【大数据软件】Gcluster集群的文件系统
1 理论知识
1.1 概念
1.1.1 全局统一命名空间的定义
全局统一命名空间将磁盘和内存资源集成一个单一的虚拟存储池，对上层用户屏蔽了底层的物理硬件。
1.1.2 GlusterFS的定义
GlusterFS是一套可扩展的开源群集文件系统，并能够轻松地为客户提供全局命名空间、分布式前端以及高达数百PB级别的扩展性。
1.1.3 元数据的定义
元数据，是用来描述一个给定的文件或是区块在分布式文件系统中所处的位置。注：元数据时网络附加存储解决方案在规模化方面的致命弱点，因其所有节点都必须不断与服务器（或集群组）保持联系以延续真个群集的元数据，故增加了额外的开销，致使硬件在等待响应元数据请求过程中而效率低下。
1.2 数据定位技术
Gluster通过其自有的弹性Hash算法可计算出文件在群集中每个节点的位置，
而无需联系群集内的其他节点，从而降低了追踪元数据的变化而带来额外的开销。
1.2.1 数据访问流程
- 根据输入的文件路径和文件名计算hash值
- 根据hash值在群集中选择子卷（存储服务器），进行文件定位
- 对所选择的子卷进行数据访问
1.2.2 Davies-Meyer算法
Gluster使用Davies-Meyer算法计算文件名的hash值，获得一个32位整数，算法特点如下：
- 非常好的hash分布性
- 高效率的计算
1.3 Gluster的架构
1.3.1 存储服务器(Brick Server)
- 存储服务器主要提供基本的数据存储功能
- 最终通过统一调度策略分布在不同的存储服务器上（通过Glusterfsd来处理数据服务请求）
- 数据以原始格式直接存储于服务器本地文件系统（EXT3/EXT4/XFS/ZFS 等）
1.3.2 客户端和存储网关（NFS/Samba）
- 客户端的Glusterfs进程负责数据卷管理、I/O调度、文件定位、数据缓存等功能
- 客户端利用FUSE（File System in User Space）模块将GlusterFS挂载到本地文件系统上
- GlusterFS存储网关提供弹性卷管理和NFS/GIFS访问代理功能
1.3.3 节点间互联
GlusterFS支持一下网络互联
- TCP/IP
- InfiniBand RDMA
1.4 Gluster的优点
1.4.1 弹性存储
Gluster群集可根据业务需求灵活地增加或缩减数据存储以及增删存储池中的资源，而不会中断系统的运行。
1.4.2 横向扩展
Gluster群集可通过增加存储节点来提升整个系统的容量或性能
1.4.3 高可靠性
Gluster群集通过自动复制与自动修复来保证数据的可靠性（利用EXT3/ZFS 等磁盘文件系统日志）
1.5 Cluster的后端部署
1.5.1 兼容性
1）Cluster工作于Linux系统上层，其通过操作系统去解决与硬件的兼容性问题
2）可被部署与任何品牌的Linux系统（主要是RHEL和CentOS）
注：以上使得用户可自由选择硬件
1.5.2 数据存储方式
- 只分布型,模拟了RAID0分布情况，文件只存储于Gluster群集的单个节点，但性能表现优良。
- 分布式副本型，类似于RAID10，文件通过两个节点（镜像节点）同步使得单点故障不影响数据存取。
- 分段模型，执行上接近于标准化区块层RAID0模式，该模式将文件拆分且分布于多个节点上。
1.5.3 跨站点备份
Cluster群集允许不同群集键的多线路跨地域备份。
注：该方案用于避免群集整体故障或数据迁移、异地备份。
1.5.4 跨站点延伸
Cluster群集允许内部节点跨物理站点。
注：跨站点的带宽或延迟可能会影响群集的性能表现
1.6 客户端部署
1.6.1 支持的客户端
Cluster可通过多种不同的协议实现客户端访问，如：
- Gluster客户端
- NFS
- CIFS
- WebDAV
- HTTP
- 其他
注：只有本地的Gluster客户端才正常支持高可用性、大规模的并行文件访问或使用循环域名服务、UCARP（虚拟路由冗余协议的简化版）、CTDB（用于群集存储的Samba项目）相结合的硬件负载群衡器。
1.6.2 客户端高可用原理
- 客户端主动联系群集中的所有节点
- 客户端使用Hash算法计算出自己位于拓扑结构中的位置
- 客户端从所需求的托管节点处接收数据
- 应用程序可通过Gluster分卷获知镜像节点单点故障
1.7 Gluster群集管理工具
- Web GUI
- 命令行工具（管理非常简单便捷）
1.8 卷的类型
卷是块的集合且更多的gluster文件系统的操作发生在卷。Gluster文件系统基于需求支持不同类型的卷。某些擅长卷缩放存储大小，某些擅长提高性能和冗余。
1.8.1 Distributed Glusterfs Volume
