù)據(jù)的計(jì)算，還包含了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)HDFS(Hadoop Distributed File System)。

Hadoop具有如下優(yōu)勢：

1)具有更高的可用性，可以容忍多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)失效

2)具有更好的可擴(kuò)展性，而且能夠?qū)崿F(xiàn)在線的動態(tài)擴(kuò)展

3)分布式的元數(shù)據(jù)管理，消除集中管理的瓶頸

4)采用類似于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的方式存儲元數(shù)據(jù)，提供了元數(shù)據(jù)的訪問速度

5)配置簡單，方便管理，具有很好的實(shí)用性

圖2HDFS架構(gòu)

HDFS是主/從結(jié)構(gòu)的。一個(gè)集群有一個(gè)名字結(jié)點(diǎn)，也就是主控制服務(wù)器，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的名字空間并協(xié)調(diào)客戶對文件的訪問。還有很多數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)，一般一個(gè)物理結(jié)點(diǎn)上部署一個(gè)，負(fù)責(zé)它們所在的物理結(jié)點(diǎn)上的存儲管理。HDFS開放文件系統(tǒng)的命名空間，用戶能夠以文件的形式在上面存儲數(shù)據(jù)。在HDFS中，也是以塊的形式儲數(shù)據(jù)（同GFS一樣，文件被分成塊來存儲），這些數(shù)據(jù)塊存儲在一組數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)中。名字結(jié)點(diǎn)執(zhí)行文件系統(tǒng)的名字空間操作（比如打開、關(guān)閉、重命名文件或目錄，還決定數(shù)據(jù)塊到數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)的映射）。數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)提供客戶的讀寫請求。名字結(jié)點(diǎn)對數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度。

Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的MapReduce是核心計(jì)算模型，它有一個(gè)基本要求:待處理的數(shù)據(jù)集可以分解成許多小的數(shù)據(jù)集，而且每一個(gè)小數(shù)據(jù)集都可以完全并行地進(jìn)行處理。

圖3

圖3中說明了用MapReduce處理海量數(shù)據(jù)的流程，將大數(shù)據(jù)分解為成百上千的小數(shù)據(jù)，各個(gè)數(shù)據(jù)分別由集群中的某一個(gè)結(jié)點(diǎn)生成中間結(jié)果，又有大量的結(jié)點(diǎn)對中間結(jié)果進(jìn)行計(jì)算處理,形成最終結(jié)果。

3 Google文件系統(tǒng)和Hadoop文件系統(tǒng)對比

表1

盡管Google分布式文件系統(tǒng)和Hadoop分布式文件系統(tǒng)在自己的優(yōu)勢上各具特色，所以對Google分布式文件系統(tǒng)和Hadoop分布式文件系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的各種性能上進(jìn)行對比。

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