字节跳动作为一家大型互联网企业，需要处理大规模的数据，因此字节跳动使用了Hadoop分布式计算系统以及其上面的分布式文件系统HDFS来管理数据。随着数据量的不断增大，为了更好地满足公司业务的需求，字节跳动进行了一次HDFS的升级，采用了EB级别的存储空间来进行实践。
为了支持EB级别的存储空间，字节跳动采用了多种优化措施。首先，他们使用了多副本机制来保证数据的可靠性。在HDFS中，每个数据块都被分割成多个部分，并存储在不同的计算机上。通过这种方式，即使一台计算机崩溃，数据也可以轻松恢复。为了更好地支持EB级别的存储空间，字节跳动增加了数据的副本数量，从而确保数据的可靠性。
其次，字节跳动还采取了压缩数据的方式来减少数据存储空间的占用。在Hadoop生态系统中，有很多种数据压缩方式，包括Gzip、Snappy、LZO等。为了选择最适合其业务需求的压缩方式，字节跳动实验了多种不同的方式，并比较了它们在压缩率和性能方面的表现。最终他们选择了Snappy压缩方式，并在应用中进行了大规模使用。
另外，字节跳动还进行了文件的分层存储。通常情况下，不同的数据访问频率是不同的，因此他们将数据分为了不同的存储层级，以更好地平衡数据的访问速度和存储空间的占用。在字节跳动的架构中，频繁访问的数据被存储在高速存储器中，而不频繁访问的数据则被存储在低速存储器中。这种分层存储的方式既可以提供更快的数据访问速度，也可以减少存储空间的占用。
最后，字节跳动还对HDFS系统进行了优化，以在大规模数据访问时提高其性能和可靠性。他们采用了多种技术来完成性能的优化，例如增加了数据访问缓存、使用了更快的网络传输、增加了数据的压缩和解压缩速度等。此外，他们还通过监控和管理系统来避免系统出现性能问题，并采取了自动化的技术来修复故障。
总的来说，通过上述优化措施，字节跳动成功实现了EB级别的HDFS存储实践。这一实践不仅满足了公司的业务需求，还为其它互联网企业提供了一个优秀的实践案例，展示了如何成功实现大规模数据存储和管理。
