Lustre1.6 分布式文件系统集群使用手册.

Lustre1.6分布式文件系统集群使用手册

第一部分体系结构

第一章Lustre集群

1.1什么是lustre？

lustre是一个高性能，多网卡，容错，POSIX标准的linux集群网络文件系统。

lustre的关键特征：

●能够在运行在一个大的网络结构上

●更有效率的文件并发通路锁

●一个服务器节点报错的重建的failover功能

●为可扩展的数据通路提供分布式文件对象句柄

Lustre是一种纯软件式，开源的文件集群系统，他为快速的网络提供了本地硬盘，他能够后使用看起来像块状设备的一些存储媒介。

1.2 lustre 软件

Lustre软件由三个相互影响的软件部分组成：

●Linux kernel patch

Lustre对linux内核进行了重要更改以提高他的性能，一些已打过补

丁的kernel也能在我们的网站上下载。另外，Lustre client也能在没

有修改过kernel上运行。

●Lustre 模块

Lustre 内核模块提供了文件系统的server及client

●用户空间效用

配置需要一些用户空间和启动/停掉lustre server或client

1.3 Lustre 组成部分

一个Lustre文件系统包括四个主要部分

●Management Server

●Meta Data Target （MDT）

●Object Storage Targets （OSTs）

●Lusetre Clients

Lustre clients 提供了lustre文件系统的远程通路。这个文件系统是由OST提供文件内

容，MDT提供文件元数据（目录结构，文件大小等等）。一个独立的lustre文件系统可能有

多个osts，每台ost提供文件数据存储的一部分。值得注意的是：一个文件和一台ost并不

是一对一的关系，为了性能，一个文件可能被分割存储在许多ost上，每台mdt和ost可以

可以用failover 提供备份存储接口来避免它宕机造成的节点错误。

mdt,ost,client能过同时运行在一个节点上，不过比较好的做法是让mdt运行在单独的一

台节点上，两台，或者更多的ost也运行在单独的存储节点上，client可以挂载在任何节点

上。

下图1.1.1 比较合理的Lustre文件系统集群结构：

1.3.1 the management server（mgs）

mgs定义了一个站点上所有lustre文件系统的配置信息。每个lustre系统中的ost都提

供mgs信息，client从mgs获得这些信息。mgs能够动态升级ost及client的配置信息。mgs

要求有自己的存储空间。当然，mgs能够和mdt共享存储空间。mgs是文件系统不可分割

图1.1.1

的一部分，它能够提供每个lustre文件集群系统的配置结构。

1.3.2 The Meta Data Target （mdt）

mdt为单独的文件系统的元数据信息提供了后端存储区，mds为一个或多个mdt提供网络请求的句柄。（组织与个体的说法）在1.6这个版本里降使用更明确的说法。（比较先前1.4版的）

mdt的文件层次的组织管理着元数据，通过文件特征存储到ost上。

1.3.3 The Object Storage Targets （osts）

一个存储对象空间提供那些被分成块状文件对象数据的后端存储。有许多osts提供这个不同块存储的访问。（mdt保留着块存储位置的信息）在osts的一个节点上，一个对象存储服务能够提供一个或多个本地osts需要的网络句柄。

1.3.4 Lustre Client Nodes

Lustre clients是文件系统的使用者。他们通常能够被显示，计算大小或者显示在桌面。the Lustre client 需要lustre 软件去挂载一个lustre文件系统。注意：lustre 不是nfs。

Lustre client 软件是由linux 虚拟文件系统和lustre 服务之间的一个接口组成。每个对象都有个一个client的副本：元数据client（MDC），对象存储client和一个管理client（MGC），一组OSCs可以编为一个逻辑卷。他们共同作用，提供了文件系统的透明传输通路。

所有挂载文件系统的clients在任何时间看起来像单独的，一致的，通过命名空间同步的。在相同时间内，不同的clients能够在写入同样文件的不同部分，同时另外的clients能够读取这些文件。这是模拟一个lustre文件系统运行的情况。

