HDFS的异构存储（Heterogeneous Storage）是Hadoop 2.6版本引入的一项重要特性。在早期版本的HDFS中，系统默认集群中所有的存储介质都是同构的（通常是普通的机械硬盘HDD）。但随着硬件的发展和业务需求的变化，这种“一视同仁”的存储方式无法兼顾性能与成本。 以下是关于HDFS异构存储及其存储策略的详细解析： 一、 什么是HDFS的异构存储？ 异构存储允许HDFS在一个集群中，甚至在同一个DataNode节点上，管理不同类型的存储介质（如内存、固态硬盘SSD、普通机械硬盘HDD、高密度归档硬盘等）。 核心目的（解决的痛点）： 1. 性能优化（热数据）： 对于频繁被计算框架（如Spark, Flink, MapReduce）访问的“热数据”，将其放在读写速度极快的RAM或SSD上，大幅降低计算延迟。 2. 成本控制（冷数据）： 对于长时间不再访问的历史数据、备份数据等“冷数据”，将其迁移到大容量、低成本的归档节点（Archive）上，节省昂贵的硬件成本。 3. 数据生命周期管理： 配合数据所处的不同生命周期阶段（热 -> 温 -> 冷），动态调整数据所在的...
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