分布式卷是Glusterfs 的默认卷，当你创建一个卷如果没有指定卷的类型，将使用这个默认的选项去创建分布式卷。
1)特点
- 文件分布在不同的块服务器(文件1可分布在块服务器1或2，但不能两台同时分布,没有冗余)
- 更容易和廉价地扩展卷的大小
2)缺点
- 单点故障会造成数据丢失
- 依赖底层的数据保护
3)创建分布式卷
1 2 3 #gluster volume create test-volume server1:/exp1 server2:/exp2 server3:/exp3 server4:/exp4
Creation of test -volume has been successful
Please start the volume to access data
4)显示分布式卷信息
1 2 3 #gluster volume info
Volume Name: test -volumeType: DistributeStatus: Created
Number of Bricks: 4Transport-type : tcpBricks:Brick1: server1:/exp1Brick 2: server2:/exp2Brick3: server3:/exp3Brick4: server4:/exp4
1.8.2 Replicated Glusterfs Volume
复制卷将克服分布式卷的数据丢失问题，其用于可靠的数据冗余
1)特点
- 该模式在所有的块服务器被保持一个精确的副本
- 卷的副本数量可由客户创建的时候决定
- 至少由两个块服务器或3个来创建一个卷
- 一个块服务故障仍然可从其他块服务器读取数据
2)创建复制卷
1 2 3 # gluster volume create test-volume replica 2 transport tcp server1:/ex p1 server2:/exp2
Creation of test -volume has been successful
Please start the volume to access data
1.8.3 Distributed Replicated Glusterfs Volume
分布式复制卷文件分布在另外一个块的复制集合，该类型用于数据冗余的高可用和存储缩放
1)搭建条件
- 块服务器的数量必须是复制的倍数
- 将按块服务器的排列顺序指定相邻的块服务器成为彼此的复制
例如，8台服务器：
- 当复制副本为2时，按照服务器列表的顺序，服务器1和2作为一个复制,3和4作为一个复制,5和6作为一个复制,7和8作为一个复制
- 当复制副本为4时，按照服务器列表的顺序，服务器1/2/3/4作为一个复制,5/6/7/8作为一个复制
2)创建分布式复制卷
1 2 3 # gluster volume create test-volume replica 2 transport tcp server1:/ex p1 server2:/exp2 server3:/exp3 server4:/exp4
Creation of test -volume has been successful
Please start the volume to access data
1.8.4 Striped Glusterfs Volume
条带卷适用于解决大文件高并发下带来的高负载和低性能问题。
1）特点
- 数据被分割成更小块分布到块服务器群中的不同条带区
- 分布减少了负载且更小的文件加速了存取的速度
2）缺点
- 没有数据冗余
3）创建条带卷
格式：
1 g luster volume create NEW-VOLNAME [stripe COUNT] [transport [tcp | dma | tcp,rdma]] NEW-BRICK...
范例：
1 2 3 # gluster volume create test-volume stripe 2 transport tcp server1:/exp 1 server2:/exp2
Creation of test -volume has been successful
Please start the volume to access data
1.8.5 Distributed Striped Glusterfs Volume
1）特点
- 相对于条带卷文件可被分割成更小的块分布到块服务器中的多个块中的不同条带区
2)创建
格式：
1 g luster volume create NEW-VOLNAME [stripe COUNT] [transport [tcp | rdma | tcp,rdma]] NEW-BRICK...