（几乎）所有活动的对象存储驱动器都能够lustre clients 请求。

1.3.5 Lustre networking

Server 和clients 彼此间的通讯通过一个叫LNET的网络API来进行。LNET是在网络层

进行传输。

这个API 通过网络网络信息提供传送和事件变化。如果网络传输层提供远程DMA，它也能够使用DMA提供高级的性能。以及不同节点在不同网络中传输自定路由规则。

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

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

【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）

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。

RedHat GFS 集群文件系统入门和进阶资源帖

https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/viewthread.php?tid=777867&extra=page %3D1%26filter%3Ddigest GFS = RedHat Global File System GFS 的入门必读以下为入门必看 - GFS 的介绍 https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/solutions/gfs/ - RedHat杂志关于GFS的最佳实践https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/magazine/009jul05/features/gfs_practices/ - RedHat杂志关于GFS和以太网和SAN光纤存储网的介绍https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/magazine/008jun05/features/gfs/ - RedHat杂志关于企业如何用GFS来存储数据的介绍https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/magazine/009jul05/features/gfs_overview/ - RedHat杂志关于用GFS来做数据共享的介绍https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/magazine/006apr05/features/gfs/ - RedHat杂志关于RHCS集群的介绍https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/magazine/009jul05/features/cluster/ - RedHat 官方的GFS 概述文档https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/whitepapers/rha/gfs/GFS_INS0032US.pdf - RedHat 关于GFS扩展性的介绍 https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/solutions/scaleout/ - RedHat和HP提供的HP MC/SG + GFS的方案介绍https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/promo/hp_serviceguard/ (注意右侧的多个连接所指向的文档) - GFS 6.1U3版本的Release notes https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/docs/manua ... HEL4U3-relnotes.txt - GFS 6.1U2版本的Release notes https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/docs/manua ... HEL4U2-relnotes.txt - GFS 6.1的Release notes https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/docs/manua ... FS_6_1-relnotes.txt - GFS 6.1的Admin Guide https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/docs/manuals/csgfs/browse/rh-gfs-en/ - 本版suran007 同学提供的"GFS6.1 ON RHAS4 U2安装文档" https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/viewthr ... &extra=page%3D1

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

分布式文件系统架构设计(20201126073806)

分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.

2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5

1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System )，简称HDFS，解决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce ，解决了海量数据如何计算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2. HDFS1

分布式文件系统架构设计

目录 1.前言 (3) 2.HDFS1 (3) 3.HDFS2 (5) 4.HDFS3 (11) 5.结语 (15)

1.前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS，解决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce，解决了海量数据如何计算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop重要的比较大的版本有:Hadoop1，Hadoop2，hadoop3。同时也相对应的有HDFS1，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2.HDFS1

最早出来投入商业使用的的Hadoop的版本，我们称为Hadoop1，里面的HDFS就是HDFS1，当时刚出来HDFS1，大家都很兴奋，因为它解决了一个海量数据如何存储的问题。HDFS1用的是主从式架构，主节点只有一个叫：Namenode，从节点有多个叫：DataNode。我们往HDFS上上传一个大文件，HDFS会自动把文件划分成为大小固定的数据块（HDFS1的时候，默认块的大小是64M，可以配置），然后这些数据块会分散到存储的不同的服务器上面，为了保证数据安全，HDFS1里默认每个数据块都有3个副本。Namenode是HDFS的主节点，里面维护了文件系统的目录树，存储了文件系统的元数据信息，用户上传文件，下载文件等操作都必须跟NameNode进行交互，因为它存储了元数据信息，Namenode为了能快速响应用户的操作，启动的时候就把元数据信息加载到了内存里面。DataNode是HDFS的从节点，干的活就很简单，就是存储block文件块。

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。

san文件系统与集群文件系统

SAN文件系统与集群文件系统及其应用发展趋势张敬亮摘要：本文主要介绍与分析传统网络存储方式与新的存储架构，以及国内自主研发的集群存储系统—蓝鲸集群存储系统与SAN文件系统的发展与应用情况。关键字：SAN 集群文件系统、蓝鲸集群文件系统 1传统网络存储方式所面临的挑战随着以NAS1和SAN2为代表的网络存储架构逐渐走向成熟，厂商对其理念进行的大量宣传与推广，以及网络存储系统对数据进行集中存储和管理所带来的优越性，网络存储已经逐渐被人们接受，其应用也迅速推广至各个行业。换言之，传统的NAS和SAN产品很好地解决了分散存储所面临的可用性、可管理性和可扩展性等大部分问题，但随着信息化技术的迅猛发展，诸如高性能计算、视频编辑、遥感信息处理等技术的大规模应用，对网络传存储系统提出了更高的要求： 1．需要支持更多的客户机进行高性能的文件共享，从而提高业务处理效率，减少因数据拷贝而造成的不必要的损失。 2．希望系统的性能和容量可在线扩展，无需停止业务。然而，在目前主流的存储架构中，存在着如下问题： 1．由于SAN提供的是块级数据共享, 所以，要想实现多个平台的文件共享，还有很多障碍。 2．在SAN系统中，因为每个应用节点的逻辑卷之间无法实现容量共享，所以整个系统的存储利用率仍然比较低。而且，当系统中的逻辑卷容量不足时，无法实现在不影响业务的情况下的在线扩容。 3．NAS产品可以实现文件共享，而且每个节点都可以同时共享整个系统的存储空间，利用率更高。但在传统的NAS产品中，所有数据都要经过单一I/O（输入/ 输出）节点，所以当客户节点增多或负载加大时，NAS产品的文件并发访问性能不尽如人意，同时，一般的NAS产品都无法实现存储容量和性能的在线扩展。 4．虽然陆续出现了诸如NAS集群、NAS网关等改良的方案，但都因为架构的限制无法实现本质上的突破。 2新的存储架构应运而生为解决上述问题产生了新型存储架构，即支持集群文件系统的集群存储架构和结合 1 Network Attached Storage，网络附连存储 2 Storage Area Storage，存储区域网

