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！
分布式存储系统的一些理解和实践
分布式存储系统的一些理解和实践 张建伟 一、分布式存储系统介绍 1.简介 互联网数据规模越来越大，并发请求越来越高，传统的关系数据库，在很多使用场景下并不能很好的满足需求。分布式存储系统应运而生。它有良好的扩展性，弱化关系数据模型，甚至弱化一致性要求，以得到高并发和高性能。按功能分类，主要有以下几种： ?分布式文件系统 hdfs ceph glusterfs tfs ?分布式对象存储 s3(dynamo) ceph bcs(mola) ?分布式表格存储 hbase cassandra oceanbase ?块存储 ceph ebs(amazon) 分布式存储系统，包括分布式系统和单机存储两部分；不同的系统，虽在功能支持、实现机制、实现语言等方面是有差异的，但其设计时，关注的关键问题是基本相同的。单机存储的主流实现方式，有hash引擎、B+树引擎和LSM树(Log Structured Merge Tree)三种，不展开介绍。本文第二章节，主要结合hbase、cassandra和ceph，讲下分布式系统设计部分，需要关注的关键问题。 2.适用场景 各分布式存储系统功能定位不尽相同，但其适用和不适用的场景，在一定程度上是相同的，如下。
1)适用 大数据量（大于100T，乃至几十PB） key/value或者半结构化数据 高吞吐 高性能 高扩展 2)不适用 Sql查询 复杂查询，如联表查询 复杂事务 二、分布式存储系统设计要点 1.数据分布 分布式存储，可以由成千甚至上万台机器组成，以实现海量数据存储和高并发。那它最先要解决的就是数据分布问题，即哪些数据存储在哪些机器（节点）上。常用的有hash类算法和用meta表映射两种方式。一般完全分布式的设计（无master节点），会用hash类算法；而集中式的设计（有master节点）用meta表映射的方式。两者各有优缺点，后面讲到具体问题时再做比较。 1)一致性hash 将存储节点和操作的key（key唯一标识存储的object，有时也叫object name）都hash到0~2的32次方区间。映射到如下环中的某个位置。沿操作key的位置顺时针找到的第一个节点即为此key的primary存储节点。如下图所示：
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
项目服务投标文件方案(分布式存储平台建设方案)
分布式存储平台建设方案 1.分布式存储平台简介 Hadoop的目的是基于一种新的方法来存储和处理复杂的数据。通过把数据均衡分布 到集群上,通过复制副本以确保数据的可靠性和容错。存储和计算都分布到多个机器, 充分体现数据的本地性,现在的很多数据库也都支持数据分片技术， Hadoop可以运行在低配置的Pc Server服务器上面的分布式集群技术,通过把海量数据分布式存储后,通过分布式计算模型来进行海量数据分析。 优势明显： - 效率提高 - 弹性扩容 - 弹性计算 2.分布式存储的趋势 ?Data Scalability: 单台机器的容量不足以(经济的) 承载所有资料，所以需要分散。如：NoSQL ?Computing Scalability: 单台机器的运算能力不足以(经济的) 及时完成运算所以需要分散。 3.分布式存储平台搭建 分布式数据处理框架为用户提供容易使用的并行编程模式、处理海量数据的处理框架，用于对大规模数据集的并行处理。处理能力可以通过增加或减少机器达到动态调整。分布式数据处理框架采用先进的容错技术，确保处理任务的可靠性，即使在异常情况下，如机器宕机、断网的情况下，确保处理任务的实时性和准确性。
分布式数据处理框架是建立在分布式存储和分布式数据库的基础之上。 分布式数据处理框架具有如下特点： ●在高效率并行分布式软件的支撑下，可以实时完成数据处理和分析工作， 如数据处理、数据查询、和统计分析等。数据处理不会出现数据堆积现 象，各类分析和查询工作基本都在秒级完成，具有前所未有的高效性。 ●响应速度快速：采用分布式处理的方式，性能与节点数成正比，通过增 加节点的方式，可将性能提升，以达到满足需求的处理要求。 ●高可靠性：任何一个节点出现故障，系统将自动屏蔽，而且不会出现丢 失数据的现象。 ●可伸缩性：在不停机的情况下，增加节点，平台的处理能力自动增加； 减少节点，平台的处理能力自动缩减。这样，可以做到与资源池的无缝 对接，根据处理和存储任务动态地申请或释放资源，最大限度地提高资 源利用率。 ●高性价比：采用X86架构廉价处理机构建云处理平台，用软件容错替代 硬件容错，大大节省成本。在目标性能和可靠性条件下，可比传统的小 型机加商用数据库方案节省10倍左右的成本。 4.分布式存储平台同步 大数据基础平台的数据库服务包括传统的关系型数据库服务和分布式数据库。 分布式数据库系统使用计算机网络将物理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位(通常是集中式数据库系统)连接起来，共同组成一个统一的数据库系统，因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。 分布式数据库具有如下特点： 1、物理分布性：分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络联结起来的多个站点上。 2、逻辑整体性：分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中的，
分布式文件存储方案
1DFS系统 (DFS) 是AFS的一个版本，作为开放软件基金会(OSF)的分布 分布式文件系统 式计算环境(DCE)中的文件系统部分。 如果文件的访问仅限于一个用户，那么分布式文件系统就很容易实现。可惜的是，在许多网络环境中这种限制是不现实的，必须采取并发控制来实现文件的多用户访问，表现为如下几个形式： 只读共享任何客户机只能访问文件，而不能修改它，这实现起来很简单。 受控写操作采用这种方法，可有多个用户打开一个文件，但只有一个用户进行写修改。而该用户所作的修改并不一定出现在其它已打开此文件的用户的屏幕上。 并发写操作这种方法允许多个用户同时读写一个文件。但这需要操作系统作大量的监控工作以防止文件重写，并保证用户能够看到最新信息。这种方法即使实现得很好，许多环境中的处理要求和网络通信量也可能使它变得不可接受。 NFS和AFS的区别 NFS和AFS的区别在于对并发写操作的处理方法上。当一个客户机向服务器请求一个文件(或数据库记录)，文件被放在客户工作站的高速缓存中，若另一个用户也请求同一文件，则它也会被放入那个客户工作站的高速缓存中。当两个客户都对文件进行修改时，从技术上而言就存在着该文件的三个版本(每个客户机一个，再加上服务器上的一个)。有两种方法可以在这些版本之间保持同步： 无状态系统在这个系统中，服务器并不保存其客户机正在缓存的文件的信息。因此，客户机必须协同服务器定期检查是否有其他客户改变了自己正在缓存的文件。这种方法在大的环境中会产生额外的LAN通信开销，但对小型LAN来说，这是一种令人满意的方法。NFS 就是个无状态系统。 回呼(Callback)系统在这种方法中，服务器记录它的那些客户机的所作所为，并保留它们正在缓存的文件信息。服务器在一个客户机改变了一个文件时使用一种叫回叫应答(callbackpromise)的技术通知其它客户机。这种方法减少了大量网络通信。AFS(及OSFDCE的DFS)就是回叫系统。客户机改变文件时，持有这些文件拷贝的其它客户机就被回叫并通知这些改变。 无状态操作在运行性能上有其长处，但AFS通过保证不会被回叫应答充斥也达到了这一点。方法是在一定时间后取消回叫。客户机检查回叫应答中的时间期限以保证回叫应答是当前有效的。回叫应答的另一个有趣的特征是向用户保证了文件的当前有效性。换句话说，若
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！
分布式存储技术及应用介绍
根据did you know(https://www.360docs.net/doc/114570999.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
Hadoop分布式文件系统：架构和设计
Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)
引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
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”。
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。
分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享
