并行文件系统-解锁效率:从 HDFS 过渡到 EXAScaler PFS

发布时间:

2023-12-11 10:48

在大数据世界中,选择正确的数据存储解决方案可以对数据处理工作流的效率产生重大影响。在这里,我们将探讨从 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)迁移到 DDN 的 EXAScaler PFS(并行文件系统)的优势,以及这种转变如何彻底改变您的数据处理体验。

 

HDFS的缺点

HDFS 作为许多大数据生态系统的支柱,也并非没有缺陷。

• 数据冗余策略:一个显著的缺点是其数据冗余策略。HDFS存储三个数据副本,这导致存储需求大幅增加。这种 3 倍冗余在过去可能已发挥了作用,但如今,它是一种昂贵且低效的数据管理方式。

• HDFS Sort/Shuffle操作:此外,HDFS 需要大量排序和洗牌操作来跨节点分发和处理数据。对于那些不熟悉的人来说,排序操作组织数据,而洗牌操作涉及重新分配和重新组织数据以便在 Hadoop 生态系统中进行处理。这些操作虽然很重要,但因占用资源且耗时而臭名昭著。它们可能会导致处理时间延长,给 Hadoop 计算节点带来压力。

 

DDN EXAScaler 简介

DDN 的 EXAScaler 并行文件系统是一种久经考验的解决方案,可以正面解决 HDFS 的局限性。EXAScaler PFS 旨在优化您的数据存储和处理体验,提供效率更高、更简化的数据管理方法。

 

EXAScaler 的优点

减少开销:EXAScaler 需要低得多的开销(只需 25%)来实现完整的数据复原性,这使其成为比 HDFS 具有更高存储效率的选择。这意味着您可以更经济地存储数据,而不会影响可靠性。

• 消除Sort/Shuffle操作:EXAScaler 的突出特点之一是消除了耗时的排序和洗牌操作。仅此一点就可以提高资源利用率,尤为重要的是,可以大大缩短 Hadoop 作业的运行时间。

• 提高 Hadoop 计算节点的利用率:借助 DDN 的 EXAScaler PFS,您的 Hadoop 计算节点不再因排序和洗牌任务而出现问题。相反,他们可以专注于自己较擅长的事情——处理数据。这可以更有效地利用计算资源并提高整体性能。

• 缩短Hadoop 的运行时间:过渡到EXAScaler 很有说服力的优势也许是:由于性能提升而大大缩短了Hadoop 作业的运行时间。消除数据排序瓶颈意味着您的数据处理任务可以更快地完成,从而加快工作流并节省您宝贵的时间。

 

结论

总之,从 HDFS 过渡到 EXAScaler 是释放大数据基础设施全部潜力的一项战略举措。EXAScaler 提供了一种效率更高、更经济划算且性能驱动的数据存储和处理方法,可以让 HDFS 的局限性成为历史。

 

如果您准备拥抱智能存储和快速处理数据的未来,请考虑改用 EXAScaler。您的 Hadoop 生态系统将会为此感谢您。

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