Hadoop分布式文件系统方案

Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点原文：https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注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、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。

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)

GPFS通用并行文件系统浅析

GPFS 通用并行文件系统(General Parallel File System ?C GPFS)将所有的物理资源(包括服务器和磁盘阵列)都视为虚拟文件系统的对象，允许使用者共享分布在多个节点和多个磁盘上的文件。它允许并行的应用程序同时从GPFS 节点组(nodeset)中的任何节点访问相同或不同的文件(节点组nodeset 被定义为一组运行相同版本GPFS的节点)。一个GPFS通用并行文件系统可以横跨在群集内的所有主机上，分布在所有磁盘上。GPFS文件系统在读写文件时采用条带化技术，将数据分成条带并行写入到该GPFS下的所有NSD中。在有高速数据通道的GPFS配置下，读写文件时可以通过所有主机的光纤通道访问所有的磁盘。 GPFS通用并行文件系统的设计目标是使数据分布在一个集群中的所有节点上，允许应用程序通过标准的UNIX文件系统接口来访问数据。大多数的UNIX文件系统被设计在单一服务器环境下使用，在这一环境下, 增加文件服务器也不会提高特定的文件存取的性能。 GPFS通过将I/O分布在多个硬盘提高性能，通过日志和复制的方式提高数据的可靠性，通过增加节点和在节点之间由SP Switch互联提高系统的可扩展性。通过将文件分布在多个节点和磁盘上，GPFS可以超越单一节点和单一文件系统的性能极限。文件系统能够跨越多个节点和多组磁盘，这些磁盘可以是使用SSA 技术在HACMP 群集里面直接地连接到每个节点上进行物理共享，也可以是由IBM的VSD(Virtual Shared Disk)和SP Switch技术使经过软件进行共享。 GPFS的系统资源可以动态调整，可以在文件系统挂载情况下添加或者删除硬盘。当处于相对空闲时,用户可以在已配置的硬盘上重新均衡文件系统以提高吞吐量。可以在不重新启动GPFS服务情况下添加新节点。 GPFS通用并行文件系统还通过用户端的数据缓存，大的文件页的支持(16 kB- 1024 kB)，文件预读和延迟写的功能等技术提高性能，其性能超过网络性文件系统(NFS),分布式文件系统(DFS)和日志文件系统(JFS)。与这些文件系统不同，GPFS文件系统可以通过在群集或SP系统中增加节点的方式提高性能。 GPFS通用并行文件系统是一种日志文件系统,为不同节点建立各自独立的日志。日志种记录Metadata的分布,一旦节点发生故障后,可以保证快速恢复数据。GPFS fail-over功能通过规划,将数据分布到不同failure group内达到高可用性，减少单点故障的影响。为了保证数据可用性，GPFS在多个failure group内为每个数据实例做备份，即使创建文件系统时没有要求复制，GPFS也会自动在不同的failure group内复制恢复日志。

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/cb15228677.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/cb15228677.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)