范例：
1 2 3 # gluster volume create test-volume replica 2 transport tcp server1:/ex p1 server2:/exp2 server3:/exp3 server4:/exp4
Creation of test -volume has been successful
Please start the volume to access data
分布式MySQL数据库集群在线监测系统设计与实现
` 硕士学位论文 （工程硕士） 分布式MySQL数据库集群在线监测系统 设计与实现 DESIGN AND IMPLEMENTATION OF DISTRIBUTED MySQL DATABASE CLUSTER ONLINE MONITORING SYSTEM 黄旭 哈尔滨工业大学 2012年6月
国内图书分类号：TP311 学校代码：10213 国际图书分类号：621.3 密级：公开 工程硕士学位论文 分布式MySQL数据库集群在线监测系统 设计与实现 硕士研究生：黄旭 导师：范国祥高级讲师 副导师：赵威高级工程师 申请学位：工程硕士 学科：软件工程 所在单位：软件学院 答辩日期：2012年6月 授予学位单位：哈尔滨工业大学
Classified Index: TP311 U.D.C.:621.3 Dissertation for the Master‘s Degree in Engineering DESIGN AND IMPLEMENTATION OF DISTRIBUTED MySQL DATABASE CLUSTER ONLINE MONITORING SYSTEM Candidate: Supervisor: Associate Supervisor: Academic Degree Applied for: Speciality: Affiliation： Date of Defence: Degree-Conferring-Institution: Huang Xu Senior Lecturer Fan GuoXiang Senior Engineer Zhao Wei Master of Engineering Software Engineering School of Software June, 2012 Harbin Institute of Technology
分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析
６苏州大学学报（工科版）第３０卷 图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构 ２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较 ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。 ２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ） 两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。 一二 Ｒｏｏｔ ＼ 图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树 ２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ） Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。 ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。 ２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ） ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。 ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。 ２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ） Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并 指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
HDFS分布式文件系统具备的优点
HDFS分布式文件系统具备的优点 随着互联网数据规模的不断增大，对文件存储系统提出了更高的要求，需要更大的容量、更好的性能以及更高安全性的文件存储系统，与传统分布式文件系统一样，HDFS分布式文件系统也是通过计算机网络与节点相连，但也有优于传统分布式文件系统的优点。 1. 支持超大文件 HDFS分布式文件系统具有很大的数据集，可以存储TB或PB级别的超大数据文件，能够提供比较高的数据传输带宽与数据访问吞吐量，相应的，HDFS开放了一些POSIX的必须接口，容许流式访问文件系统的数据。 2. 高容错性能 HDFS面向的是成百上千的服务器集群，每台服务器上存储着文件系统的部分数据，在集群的环境中，硬件故障是常见的问题，这就意味着总是有一部分硬件因各种原因而无法工作，因此，错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标，因此，HDFS具有高度的容错性。 3. 高数据吞吐量 HDFS采用的是“一次性写，多次读”这种简单的数据一致性模型，在HDFS 中，一个文件一旦经过创建、写入、关闭后，一般就不需要修改了，这样简单的一致性模型，有利于提高吞吐量。 4. 流式数据访问 HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要访问大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理，应用程序能以流的形式访问数据
