大規模集羣下的Hadoop高併發以及高性能架構原理總結【石杉的架構筆記】

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「 又到週末，老規矩，週末不給你們送上「燒腦」的技術文章，咱們稍微停一下腳步，總結一下以前的內容，溫故而知新。

前言

此次咱們總結的，主要是以前大數據的內容。這裏筆者多說一句，筆者認爲，大數據的技術、思想，對Java工程師來講也是很是重要的，Java工程師頗有必要了解一些大數據的知識。

反過來，沒有深厚的Java功底，大數據也比如是空中樓閣。舉個例子，沒有深厚的jdk源碼功底，你甚至連Hadoop的源碼都讀不懂，更談不上修復bug，二次開發。所謂浮沙之上，難築高臺，說的就是這個意思。

「閒扯」了這麼多，那麼咱們就來作一個簡單的總結：

第一篇

萬丈高樓平地起，首先，大白話給你們聊了聊Hadoop的架構原理，經過大量的手繪圖，儘可能保證即便是沒有接觸過Hadoop的同窗，讀過以後，也能明白這款優秀的技術框架背後的架構原理。

Hadoop的架構原理，各位還記得嗎？時間久遠，有點模糊？OK，趕忙的迅速回顧一下！

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兄弟，用大白話告訴你小白都能看懂的Hadoop架構原理

第二篇

性能優化，是大型系統永遠避不開的一個話題。尤爲是在高併發、分佈式這種海量數據的場景下。

做爲世界上最優秀的文件系統的大腦，HDFS的NameNode究竟採用了什麼精妙的設計，可以輕鬆抗住每秒上千次的高併發訪問？

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大規模集羣下Hadoop NameNode如何承載每秒上千次的高併發訪問

第三篇

文件上傳，是HDFS平時作的最多的工做之一。這個文件可不是幾G、幾十G的普通文件，而是那種動輒上TB的超級大文件。設計優秀的HDFS文件系統，勢必不能容忍傳統文件上傳那樣低下的性能。因此，你是否還記得，HDFS對大文件上傳採起了何種優化方案？

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「性能優化的祕密」Hadoop如何將TB級大文件的上傳性能優化上百倍

第四篇

最後，你們再一塊兒來看看，以前給各位聊過的Hadoop的HDFS裏一個很是簡單卻優雅的一個算法的設計，看看他如何」悄無聲息的」將大規模集羣下Hadoop的性能提高了10倍以上！

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Hadoop底層算法如何優雅的將大規模集羣性能提高10倍以上？

後語

這裏筆者又忍不住要再次建議一下，雖然這是大數據系統中的性能優化設計，可是對於Java的同窗來講，也是很是具備借鑑意義的。大數據本質上就是分佈式的系統。對於分佈式的設計，有不少優秀的思想值得吸取。

因此，Java的同窗，若是有時間，也建議多讀讀優秀的大數據系統的源碼，好比Hadoop，它自己也是Java寫的系統，這也是迅速提高技術內功的一條道路。

END

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一大波微服務、分佈式、高併發、高可用的原創系列

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十餘年BAT架構經驗傾囊相授

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