由于用户数量的不断攀升,我对访问量大的应用实现了可扩展、高可靠的集群部署（即lvs+keepalived的方式），但仍然有用户反馈访问慢的问题。通过排查个服务器的情况，发现问题的根源在于共享存储服务器NFS。在我这个网络环境里，N个服务器通过nfs方式共享一个服务器的存储空间，使得 NFS服务器不堪重负。察看系统日志，全是nfs服务超时之类的报错。一般情况下，当nfs客户端数目较小的时候，NFS性能不会出现问题；一旦NFS服务器数目过多，并且是那种读写都比较频繁的操作，所得到的结果就不是我们所期待的。 下面是某个集群使用nfs共享的示意图： 这种架构除了性能问题而外，还存在单点故障，一旦这个NFS服务器发生故障，所有靠共享提供数据的应用就不再可用，尽管用rsync方式同步数据到另外一个服务器上做nfs服务的备份，但这对提高整个系统的性能毫无帮助。基于这样一种需求，我们需要对nfs服务器进行优化或采取别的解决方案，然而优化并不能对应对日益增多的客户端的性能要求，因此唯一的选择只能是采取别的解决方案了；通过调研，分布式文件系统是一个比较合适的选择。采用分布式文件系统后，服务器之间的数据访问不再是一对多的关系（1个NFS服务器，多个NFS 客户端），而是多对多的关系，这样一来，性能大幅提升毫无问题。 到目前为止，有数十种以上的分布式文件系统解决方案可供选择，如 lustre,hadoop,Pnfs等等。我尝试了 PVFS,hadoop,moosefs这三种应用，参看了lustre、KFS等诸多技术实施方法，最后我选择了moosefs（以下简称MFS）
这种分布式文件系统来作为我的共享存储服务器。为什么要选它呢？我来说说我的一些看法： 1、实施起来简单。MFS的安装、部署、配置相对于其他几种工具来说，要简单和容易得多。看看lustre 700多页的pdf文档，让人头昏吧。 2、不停服务扩容。MFS框架做好后，随时增加服务器扩充容量；扩充和减少容量皆不会影响现有的服务。注：hadoop也实现了这个功能。 3、恢复服务容易。除了MFS本身具备高可用特性外，手动恢复服务也是非常快捷的，原因参照第1条。 4、我在实验过程中得到作者的帮助，这让我很是感激。 MFS文件系统的组成 1、元数据服务器。在整个体系中负责管理管理文件系统，目前MFS只支持一个元数据服务器master，这是一个单点故障，需要一个性能稳定的服务器来充当。希望今后MFS能支持多个master服务器，进一步提高系统的可靠性。 2、数据存储服务器chunkserver。真正存储用户数据的服务器。存储文件时，首先把文件分成块，然后这些块在数据服务器chunkserver之间复制（复制份数可以手工指定，建议设置副本数为3）。数据服务器可以是多个，并且数量越多，可使用的“磁盘空间”越大，可靠性也越高。 3、客户端。使用MFS文件系统来存储和访问的主机称为MFS的客户端，成功挂接MFS文件系统以后，就可以像以前使用NFS一样共享这个虚拟性的存储了。 元数据服务器安装和配置
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
7种分布式文件系统介绍
FastDFS (7) Fastdfs简介 (7) Fastdfs系统结构图 (7) FastDFS和mogileFS的对比 (8) MogileFS (10) Mogilefs简介 (10) Mogilefs组成部分 (10) 0）数据库（MySQL）部分 (10) 1）存储节点 (11) 2）trackers（跟踪器） (11) 3）工具 (11) 4）Client (11) Mogilefs的特点 (12) 1. 应用层——没有特殊的组件要求 (12) 2. 无单点失败 (12) 3. 自动的文件复制 (12) 4. “比RAID好多了” (12) 5. 传输中立，无特殊协议 (13) 6.简单的命名空间 (13) 7.不用共享任何东西 (13) 8.不需要RAID (13)
9.不会碰到文件系统本身的不可知情况 (13) HDFS (14) HDFS简介 (14) 特点和目标 (14) 1. 硬件故障 (14) 2. 流式的数据访问 (14) 3. 简单一致性模型 (15) 4. 通信协议 (15) 基本概念 (15) 1. 数据块(block) (15) 2. 元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode) . 16 2.1这些结点的用途 (16) 2.2元数据节点文件夹结构 (17) 2.3文件系统命名空间映像文件及修改日志 (18) 2.4从元数据节点的目录结构 (21) 2.5数据节点的目录结构 (21) 文件读写 (22) 1.读取文件 (22) 1.1 读取文件示意图 (22) 1.2 文件读取的过程 (23) 2.写入文件 (24) 2.1 写入文件示意图 (24)