集。 Hadoop已经迅速成长为首选的、适用于非结构化数据的大数据分析解决方案，HDFS分布式文件系统是Hadoop的核心组件之一，保证了大数据的可靠存储，与MapReduce配合使用，可以对结构化和复杂大数据进行快速、可靠分析，从而为企业做出更好的决策，促进收入增长，改善服务，降低成本提供有力支撑！
大数据量处理的解决方案-云智能分布式处理架构
解决海量数据处理-云智能数据处理架构 Style Intelligence敏捷商业智能平台作为敏捷商业智能的领导者，针对海量数据处理与海量数据实时分析的需求，于2009年率先推出了支持实时海量数据计算的云智能数据处理架构。 云智能数据处理架构包括： 内存数据库 Style Intelligence敏捷商业智能平台中内存数据库的访问性能提高到传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的十倍甚至数十倍；而在内存的使用上，却是传统数据库的十分之一甚至更少。这一技术为支持海量数据处理，实时海量数据分析奠定了坚实的基础。 高速分布式存储 Style Intelligence敏捷商业智能平台中自主知识产权的分布式存储模块实现了海量数据的高速压缩、高速读写和高速传输，为支持海量数据处理，实时海量数据分析提供了优良的存储架构。 高速分布式计算 Style Intelligence敏捷商业智能平台的云智能数据处理架构能够智能地将海量数据计算需求以最优化的方案分配给各数据处理分节点，而运行在各分节点的高效计算模块可以在毫秒级完成上千万条数据记录的扫描、统计、分析、预测等计算需求。
以上这些技术在St yle Intelligence敏捷商业智能平台中融汇贯通，将Style Intelligence云智能数据处理架构与基于批处理（Batch Job）的分布式存储和分布式计算的平台区别开来，完美地满足了海量数据处理，海量数据分析的业务需求。 到今天，Style Int elligence云智能数据处理架构已经成功部署于上百家全球性机构，包括AT&T、美国国防部、世界卫生组织等著名机构。 架在云上的商业智能-Style Intelligence 商业智能应用能不能架在云上？答案是能。几乎所有的软件，都能架在云上，主要看是哪朵云。如今云计算这个概念很广泛，虚拟化技术，分布式计算，网络存储，分布式服务，通通都是云计算。 商业智能应用可以通过分布式计算，利用整合低成本计算机来构建高可用、高扩展的、高性能的超级应用机器。以此高效响应商业智能应用中的实时海量数据分析。 实现云智能的架构需要以下三个部分： ?分布式数据存储框架：将数据仓库，数据库，封闭系统（SAP等）的数据分步存储到云中。 ?实时的分布式数据计算框架：将计算分解到云中，归并各网格计算结果，并返回结果。 ?分布式计算管理框架：配置管理，系统资源内部审核，系统资源优化等等。 Style Intelligence敏捷商业智能平台做实时数据分析多年，必然要在实时数据分析领域有所突破，我们利用云计算来保持产品的持续领先。 从测试数据来看，GB级数据，三五台PC就能实现很好的响应，响应时间是在零点几秒这个级别。TB级数据，需要多一些PC才能达到这种响应速度。 Style Intelligence敏捷商业智能平台被使用在https://www.360docs.net/doc/0016832328.html,上搭建SaaS应用，直接用两台机器，就在性能上取得大幅提高。相比于数据仓库或者数据库访问，性能提升至少在十倍以上。
数据库负载均衡解决方案
双节点数据库负载均衡解决方案 问题的提出？ 在SQL Server数据库平台上，企业的数据库系统存在的形式主要有单机模式和集群模式（为了保证数据库的可用性或实现备份）如：失败转移集群（MSCS）、镜像（Mirror）、第三方的高可用（HA）集群或备份软件等。伴随着企业的发展，企业的数据量和访问量也会迅猛增加，此时数据库就会面临很大的负载和压力，意味着数据库会成为整个信息系统的瓶颈。这些“集群”技术能解决这类问题吗？SQL Server数据库上传统的集群技术 Microsoft Cluster Server(MSCS) 相对于单点来说Microsoft Cluster Server(MSCS)是一个可以提升可用性的技术，属于高可用集群，Microsoft称之为失败转移集群。 MSCS 从硬件连接上看，很像Oracle的RAC，两个节点，通过网络连接，共享磁盘；事实上SQL Server 数据库只运行在一个节点上，当出现故障时，另一个节点只是作为这个节点的备份； 因为始终只有一个节点在运行，在性能上也得不到提升,系统也就不具备扩展的能力。当现有的服务器不能满足应用的负载时只能更换更高配置的服务器。 Mirror 镜像是SQL Server 2005中的一个主要特点，目的是为了提高可用性，和MSCS相比，用户实现数据库的高可用更容易了，不需要共享磁盘柜，也不受地域的限制。共设了三个服务器，第一是工作数据库（Principal Datebase），第二个是镜像数据库（Mirror），第三个是监视服务器（Witness Server，在可用性方面有了一些保证，但仍然是单服务器工作；在扩展和性能的提升上依旧没有什么帮助。
