小文件存储
HDFS适合存储大量的小文件是错误的。HDFS的全称是Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件系统。HDFS可将多台机器组合在一起进行数据存储，具有整体存储的能力。
如果存储小文件，可以将单个单元格设置为更小，比如16K或128K(用于大容量电影)。然而，通常只需要将其设置为“默认配置大小”，这可能会导致usb闪存驱动器无法识别，如果您修改它。
处理方式：大量小文件的处理方式通常与一个大文件不同。例如，如果需要传输大量小文件，可能需要一个一个地传输，这可能需要花费很多时间。但是，如果是一个大文件，则可以使用诸如FTP或rsync等工具进行一次性传输。
U盘存储相片 优点：小巧大方，携带方便，随时都可以查看，买个转接口可以连接手机实时查看。缺点：容易丢失，随身携带容易突发性损坏，容量较小，传输速度较慢，容易中毒。
hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)
1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。
2、HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。
3、HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”：一个结构化数据的分布式存储系统。
四.(一)HDFS优缺点
缺乏事务支持：HDFS不支持事务，这意味着无法保证数据的一致性和完整性。如果需要强一致性和事务支持的数据库操作，HDFS并不是一个理想的选择。
乏力（更好地解决办法可以参考Facebook的Haystack）；两者都支持在线扩容。
HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
各有什么优缺点 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
各有什么优缺点？ 目前几个主流的分散式档案系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
会相当迅捷。一行数据包含一个列或者多个列，每个列一单独一个cell来存储数据。而行式存储，则是把一行数据作为一个整体来存储。在HANA的世界中，并不是只存在列式存储，行式存储也是存在的。
hbase如何关闭自动合并与压缩
1、在要卸载的子节点上，HBASE_HOME/bin目录下，执行 ./graceful_stop.sh 子节点的hostname，即可卸载子节点。该命令会自动关闭Load Balancer，然后Assigned Region，之后会将该节点关闭。
2、在hmater主机上键入./start-hbase.sh命令启动数据库，不需要在其它节点执行。正常启动后在mater上有两个进程，HMaster和 HQuorumPeer；数据节点上有HRegionServer和HQuorumPeer进程。
3、当 Region 管理的数据过多时，可以通过手动或自动的方式触发 HBase Split 将一个 Region 分裂成两个新的子 Region，并对父 Region 进行清除处理（不会立即清除）。
大量较为频繁读写的文件一般如何进行存储
1、光盘、磁带存储，对于不常用的冷数据可以考虑这两种，价格便宜。硬盘，小量的、常用的文件可以存，成本贵一点，容易损坏。
2、固态硬盘具有较高的读取速度，能够更快的打开文件和启动电脑，而机械硬盘的优势在于它的容量大，可以存储更多的文件，也更便宜。
3、大量视频文件的存储最好的方法就是使用硬盘，理论存储时间一般可以达到十年到三十年。
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