海量图片的分布式存储设计与实现
海量图片的分布式存储设计与实现 一、研究背景：性能与资金，二者可兼得？ 1.1 那么问题来了？ 随着互联网的发展，许多大中型的网站都保存了大量的图片资源，用户在访问这些图片资源异常丰富的网站（如淘宝、京东等电子商务网站）时，网页中的图片信息占据了页面数据流量的很大部分，那么问题也来了： （1）由于受客户端浏览器限制，无法从一台服务器上同时下载页面中所有图片信息； PS：当一个网页被浏览时，Web服务器与浏览器建立连接，每个连接表示一个并发。当页面包含多个图片时，Web服务器与浏览器会产生多个连接,同时发送文字和图片以提高浏览速度。因此，页面中图片越多Web服务器受到的压力也就越大。同时由于受到浏览器本身的并发连接数限制(2个～6个并发)，意味着页面上有多于并发连接数限制的图片时，也不能并行地把所有图片同时下载和显示。 （2）由于图片保存在物理服务器上，访问图片需要频繁进行I/O操作：因此当并发用户数越来越多时，I/O操作就会成为整个系统的性能瓶颈； （3）由于受操作系统的限制,一个目录中能存放的图片文件数量也是有限的：随着图片资源不断增加，如何有效管理和维护图片也是一个难题； 1.2 如何解决问题？ （1）对于少数大型网站系统，由于自身具有雄厚的资金和人力资源，可采用NFS、CDN、Lighttpd、反向代理、负载均衡等技术提高用户访问速度；但是，这些技术需要庞大的资金来支持。 （2）对于多数中小型网站系统，有没有一种方案适用于中等规模商务网站的海量图片数据分布式动态存储及负载均衡的解决方案？该方案可否只需增加很少的硬件成本，即可提升网站的访问速度，并且可以根据需要动态调整图片服务器的数量及图片的存储目录，确保系统具有可扩展性和伸缩性。 二、架构设计：构建图片服务器集群 对于小型网站，由于数据规模小，可以把网站所有页面和图片统一存放在一
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/114570999.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/114570999.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)
分布式存储系统的要点
汉柏科技 分布式存储系统要点 王智民 汉柏科技有限公司
分布式存储系统 分布式存储系统，有块存储、对象存储、文件存储，有不同的开源项目如Ceph、GlusterFS、Sheepdog、Swift，还有不同的商业实现如Google、AWS、微软、金山、七牛、又拍、阿里云还有Qingcloud 首先对象存储和文件存储的区别是不大的，存储的都是一样的东西，只是抛弃了统一 的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。 独立的互联网存储服务一般都是做对象存储的，因为块存储是给计算机用的，对象存 储是给浏览器等HTTP客户端用的。
分布式存储系统的三个问题 ?对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？ ?如何对分布式存储的不同实现进行分类？ ?分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？ 1.运行或在线系统需要高性能 2.离线或备份数据需要高容量，低价格 3.所有的数据都必须是可靠的，绝对不能丢 ?对于块存储，要求的访问时延是 10ms 级的，因为给虚拟机用的，传统硬盘也是 10ms 级的时延，请求尺寸都很小，但qps（iops）可能会很高，那么在这种情况下： ?异地多中心是不现实的，存储要和主机尽量接近，相应地可靠性必然会有所打折 ?强一致副本不会过多，强一致要求对时延有影响 ?对于对象存储，要求的访问时延是 100ms - 1s 级的，请求一般是中到大尺寸，低 qps 的，在这种情况下 ?可以用更多的分散副本数来换取更高的可靠性，但过多副本增加维持一致性的难度，需要折衷