分布式文件系统DFS使用方法总结(超详细)
DFS使用方法总结（超详细） 使用分布式文件系统 (DFS)，系统管理员可以使用户方便地访问和管理物理上分布在网络各处的文件。通过DFS，可以使分布在多个服务器上的文件如同位于网络上的一个位置一样显示在用户面前。 您可采用两种方式实施分布式文件系统：一种是独立的根目录分布式文件系统，另一种是域分布式文件系统。 独立的DFS根目录： 不使用 Active Directory。 至多只能有一个根目录级别的目标。 使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 通过服务器群集支持容错。 域DFS根目录： 必须宿主在域成员服务器上。 使它的DFS名称空间自动发布到 Active Directory 中。 可以有多个根目录级别的目标。 通过 FRS 支持自动文件复制。 通过 FRS 支持容错。 分布式文件系统 (DFS) 映射由一个DFS根目录、一个或多个DFS链接以及指向一个或多个目标的引用组成。 DFS根目录所驻留的域服务器称为主服务器。通过在域中的其他服务器上创建根目标，可以复制DFS根目录。这将确保在主服务器不可用时，文件仍可使用。因为域分布式文件系统的主服务器是域中的成员服务器，所以默认情况下，DFS映射将自动发布到 Active Directory 中，从而提供了跨越主服务器的DFS拓扑同步。这反过来又对DFS根目录提供了容错性，并支持目标的可选复制。通过向DFS根目录中添加DFS链接，您可扩展DFS映射。Windows Server 2003 家族对DFS映射中分层结构的层数的唯一限制是对任何文件路径最多使用 260 个字符。新DFS链接可以引用具有或没有子文件夹的目标，或引用整个Windows Server 2003 家族卷。 创建DFS根目录 使用DFS管理工具，您可以指定某个目标，指派它为DFS根目录。除了访问该目标外，用户还可以访问该目标的任何子文件夹。使用 Windows Server 2003 Enterprise Edition 或Windows Server 2003 Datacenter Edition 时，您可在单独计算机上作为多个DFS根目录的宿主。由于DFS Active Directory 对象的大小，大型的基于域的DFS名称空间可能会显著地增加网络传输量。因此，建议您为域根使用的DFS链接的个数少于 5000。建议在运行 Windows Server 2003 的服务器上的独立的根目录的最大名称空间为 50,000 个链接。 如何创建DFS根目录: 1.打开分布式文件系统。 2.在“操作”菜单上，单击“新建根目录”。
大数据处理常用技术有哪些
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
DBTwin数据库集群技术白皮书
DBTwin数据库集群系统 技 术 白 皮 书 无锡浙潮科技有限公司 2010年1月
目录 1.当前数据库用户面临的问题 (3) 2.当前市场上存在的针对数据库的解决方案 (4) 3.DBTWIN数据库集群 (8) 4.DBTWIN的实现原理 (9) 5.DBTWIN的特性 (10) 6.DBTWIN技术指标 (11) 7.DBTWIN与备份/复制软件，及数据库镜像的功能、特点比较 (12) 8.DBTWIN支持的系统环境 (12)
1.当前数据库用户面临的问题 随着信息时代的发展，公司和企业的运作越来越依赖于计算机系统。大量有关企业生产、销售的数据维系着企业的生存，是企业珍贵的无形资产。这些数据一旦因为存储系统遭受到失窃、断电或不可避免的自然灾害，造成大量丢失，将会给企业带来重大的经济损失。 根据Gartner的调查数据，在经历大型灾难事件而导致系统停运的公司中，有五分之二左右的公司再也没有恢复运营，剩下的公司中也有接近三分之一在两年内破产了。而由于数据库的故障导致的重大事故确是时有发生的，让我们来看几个实例： 实例1：2005年12月5日，国内某著名网络游戏公司的数据库服务器出现严重宕机事故，造成众多玩家数据丢失并蒙受经济损失 实例2：2005年6月9日某证券公司股票交易系统的数据库出现故障，股票无法正常买卖，迫使股民望“红”兴叹。 实例3：2002年7月23日国内某机场数据库系统宕机，导致6000名旅客长时间滞留机场。实例4：2000年国内某银行的支付系统突然死机，给广大用户造成极大的损失和不便。 以上发生的这些事件都是与企业数据库系统相关的故障。 另外，几乎每个数据库客户都或多或少地存在数据库性能问题，当然数据库性能问题涉及很多方面，其中，能否采用“集群”的方法来提高性能，我们公司研究的重点。 概括来讲，当前数据库系统已经成为了企业信息系统的瓶颈，究其原因，各厂家的解决方案无外乎在下列三大方面无法取得同步的进展： 1）数据库数据可靠性 2）数据库系统性能 3）系统服务的可用性 当前几乎所有的数据库系统解决方案，都无法的象真正的集群系统那样，在上述三方面同时具有良好的可伸缩性，具体来讲，当前数据库系统存在下列各种各样的问题：
