近些年，由于智能手机的迅速普及推动移动互联网技术的蓬勃发展，全球数据呈现爆发式的增长。2018年5月企鹅号的统计结果：互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。随着5g技术的商用，未来连接万物的物联网设备必将带来更大量级的数据。大胆预期，我们即将走进数据大爆炸的时代。诚如吴军博士所说：谁懂得数据的重要性，谁会在工作中善用数据，就更有可能获得成功。
从人类活动开始，数据一直不断在产生，区别仅在于数据的存储方式是否取得了进步。从古老的壁画、纸张到现代的硬盘，存储能力跨数量级地增长。尽管如此，在大数据时代，单纯通过增加硬盘个数来扩展计算机文件系统存储容量的方式，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。分布式文件存储系统应运而生。
hdfs主要解决传统方式难以解决或者成本太高的问题，它被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，具有高容错性，适合部署在廉价的机器上运行，能提供高吞吐量的数据访问。
hdfs可能由成百上千的服务器构成，错误监测、快速自恢复是其核心架构目标。hdfs上的典型文件大小一般在gb至tb量级，适用于一次写入多次读取的场景。相较于数据访问的低延时，hdfs在高吞吐量的表现更优异。
hdfs采用java语言编写，典型架构如下图示，使用master/slave架构，一个hdfs集群由一个namenode和一定数目的datanodes组成。namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名称空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的datanode一般
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去 HBase，Kylin on Parquet 性能表现如何？
如何找到Hive提交的SQL相对应的Yarn程序的applicationId
如何在 HBase Shell 命令行正常查看十六进制编码的中文？哈哈~
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