9 年飞跃：字节跳动 10EB 级大数据存储实战演进

10EB，这是一个难以想象的庞大数据体量，而字节跳动每天都要面对如此规模的数据存储与处理挑战。作为字节跳动内部存储量及集群规模最大的分布式存储系统，HDFS 一路走来，经历了9 年的演进与发展，见证了字节跳动业务的飞速扩张。

HDFS 的发展历程

HDFS 的发展历程可以分为三个阶段：

• 第一阶段（2013-2015年）：在这个阶段，HDFS 主要用于存储离线数据，如日志数据和用户画像数据。
• 第二阶段（2016-2018年）：随着字节跳动的业务快速发展，HDFS 的存储需求也随之激增。在这个阶段，HDFS 开始支持在线数据存储，如用户行为数据和视频数据。
• 第三阶段（2019年至今）：在这个阶段，HDFS 已经成为字节跳动数据存储的基石，存储着公司绝大部分的数据。同时，HDFS 也开始向外输出，为字节跳动旗下的其他产品和服务提供存储支持。

HDFS 面临的重大挑战

在发展过程中，HDFS 面临着许多重大挑战，其中包括：

• 数据量激增：字节跳动的数据量呈爆炸式增长，给 HDFS 的存储容量带来了巨大的压力。
• 数据多样性：字节跳动的数据类型非常多样，包括文本数据、图片数据、视频数据和结构化数据等。这些不同类型的数据对存储系统的要求各不相同，给 HDFS 的数据管理带来了很大的挑战。
• 高并发访问：字节跳动的业务对数据访问的并发性要求非常高。HDFS 需要能够同时处理来自数千台服务器的并发访问，并且保证数据的一致性和可靠性。

HDFS 的创新解决方案

为了应对这些挑战，HDFS 团队提出了许多创新性的解决方案，包括：

• 采用分布式存储架构：HDFS 采用了分布式存储架构，将数据存储在多个节点上，大大提高了存储容量和并发访问能力。
• 使用 erasure coding 技术：HDFS 使用 erasure coding 技术对数据进行编码，减少了数据冗余，提高了存储效率。
• 优化数据布局：HDFS 采用了数据本地化和数据条带化等优化技术，提高了数据访问效率。
• 开发了自己的文件系统：HDFS 开发了自己的文件系统，该文件系统专门针对大数据存储进行了优化，具有高性能和高可靠性。

HDFS 在字节跳动的发展前景

HDFS 在字节跳动已经走过了9 年的历程，在这9 年里，HDFS 一直伴随着字节跳动的飞速发展。未来，HDFS 将继续发挥重要作用，助力字节跳动的数据存储和处理工作。

目前，HDFS 正在向以下几个方向发展：

• 更加智能化：HDFS 将利用人工智能技术，提高数据的存储和管理效率。
• 更加安全：HDFS 将加强安全防护措施，保障数据的安全性和可靠性。
• 更加开放：HDFS 将向外输出更多的数据存储和处理能力，为更多的企业和组织提供服务。

相信在未来，HDFS 将会成为一个更加智能、更加安全、更加开放的大数据存储系统，继续为字节跳动的业务发展提供强有力的支持。