浅语：我们学习一门心得技术，肯定好奇它为什么应运而生，因此了解它的背景十分重要。它能解决什么才是它的优势。技术都有过时的时候，不过时的是我们使用手中的技术创造新的技术
1、现状：新时代的数据格式多样化，视频，音频，图像等非结构化的数据，传统数据库无法存储，多样化的数据格式，关系型数据库无法建表
如何解决传统数据库的存储问题？答案是文件存储。把网站的TB级以上数据量保存在一个文件里，通过对文件读操作，实现对大数据的分析，方案是不是很完美，NO，面临一个很实际的问题，读取效率低！
那如何解决文件存储慢的问题，答案是分而治之，采取分布式文件存储！！！
分布式文件系统HDFS的原理就是这样的。Hadoop的核心
采用分布式文件系统HDFS已经解决了大数据的存储问题和读取效率问题，试问，如果存储文件的一个服务器出现了故障，文件被损坏，造成数据的丢失，该如何避免这种情况？答案是备份，至少做3个备份，如下图：
HDFS优点总结：
1、支持任意超大文件存储；硬件节点可不断扩展，低成本存储（真实案例为：4000节点，目前最大5000节点）；
2 、对上层应用屏蔽分布式部署结构，提供统一的文件系统访问接口，感觉就是一个大硬盘；应用无需知道文件具体存放位置，使用简单；
3、文件分块存储（1块缺省64MB)，不同块可分布在不同机器节点上，通过元数据记录文件块位置；应用顺序读取各个块；
4 、系统设计为高容错性，允许廉价PC故障；每块文件数据在不同机器节点上保存3份；这种备份的另一个好处是可方便不同应用就近读取，提高访问效率。
HDFS缺点总结：
1、适合大数据文件保存和分析，不适合小文件，由于分布存储需要从不同节点读取数据，效率反而没有集中存储高；一次写入多次读取，不支持文件修改；
2、是最基础的大数据技术，基于文件系统层面提供文件访问能力，不如数据库技术强大，但也是海量数据库技术的底层依托；
3、文件系统接口完全不同于传统文件系统，应用需要重新开发。
疑问：看到这里优点跟缺点还是很明显的。优点在于解决了数据的存储，数据还是需要写入到节点中才能被访问，感觉要不断的爬取数据存储起来便于分析。这只是初见。作为一个新手的疑问。
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