分布式存储系统的三个问题 ?对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？ ?如何对分布式存储的不同实现进行分类？ ?分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？ 按照存储接口来划分 1.对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S3 2.块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口 需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向块存储的接口） 3.文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。
常见的分布式文件系统
常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。 Google学术论文，这是众多分布式文件系统的起源 ================================== Google File System（大规模分散文件系统） MapReduce （大规模分散FrameWork） BigTable（大规模分散数据库） Chubby（分散锁服务） 一般你搜索Google_三大论文中文版(Bigtable、 GFS、 Google MapReduce)就有了。做个中文版下载源：https://www.360docs.net/doc/114570999.html,/topics/download/38db9a29-3e17-3dce-bc93-df9286081126 做个原版地址链接： https://www.360docs.net/doc/114570999.html,/papers/gfs.html https://www.360docs.net/doc/114570999.html,/papers/bigtable.html https://www.360docs.net/doc/114570999.html,/papers/mapreduce.html GFS（Google File System） -------------------------------------- Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。 下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。
基于HDFS的分布式文件系统存储研究与优化
基于HDFS的分布式文件系统存储研究与优化传统的存储系统无法满足呈爆炸性增长的海量数据存储需求,分布式文件系统应运而生,如今已得到广泛应用。传统的分布式文件系统通常采用多副本技术来保证数据的可靠性。 对于副本系数为3的系统,一份数据被切分为几个块,每个块的3个副本分别存储在不同的数据节点。这种备份方法最大的缺点是需要极大的额外存储开销。 随着数据量的增长,所需的存储空间增长速度将远远大于硬件设备的扩展速度,存储开销将成为数据中心的一个主要成本瓶颈。纠删码技术只需要较少的额外开销就可以获得很高的数据可靠性。 而所有的纠删码中,里德所罗门码(Reed-Solomon Codes,RS码)最为常用。纠删码技术应用于分布式文件系统能显著降低存储开销、提高数据可靠性,但在修复丢失的数据时,需要付出极大的代价。 就修复单个块而言,部署了里德所罗门码系统的带宽和I/O开销甚至达到了三副本系统的12倍。为此,本文提出了一个改进的RS码方案。 在RS码的基础上,通过添加额外的校验块,改善RS码的局部性。对于 RS(12,4)码,12个数据块生成4个校验块(全局校验块),我们仅需在这个基础上将12个数据块分成3组,每组4个块,每4个块生成一个额外校验块(局部校验块),就能使原RS码的局部性由12降为4。 这意味着原来修复单个块需要读取和传输12个块,现在仅需4个块,极大的降低了修复所需的磁盘I/O和网络带宽开销。另外,本文证明了当丢失单个全局校验块时,同样能够利用三个局部校验块进行快速恢复。 因为系统无需为全局校验块生成额外的校验块,因此提高了存储效率。我们
通过标准马尔可夫模型估算两种不同方案的平均数据丢失时间,来进行可靠性比较,结果表明改进后的方案可靠性达到了原RS码将近100倍。 同时,我们将优化方案的代码部署到了Hadoop HDFS中,并和部署了RS码的HDFS做比较。实验结果表明,优化后的方案仅以19%的额外存储空间为代价,使系统修复单个块错误时的磁盘I/O和网络开销降为原来的39%。 因为修复效率更高,所以改进后的方案同时能为系统提供更高的可靠性。
分布式存储基础、Ceph、cinder及华为软件定义的存储方案
