零基础学习大数据：分布式文件系统入门介绍

随着大数据的火热，带动了越来越多的人对大数据感兴趣，看好大数据行业的前景，开始学习大数据，而很多人因为没有相关的基础，零基础学习大数据总是会遇到相应的困难。今天的零基础学习大数据分享，我们来简单介绍一下分布式文件系统的相关知识。

在大数据技术体系当中，分布式架构是非常关键的理论支撑，以Hadoop来说，Hadoop系统框架当中，HDFS就是分布式文件系统，提供高吞吐的数据访问，支撑大批量数据的存取，在面对大规模数据存储任务的时候，也能提供稳固的支持。


分布式文件系统是为了解决，在信息爆炸时代中，数据量成指数级增长，传统通过增加硬盘个数来扩展计算机文件系统的存储容量的方式，在容量大小、容量增长速度、数据备份、数据安全等方面的表现都差强人意，而提出的解决方案。

分布式文件系统的数据存储解决方案，归根结底是将将大问题划分为小问题。

大量的文件，均匀分布到多个数据服务器上后，每个数据服务器存储的文件数量就少了，另外通过使用大文件存储多个小文件的方式，总能把单个数据服务器上存储的文件数降到单机能解决的规模。

对于很大的文件，将大文件划分成多个相对较小的片段，存储在多个数据服务器上（目前，很多本地文件系统对超大文件的支持已经不存在问题了，如ext3文件系统使用4k块时，文件最大能到4T，ext4则能支持更大的文件，只是受限于磁盘的存储空间）。

理论上，分布式文件系统可以只有客户端和多个数据服务器组成，客户端根据文件名决定将文件存储到哪个数据服务器，但一旦有数据服务器失效时，问题就变得复杂，客户端并不知道数据服务器宕机的消息，仍然连接它进行数据存取，导致整个系统的可靠性极大的降低，而且完全有客户端决定数据分配时非常不灵活的，其不能根据文件特性制定不同的分布策略。

零基础学习大数据，以上就是今天关于分布式文件系统入门的简单介绍了。在大数据学习当中，理解和掌握分布式理论是非常重要的部分，尤其是Hadoop当中的HDFS文件系统，尤其需要重点学习掌握。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发零基础学习班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服获取！