分布式计算、云计算与大数据习题参考解答
《分布式计算、云计算与大数据》习题解答参考第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞 进程B在进程A发起send前发出receive操作
发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作
发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中 receive operation send operation t=1 在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中
t=1 receive operation send operation 2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节 3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最
数据库集群实施方案
数据库集群实施方案 数据库安全的核心和关键是其数据安全。数据安全是指以保护措施确保数据的完整性、保密性、可用性、可控性和可审查性。由于数据库存储着大量的重要信息和机密数据，而且在数据库系统中大量数据集中存放，供多用户共享，因此，必须加强对数据库访问的控制和数据安全防护。 数据库系统安全的层次与结构一般数据库系统安全涉及5个层次： （1）用户层：侧重用户权限管理及身份认证等，防范非授权用户以各种方式对数据库及数据的非法访问；（2）物理层：系统最外层最容易受到攻击和破坏，主要侧重保护计算机*络系统、*络链路及其*络节点的实体安全；（3）*络层：所有*络数据库系统都允许通过*络进行远程访问，*络层安全性和物理层安全性一样极为重要；（4）操作系统层：操作系统在数据库系统中，与DBMS交互并协助控制管理数据库。操作系统安全漏洞和隐患将成为对数据库进行非授权访问的手段；（5）数据库系统层：数据库存储着重要程度和敏感程度不同的各种数据，并为拥有不同授权的用户所共享，数据库系统必须采取授权限制、访问控制、加密和审计等安全措施。 为了确保数据库安全，必须在所有层次上进行安全性保护措施。若较低层次上安全性存在缺陷，则严格的高层安全性措施也可能被绕过而出现安全问题。 数据库系统安全解决方案概述环境安全环境安全是指数据库所运行的软硬件环境的安全控制。正确的架构设计是数据库及其他应用稳定、安全的运行最有力保障，一个正确的架构设计可以较好的体现在物理环境中，通过比较简单的对物理环境的设定，就可以屏蔽大量的安全隐患。 错误的架构设计会导致物理结构散乱，无论从运维还是管理上来说，都有相当大的困难，较多的物理漏洞必须通过繁杂的软件安全控制来屏蔽风险，抛开安全本身无法较好保证而言，更换服务器时对软件的设置相当困难。 软硬件架构按照较大的框架进行分割，我们可以知道任何安全的架构都是传统三层架构的扩展，根本还是在于表示层，业务逻辑层，数据访问层，对于数据库看来则是应用层，中间层，数据层。 逻辑上实现三层架构比较容易，在软件中分离数据访问即可，但是往往我们
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机
分布式文件系统设计方案
分布式文件系统（DFS）解决方案 一“分布式文件系统（DFS）”概述 DFS并不是一种文件系统，它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS)，使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS，可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时，就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。 例如，如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上，您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下，这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。 二部署使用“分布式文件系统（DFS）”的原因 ●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上； ●大多数用户都需要访问多个共享文件夹； ●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况； ●用户需要对共享文件夹的不间断访问；
