hive元数据存储在哪里 HDFS能够存储哪几种文件格式？

HDFS能够存储哪几种文件格式？

看你保存什么视频，超过100兆的大文件可以考虑HDFS。对于大量100KB或几MB的小文件，例如，如果您保存原始HLS格式，元数据压力太大，HDFS不适合，TFs不支持指定文件名（保存时它会为您分配一个），您可能需要自己维护文件命名空间。另一个选项是一致散列、CEPH或swift。CEPH是用C语言开发的，很难维护。Swift是用Python编写的，openstack的Python代码也非常风骚。一般来说，小文件的开源解决方案对于基于TFs的二次开发是比较可靠的。此外，如果要构建流媒体服务，还需要考虑流媒体服务器和存储之间的连接。当然，HLS是最方便的。对于MP4，一些服务器软件或nginx插件只支持访问本地文件。是否可以优雅地装载到本地文件系统也是一个考虑因素。

hdfs为什么不适合处理大量的小文件？

在HDFS中，namenode将文件系统中的元数据存储在内存中，因此HDFS可以存储的文件数受到namenode内存的限制。一般来说，每个文件、目录和数据块的存储信息约占150字节。根据namenode当前的内存配置，我们可以计算出它可以容纳多少个文件。有一种误解认为HDFS不适合大量的小文件，因为即使非常小的文件也会占用一块存储空间。这是错误的。HDFS不同于其他文件系统。小于一个块的文件不会占用一个块。

HDFS一个数据块能存储多少文件？

HDFS是建立在多个计算机文件系统上的逻辑文件系统。其底层数据以数据块的形式存储，数据块大小可以调整。如果将数据块大小设置为256M，上传一个1g文件，底层将文件分为四个块存储，每个块为256M，您在HDFS上看到的是一个完整的文件，可以随时操作，而不必注意其存储。

下面哪个程序负责hdfs数据存储？

负责“HDFS”和“数据存储”的程序是HDFS。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种适合在普通硬件上运行的分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它又不同于其他分布式文件系统。HDFS是一个高度容错的系统，适合部署在廉价机器上。在HDFS上运行的程序有很多数据集。典型的HDFS文件大小是GB到TB。因此，HDFS被调整为支持大文件。它应该提供高聚合数据带宽。一个集群应该支持数百个节点，一个集群还应该支持数千万个文件。大多数HDFS程序需要写一次，读很多次。一旦创建、写入和关闭了文件，就不需要对其进行修改。这种假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量数据访问成为可能。一个map-reduce程序或一个web爬虫程序可以很好地适应这个模型。

Hadoop的HDFS是不是云存储？

HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写，也是Hadoop的分布式文件系统。它适用于存储大文件，一次写入，多次读取。而且每个作业都要读取大部分的数据，它可以建立在普通的商业集群上。HDFS有一个良好的容错机制，尽管它会经常停机。Hadoop中的存储文件以HDFS的形式存储。HDFS有自己的设计原则。文件大小以块的形式存储，每个块分配给三个数据节点（取决于集群）。通过复制机制提高了系统的可靠性和吞吐量。hadoop1.0使用一个主节点（namenode）来协调存储元数据。最有趣的是，Hadoop设计者没有设置客户端缓存机制，这可能是因为对处理数据有足够的信心

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