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简介

Apache Hadoop分布式文件系统（HDFS）已经成为大数据的事实上的文件系统。很容易忘记现实世界中HDFS的可伸缩性和健壮性。Cloudera 的客户运行具有数千个节点的集群； 这些集群存储了100 PB的数据，为数千个并发客户端提供服务。

忠实于其大数据根源，当大多数文件很大（数十到数百MB）时，HDFS效果最佳。HDFS受著名的小文件限制的困扰，并且要处理超过4亿个文件。对于可扩展至数十亿个小文件的类HDFS存储系统的需求日益增长。

Ozone是一个分布式键值存储，可以同时管理大小文件。 虽然HDFS提供类似POSIX的语义，但是Ozone的外观和行为类似于对象存储。

Ozone由具有丰富的大型Apache Hadoop集群管理经验的工程师和架构师团队设计和实施。 他们对HDFS的优势以及可以做的一些事情有所了解，这些教训影响了Ozone的设计和演变。

设计原则

臭氧的设计遵循以下原则。

• 高度一致。强大的一致性简化了应用程序设计。臭氧旨在提供严格的可序列化性。
• 结构简单。当出现问题时，简单的体系结构更易于推理和调试。Cloudera 试图使Ozone体系结构保持简单，甚至以潜在的可伸缩性为代价。但是，就规模而言，Ozone是无懈可击的。因为其设计为在单个群集中存储超过1000亿个对象。
• 分层架构。为了达到现代存储系统的规模，Ozone是一个分层文件系统。它将名称空间管理与块和节点管理层分开，这使用户可以在两个轴上独立扩展。
• 恢复成本低。HDFS的主要优势在于，它可以从灾难性事件（如群集范围内的断电）中有效恢复，而不会丢失数据，也无需进行昂贵的恢复步骤。机架和节点损失相对较小。面对故障，Ozone同样具有强大的作用。

Apache中的开源。Apache开源社区对于Ozone的成功至关重要，所有的Ozone设计和开发都在Apache Hadoop社区中完成。

• 与Hadoop生态系统的互操作性。现有的Apache Hadoop生态系统和相关应用程序（例如Apache Hive，Apache Spark和传统的MapReduce作业）应该可以使用Ozone。 因此，臭氧支持：Hadoop兼容文件系统API（又名OzoneFS）。 这允许Hive，Spark等将臭氧用作零修改的存储层。
• 数据局部性。通过允许将计算任务安排在与数据相同的节点上，数据局部性是原始HDFS / MapReduce体系结构的关键。Ozone还将支持选择使用它的应用程序的数据局部性。
• 与HDFS并排部署。Ozone可以安装在现有的Hadoop群集中，并且可以与HDFS共享存储磁盘。

当前状态

可从Apache Ozone网站https://hadoop.apache.org/ozone/上获得Alpha发行版的Ozone进行评估。社区正在努力开发许多功能，这些功能将在将来的Beta版本中提供，即：

• 安全性：Kerberos和委派令牌
• 高可用性
• 与Amazon S3兼容的REST API
• 机架感知数据放置

• HDFS-5477 –块管理器即服务。
• HDFS-8286 –使用KV存储扩展名称空间
• HDFS-5389 –一个名称节点，仅在内存中保留一部分名称空间
• 区块集合/巨型区块抽象

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