●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点； ●用户访问共享文件需要权限。 三“分布式文件系统（DFS）”类型 可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统： 1．作为独立的分布式文件系统。 ●不使用Active Directory。 ●至多只能有一个根目录级别的目标。 ●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 ●通过服务器群集支持容错。 2．作为基于域的分布式文件系统。 ●必须宿主在域成员服务器上。 ●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。 ●可以有多个根目录级别的目标。 ●通过FRS 支持自动文件复制。 ●通过FRS 支持容错。 四分布式文件系统特性 除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外，还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间，该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于
数据库集群技术介绍
数据库集群技术介绍 1前言 1.1 简介 用来保存计算最终结果的数据库是整个信息系统的重要组成部分，技术也相对成熟。然而，对于所有数据库而言，除了记录正确的处理结果之外，也面临着一些挑战：如何提高处理速度，数据可用性、数据安全性和数据集可扩性。将多个数据库联在一起组成数据库集群来达到上述目标应该说是一个很自然的想法。 集群（Cluster）技术是使用特定的连接方式，将价格相对较低的硬件设备结合起来，同时也能提供高性能相当的任务处理能力。 本文试图对当前主要的数据库集群用到的具体技术和市场上的主流产品进行分析并作点评，从而为读者提供一个数据库集群的评价参考。 下面讨论的数据库集群技术分属两类体系：基于数据库引擎的集群技术和基于数据库网关（中间件）的集群技术。 基于数据库引擎的集群技术（共享磁盘或非共享磁盘）
基于数据库网关（中间件）的集群技术（不共享磁盘） 1.2 理想的数据库集群应具备的特点 提高速度：只通过简单地增加数据库服务器就能相对提高数据库处理速度。 数据同步：在任何时刻需要有多个随时可用的实时同步数据服务。最好有多个异地的同步数据服务。 安全保证：除了密码保护之外，我们最好能控制企业内部对数据库的非法访问。 可扩展性：应保证我们能任意增大数据集而没有对可用性产生负面影响。 2名词解释 2.1 集群 是一组通过协同工作方式运行同一套应用程序并针对客户端及应用程序提供单一系统映像的独立计算机。集群技术的目标在于通过多层网络结构进一步提高伸缩能力、可用性与可靠性。 2.2 可伸缩性 是指一台计算机在维持可接受性能的前提下处理不断提高的工作负载的能力。 2.3 可用性 是指存在质量、备用能力、获取简便性以及可访问能力。 2.4 可靠性 是指系统牢固程度。
3种分布式文件系统
第一部分CEPH 1.1 特点 Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH，一种拟算法来分配文件的locaiton，其核心是 RADOS（resilient automatic distributed object storage)，一个对象集群存储，本身提供对象的高可用，错误检测和修复功能。 1.2 组成 CEPH文件系统有三个主要模块： a)Client：每个Client实例向主机或进程提供一组类似于POSIX的接口。 b)OSD簇：用于存储所有的数据和元数据。 c)元数据服务簇：协调安全性、一致性与耦合性时，管理命名空间（文件名和 目录名） 1.3 架构原理 Client：用户 I/O：输入/输出 MDS：Metadata Cluster Server 元数据簇服务器 OSD：Object Storage Device 对象存储设备
Client通过与OSD的直接通讯实现I/O操作。这一过程有两种操作方式： 1. 直接通过Client实例连接到Client； 2. 通过一个文件系统连接到Client。 当一个进行打开一个文件时，Client向MDS簇发送一个请求。MDS通过文件系统层级结构把文件名翻译成文件节点（inode），并获得节点号、模式（mode）、大小与其他文件元数据。注意文件节点号与文件意义对应。如果文件存在并可以获得操作权，则MDS通过结构体返回节点号、文件长度与其他文件信息。MDS同时赋予Client操作权（如果该Client还没有的话）。目前操作权有四种，分别通过一个bit表示：读（read）、缓冲读（cache read）、写（write）、缓冲写（buffer write）。在未来，操作权会增加安全关键字，用于client向OSD证明它们可以对数据进行读写（目前的策略是全部client 都允许）。之后，包含在文件I/O中的MDS被用于限制管理能力，以保证文件的一致性与语义的合理性。 CEPH产生一组条目来进行文件数据到一系列对象的映射。为了避免任何为文件分配元数据的需要。对象名简单的把文件节点需要与条目号对应起来。对象复制品通过CRUSH（著名的映射函数）分配给OSD。例如，如果一个或多个Client打开同一个文件进行读操作，一个MDS会赋予他们读与缓存文件内容的能力。通过文件节点号、层级与文件大小，Client可以命名或分配所有包含该文件数据的对象，并直接从OSD簇中读取。任何不存在的对象或字节序列被定义为文件洞或0。同样的，如果Client打开文件进行写操作。它获得使用缓冲写的能力。任何位置上的数据都被写到合适的OSD上的合适的对象中。Client 关闭文件时，会自动放弃这种能力，并向MDS提供新的文件大小（写入时的最大偏移）。它重新定义了那些存在的并包含文件数据的对象的集合。 CEPH的设计思想有一些创新点主要有以下两个方面： 第一，数据的定位是通过CRUSH算法来实现的。
