内容简介
本书以Hadoop HDFS为载体，介绍了构建一款分布式系统（尤其是存储方向）所需的核心技术，所有内容均基于当前较新的3.3.x/3.4.x版本，分别从理论和实践两个维度逐一阐述。本书主要包括两篇：核心原理篇介绍了HDFS的诞生历史、元数据及Block管理、节点间通信机制、读写数据流程和高可用实现原理等；拓展与实践篇从实际出发，充分考虑了用户在应用过程中会遇到的痛点，详细介绍了集群拓展方法、数据分层存储、集群维护与多租户实施等实践经验。
本书各章节都配有必要的流程图和原理分析图，便于读者阅读理解，并精选了非常有用的实际案例及拓展知识。阅读本书后，相信会给读者带来“1+1>2”的效果。
本书非常适合大数据从业者、云计算领域研发及运维人员、高校研究生和热衷于分布式的技术极客阅读学习。
AI简介
这是一本以Hadoop HDFS为载体，深入剖析分布式系统尤其是存储方向所需核心技术的著作。本书内容全面，涵盖了HDFS的诞生历史、元数据及Block管理、节点间通信机制、读写数据流程和高可用实现原理等。同时，本书也充分考虑了用户在应用过程中会遇到的痛点，详细介绍了集群拓展方法、数据分层存储、集群维护与多租户实施等实践经验。
本书首先介绍了HDFS元数据架构及其维护方式，详细阐述了HDFS元数据的内存和磁盘维护方式，以及Block副本迁移的重要性。接着，本书探讨了Namespace概述，揭示了Namespace在HDFS中的重要作用，包括可伸缩性、系统性能和隔离性。此外，本书还深入剖析了HDFS监控与多租户数据湖应用，展示了HDFS在集群维护、多租户以及数据湖方面的强大能力。
在讨论副本状态管理概述时，本书详细解释了HDFS中Block及其副本的状态管理，以及这些状态如何影响数据的一致性和存储策略。本书还探讨了数据分层的概念和意义，阐述了数据分层在提高数据存储和访问效率方面的重要作用。
在介绍HDFS集群拓展策略与实践时，本书详细描述了HDFS集群规模的扩大策略，包括数据层伸缩、
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