块存储与分布式存储 块存储，简单来说就是提供了块设备存储的接口。通过向内核注册块设备信息,在Linux 中通过lsblk可以得到当前主机上块设备信息列表。 本文包括了单机块存储介绍、分布式存储技术Ceph介绍，云中的块存储Cinder，以及华为软件定义的存储解决方案。 单机块存储 一个硬盘是一个块设备，内核检测到硬盘然后在/dev/下会看到/dev/sda/。因为需要利用一个硬盘来得到不同的分区来做不同的事，通过fdisk工具得到/dev/sda1, /dev/sda2等，这种方式通过直接写入分区表来规定和切分硬盘,是最死板的分区方式。 分布式块存储 在面对极具弹性的存储需求和性能要求下，单机或者独立的SAN越来越不能满足企业的需要。如同数据库系统一样，块存储在scale up的瓶颈下也面临着scale out的需要。 分布式块存储系统具有以下特性： 分布式块存储可以为任何物理机或者虚拟机提供持久化的块存储设备; 分布式块存储系统管理块设备的创建、删除和attach/detach; 分布式块存储支持强大的快照功能，快照可以用来恢复或者创建新的块设备; 分布式存储系统能够提供不同IO性能要求的块设备。 现下主流的分布式块存储有Ceph、AMS ESB、阿里云磁盘与sheepdog等。 1Ceph 1.1Ceph概述 Ceph目前是OpenStack支持的开源块存储实现系统(即Cinder项目backend driver之一) 。Ceph是一种统一的、分布式的存储系统。“统一的”意味着Ceph可以一套存储系统同时提供对象存储、块存储和文件系统存储三种功能，以便在满足不同应用需求的前提下简化部署
分布式存储系统技术说明
技术层次图 各技术简介 1.1mybatis简介 MyBatis 是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除
了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的XML 或注解用于配置和原始映射，将接口和Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。 每个MyBatis应用程序主要都是使用SqlSessionFactory实例的，一个SqlSessionFactory实例可以通过SqlSessionFactoryBuilder获得。SqlSessionFactoryBuilder可以从一个xml配置文件或者一个预定义的配置类的实例获得。 用xml文件构建SqlSessionFactory实例是非常简单的事情。推荐在这个配置中使用类路径资源（classpath resource)，但你可以使用任何Reader实例，包括用文件路径或file://开头的url创建的实例。MyBatis有一个实用类----Resources，它有很多方法，可以方便地从类路径及其它位置加载资源。 1.2webservice简介 Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。 1.3jquery简介
jQuery UI 是以jQuery 为基础的开源JavaScript 网页用户界面代码库。包含底层用户交互、动画、特效和可更换主题的可视控件。我们可以直接用它来构建具有很好交互性的web应用程序。所有插件测试能兼容 jQuery UI包含了许多维持状态的小部件（Widget），因此，它与典型的jQuery 插件使用模式略有不同。所有的jQuery UI 小部件（Widget）使用相同的模式，所以，只要您学会使用其中一个，您就知道如何使用其他的小部件（Widget）。 1.4springmvc简介 Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在Spring Web Flow里面。Spring 框架提供了构建Web 应用程序的全功能MVC 模块。使用Spring 可插入的MVC 架构，可以选择是使用内置的Spring Web 框架还可以是Struts 这样的Web 框架。通过策略接口，Spring 框架是高度可配置的，而且包含多种视图技术，例如JavaServer Pages（JSP）技术、Velocity、Tiles、iText 和POI。Spring MVC 框架并不知道使用的视图，所以不会强迫您只使用JSP 技术。Spring MVC 分离了控制器、模型对象、分派器以及处理程序对象的角色，这种分离让它们更容易进行定制。 1.5spring简介 Spring是一个开源框架，Spring是于2003 年兴起的一个轻量