数据库集群技术
数据库集群技术 引言 信息系统作为企业的神经中枢，在企业的发展过程中起着极其重要的作用，成为保障企业快速发展的重要因素。数据库是用来保存最终计算结果的，所以是整个信息系统中最重要的组成部分，企业的数据库系统应该非常稳健，为什么我无法访问决策所需的数据，为什么用户不能查询到实时准确的数据，为什么用户经常反映系统的速度非常缓慢，为什么经常会造成数据丢失？为什么总是不停地更换更高配置的服务器也不能解决这些问题？ 这些问题的答案其实很简单，传统的数据处理方式由于技术限制已无法满足企业需求。只有实时的数据采集方式，才能为正确的决策提供精准分析的数据支撑，降低信息延迟，保证快速的业务响应，并推动业务价值的提升，只有合理的分担用户的访问压力，才能提升系统的反映速度，带来更好的用户体验，只有保证冗余的数据结构才能保证数据的安全，只有系统具备非常好的伸缩性才具备良好的扩展能力。用来保存计算最终结果的数据库是整个信息系统的重要组成部分，技术也相对成熟。然而，对于所有数据库而言，除了记录正确的处理结果之外，也面临着一些挑战：如何提高处理速度，数据可用性、数据安全性和数据集可扩性。将多个数据库联在一起组成数据库集群来达到上述目标应该说是一个很自然的想法。 1.数据库集群的背景 随着经济的高速发展，企业的用户数量、数据量呈爆炸式增长，在这样一个不断增长的环境下，对数据库提出了严峻的考验。对于所有的数据库而言，除了记录正确的处理结果之外，还面临着以下几方面的挑战：如何提高处理速度，实现数据库的负载均衡；如何保证数据库的可用性、数据安全性以及如何实现数据集可扩性？怎么综合解决这些问题成为众多企业关注的焦点。PC服务器以其高性能和低廉的价格而倍受广大客户青睐，在WEB应用或高性能计算中，为了追求更高的性能、以及可用性，大家都采用计算机集群技术（将多台服务器联合起来组成集群来实现综合性能优于单个大型服务器的技术）来实现，这种技术不但能满足应用的需要，而且大幅度地节约了投资成本；在数据库上，组建集群也是同样的道理，主要有以下几个原因： 原因一：伴随着企业的成长，在业务量提高的同时，数据库的访问量和数据量快速增长，其处理能力和计算强度也相应增大，使得单一设备根本无法承担。在此情况下，若扔掉现有设备做大量的硬件升级，势必造成现有资源的浪费，而且下一次业务量提升时，又将面临再一次硬件升级的高额投
大数据处理技术ppt讲课稿
大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input)
典型分布式文件系统概述
分布式文件系统概述（一） 杨栋 yangdonglee@https://www.360docs.net/doc/0016832328.html, 2006-12 摘要 文件系统是操作系统用来组织磁盘文件的方法和数据结构。传统的文件系统指各种UNIX平台的文件系统，包括UFS、FFS、EXT2、XFS等，这些文件系统都是单机文件系统，也称本地文件系统。随着网络的兴起，为了解决资源共享问题，出现了分布式文件系统。分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。本文1简要回顾了本地文件系统，然后按照发展例程大致介绍了2006年之前各时期主要的分布式文件系统，最后从设计目标、体系结构及关键技术等方面比较了各个分布式文件系统的异同。目前很火的Hadoop文件系统、S3文件系统都是从NFS等早期文件系统一步步演化而来的，了解分布式文件系统的历史，有助于大家更加深刻地领会分布式文件系统的精髓。 1本文写于2006年底，借鉴了别人的大量资料，目的是为了与同学们分享分布式文件系统的发展史。笔者在硕士期间跟随中科院计算所的孟老师、熊老师和唐荣锋进行分布式文件系统的研究和开发。分布式文件系统源远流长，本文只是选择了其发展史上的部分实例进行简单描述，由于笔者水平十分有限，错误之处难免很多，各位同学发现问题之后麻烦回复邮件到yangdonglee@https://www.360docs.net/doc/0016832328.html,，我会尽全力完善，或者请各位同学自行修正。笔者目前在百度进行云计算方面的研究和开发，希望有兴趣的同学一起进行探讨。
目录 1．引言 (5) 2．本地文件系统 (5) 2.1FFS (6) 2.2LFS (6) 2.3Ext3 (7) 3．分布式文件系统 (7) 3.1 发展历程 (7) 3.2分布式文件系统分类 (8) 3.2.1 实现方法 (8) 3.2.2研究状况 (8) 3.3 NFS (9) 3.3.1概述 (9) 3.3.2 体系结构 (9) 3.3.3 通信机制 (10) 3.3.4进程 (10) 3.3.5 命名 (10) 3.3.6 同步机制 (11) 3.3.7 缓存和复制 (11) 3.3.8 容错性 (12) 3.3.9 安全性 (13) 3.4 AFS、DFS、Coda和InterMezzo (13) 3.5 SpriteFS和Zebra (14) 3.6xFS (16) 3.6.1 概述 (16) 3.6.2 体系结构 (16) 3.6.3 通信 (16) 3.6.4 进程 (17) 3.6.5 命名 (18) 3.6.6 缓存 (19)