如何选择集群文件系统

如何选择集群文件系统本文将介绍一些常用的物理存储架构以及群集和分布式文件系统。希望这能让你们对这类技术有一个初步的认识，以便更好地满足高使用率存储的需求。建立集群和使用率高的数据存储解决方案有很多选择，但是要想弄清每种选择的优劣则要花点时间进行研究。存储架构和文件系统的选择至关重要，因为大部分的存储解决方案都有严格的限制条件，需要仔细设计工作环境。基础架构有些读者也许希望装配一组可以并行访问同一个文件系统的服务器，而另一些读者可能想复制存储器并提供并行访问和冗余。有两种方法可以实现多服务器访问同一个磁盘，一种方法是让那些服务器都可以看到那个磁盘，另一种方法则是通过复制。共享磁盘结构在光纤通道SAN和iSCSI领域是最常见的结构。配置存储系统相当简单，这样多个服务器就可以看到同一个逻辑块设备或LUN，但是如果没有群集文件系统，那么当多个服务器同时想使用那个逻辑块设备时就会出现混乱。这个问题与使用群集文件系统有关，我们将在下文中详细介绍。一般而言，共享磁盘系统有个弱点，那就是存储系统。但是情况也并非总是如此，因为利用现在的技术是很难理解共享盘的概念的。SAN、NAS设备和基于Linux系统的商品硬件可以将所有的基础磁盘实时复制到另一个存储节点，从而提供一个模拟共享盘环境。基础模块设备被复制之后，那些节点就可以访问相同的数据，也可以运行同一个群集文件系统了，但是这种复制超出了传统共享盘的定义。相反，不共享才是共享盘的问题所在。连接着不同存储设备的节点会在每个模块被写入数据时将变化通知给主服务器。现在，不共享架构仍存在于Hadoop那样的文件系统之中，那些文件系统可以在许多节点故意建立多个数据副本，从而提高性能和冗余。而且，在不同存储设备或节点之间利用自己的存储设备进行复制的群集也可以做到不共享。设计选择正如我们所说的，你不能通过多个服务器访问同一个模块设备。你听说过文件系统锁定，因此普通的文件系统并不能实现这一点就有些奇怪了。在文件系统级别上，文件系统本身会将文件锁定以保证数据不会出错。但是在操作系统级别上，文件系统启动程序完全可以访问基础模块设备，它们可以在基层模块设备之间自由的漫游。大部分文件系统都会认为它们被分配了一个模块设备，而且那个模块设备也只是它们自己所有。为了解决这个问题，集群文件系统采用了一种并行控制机制。有些集群文件系统将把元数据保存在共享设备的一个分区里，另一些集群文件系统则会使用集中式元数据服务器来保存元数据。不管采用哪种方案，集群中的所有节点都可以看到文件系统的状态，从而保证安全的并行访问。然而，如果你想保证系统的高利用率和消除单点故障问题，那么采用集中式元数据服务器的解决方案就要略逊一筹了。另一个注意事项：集群文件系统要求在节点发生故障时迅速做出反应。如果某个节点写入错误数据或由于某种原因停止关于元数据变化的通信，其他节点必须能够将它隔离出去。隔离可以通过多种方式来实现，最常用的方法是利用断电管理来实现。健康的节点可以在发现问题时第一时间关闭另一个节点电源(STONITH)以保全数据。集群文件系统词典 GFS：全局文件系统 GFS是应用最广泛的集群文件系统。它是由红帽公司开发出来的，允许所有集群节点并行访问。元数据通常会保存在共享存储设备或复制存储设备的一个分区里。

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/cb15228677.html,/topics/download/38db9a29-3e17-3dce-bc93-df9286081126 做个原版地址链接： https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/papers/gfs.html https://www.360docs.net/doc/cb15228677.html,/papers/bigtable.html https://www.360docs.net/doc/cb15228677.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。

WebLogic集群详细方案设计

From here 数据库层：数据库：oracle 10g 数据库服务器：2台以上F5 设备：2台

部署图：采用RAID 0+1的磁盘阵列部署描述： 1.F5虚拟地址作为对数据用户的唯一地址。 2.F5有主备2台设备，相互之间部署心跳线，在F5的配置中设定其中一台作为主机，配置心跳的告警设置和数据库服务器的告警设置。 3.ORACLE需要安装F5的管理插件以监控数据库服务器性能参数和状态。 4.数据库采用RAC的方式进行集群，数据库之间有心跳线。 5.服务器Cluster需要一个统一的时间，在整个应用中由统一的服务器提供同步服务。

6.在数据库服务器集群和文件系统之间的交换机需要有主备线路。访问控制： 1.对F5虚拟地址的访问需要在数据库防火墙中配置白名单 2.数据库的实地址只有DBA等数据库管理角色才能访问负载均衡： 1.F5设备通过在Oracle服务器上的插件获取各个数据库本身的连接数，内存使用量，CPU 占用率等参数，以及在F5配置中设置负载分发的规则来分发对数据库的真实访问。2.对于数据库Cluster来说，采用10g以上版本的RAC的方式会有一个公用的缓存区。数据安全： 1.在文件系统中采用RAID 0+1的方式进行数据存放和备份 2.磁带库作为文件系统的最终容灾备份。故障处理： 1.在F5主机出现故障时，由F5备用的心跳监控到并做自动切换，同时可以按告警配置进行对应操作。 2.数据库节点中一台出现问题时，会由别的节点接手，同时F5会监控到数据库的状态出现异常并按照告警配置进行对应操作，例如【发送告警邮件】等。 3.在数据库集群和文件系统的网络中，当主要线路出现问题，由备用线路接手。优点： 1.可扩展性好，在性能出现瓶颈的时候不需要修改整体布局，只需要增加服务器并配置 2.可靠性好，所有设备都至少有一个备用节点。 3.访问无缝隙，对于用户来说只有一个访问接口，对于内部所有节点的备用节点都能实现自动切换或自动故障点剔除。