Openstack之分布式存储Ceph,swift,hdfs
什么是计算机网络大数据常见的计算机网络大数据处理技术有哪些
什么是计算机网络大数据常见的计算机网络大数据处理技术有哪些计算机网络大数据处理技术概述计算机网络大数据处理技术是指通过计算机网络连接不同的计算资源，对大规模的数据进行存储、处理和分析的技术方法。
随着互联网的发展和智能设备的普及，大数据的规模不断增大，传统的数据处理方法已经无法满足对大数据的需求。
计算机网络大数据处理技术应运而生，为大数据的处理提供了高效、便捷和可扩展的解决方案。
一、分布式存储技术分布式存储技术是计算机网络大数据处理的基础技术之一。
它通过将大量的数据分散存储在多个节点上，实现数据的可靠性和可扩展性。
常见的分布式存储技术包括：1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Apache Hadoop项目中的一部分，它的设计目标是存储和管理大规模数据集。
Hadoop将数据拆分成块并分布存储在不同的服务器上，提供高容错性和高吞吐量的数据访问。
2. 分布式对象存储（Ceph）：Ceph是一个开源的分布式存储系统，它用于存储海量的数据，并提供统一的接口进行访问。
Ceph将数据切分成对象并分布存储在多个节点上，通过数据副本和自动数据迁移实现数据的容错性和负载均衡。
3. 分布式键值存储（Redis）：Redis是一个高性能的内存数据库，它将键值对存储在内存中，通过网络访问并支持持久化存储。
Redis分布式存储通过使用集群和主从复制等技术实现数据的可扩展性和高可用性。
二、分布式处理技术分布式处理技术是计算机网络大数据处理的核心技术之一。
它通过将大规模的任务切分成多个子任务，并分布在不同的计算资源上并行处理，提高数据处理的效率和速度。
常见的分布式处理技术包括：1. MapReduce：MapReduce是一种编程模型和计算框架，用于支持大规模数据集的并行处理。
MapReduce将数据处理任务划分为Map阶段和Reduce阶段，通过分布式计算的方式实现数据的处理和计算。
2. Spark：Spark是一个开源的大数据计算框架，它提供了丰富的API和工具，用于支持大规模数据的分布式处理。
openstack原理
openstack原理OpenStack是一种开源的云计算平台，它由一系列相互关联的服务组成，包括计算、存储、网络等。
它的设计理念是实现可扩展性、高可用性和自动化管理，为用户提供弹性、稳定和高效的云计算服务。
OpenStack的核心组件包括Nova（计算）、Swift（对象存储）、Cinder（块存储）、Neutron（网络）、Glance（镜像）、Keystone（身份认证）、Horizon（仪表盘）等。
这些组件共同构成了一个完整的云计算平台，可以满足不同用户的需求。
在OpenStack中，计算服务（Nova）负责管理虚拟机实例，包括创建、启动、停止、删除等操作。
它支持多种虚拟化技术，如KVM、Xen、VMware等，用户可以根据自己的需求选择合适的虚拟化方案。
存储服务是OpenStack的另一个重要组件，它包括对象存储（Swift）和块存储（Cinder）。
对象存储提供了高可用、可扩展的存储服务，适用于存储大量非结构化数据，如图片、视频、文档等。
块存储则提供了持久化的存储服务，适用于虚拟机实例的磁盘存储。
网络服务（Neutron）负责管理云计算平台的网络资源，包括虚拟网络、子网、路由等。
它支持多种网络模式，如Flat、VLAN、GRE、VXLAN等，可以满足不同用户的网络需求。
OpenStack的身份认证服务（Keystone）提供了统一的身份认证和授权机制，用户可以通过它管理云计算平台的用户、角色、项目等。
仪表盘（Horizon）是OpenStack的管理界面，用户可以通过它进行云资源的管理和监控。
除了核心组件外，OpenStack还提供了丰富的插件和扩展，如数据库服务（Trove）、消息队列服务（Zaqar）、容器服务（Magnum）等，用户可以根据自己的需求选择合适的扩展服务。
总的来说，OpenStack是一个功能强大、灵活多样的云计算平台，它可以满足不同用户的需求，为他们提供弹性、稳定和高效的云计算服务。
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。
1Ceph1.1Ceph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和运维。
“分布式”在Ceph系统中则意味着真正的无中心结构和没有理论上限的系统规模可扩展性。
Ceph具有很好的性能、可靠性和可扩展性。
其核心设计思想，概括为八个字—“无需查表，算算就好”。
1.2Ceph系统的层次结构自下向上，可以将Ceph系统分为四个层次：基础存储系统RADOS（Reliable, Autonomic, Distributed Object Store，即可靠的、自动化的、分布式的对象存储）；基础库LIBRADOS；高层应用接口：包括了三个部分：RADOS GW（RADOS Gateway）、RBD（Reliable Block Device）和Ceph FS（Ceph File System）。
分布式对象存储，块存储，文件存储minio，ceph,glusterfs,openstac。。。
分布式对象存储，块存储，⽂件存储minio，ceph,glusterfs,openstac。
对象存储不是什么新技术了，但是从来都没有被替代掉。
为什么？在这个⼤数据发展迅速地时代，数据已经不单单是简单的⽂本数据了，每天有⼤量的图⽚，视频数据产⽣，在短视频⽕爆的今天，这个数量还在增加。
有数据表明，当今世界产⽣的数据，有80%是⾮关系型的。
那么，对于图⽚，视频等数据的分析可以说是⼤数据与⼈⼯智能的未来发展⽅向之⼀。
但是如何存储这些数据呢？商⽤云⽅案往往价格昂贵，⽽传统的⼤数据解决⽅案并不能充分⽀撑图⽚，视频数据的存储与分析。
本⽂将详细的介绍开源的对象存储解决⽅案Minio的部署与实践，⽂章将分为以下⼏部分进⾏介绍。
本⽂基于2021年10⽉Minio最新版本整理，后续⽂档更新，请关注⼤数据流动⽂档版权所有公众号⼤数据流动，请勿做商⽤，如需转载与作者独孤风联系。
1、对象存储从本质上讲，对象存储是⼀种数据存储架构，允许以⾼度可扩展的⽅式存储⼤量⾮结构化数据。
如今，我们需要在关系或⾮关系数据库中存储的可不仅仅是简单的⽂本信息。
数据类型包括电⼦邮件、图像、视频、⽹页、⾳频⽂件、数据集、传感器数据和其他类型的媒体内容。
也就是⾮结构化的数据。
区别于传统的存储，对象存储⾮常适合图⽚视频等数据的存储。
这⾥就不得不提到另外两种存储⽅式。
⽂件存储 vs 块存储 vs 对象存储⽂件存储是⽹络附加存储，其中数据存储在⽂件夹中。
当需要访问⽂件时，计算机必须知道找到它的完整路径。
块存储将数据保存在原始块中，与⽂件存储不同，它可以通过存储区域⽹络访问，低延迟⾼性能，⼀般⽤于数据库相关操作。
很明显，⽂件存储便于共享，但是性能很差。
块存储性能好，但是⽆法灵活的共享。
那么，有没有⼀种⽅案可以兼顾呢？对象存储对象存储是⼀种全新体系结构，其中每个⽂件都保存为⼀个对象，并且可以通过 HTTP 请求访问它。
这种类型的存储最适合需要管理⼤量⾮结构化数据的场景。
OpenStack存储架构三种流派解读
在UnitedStack组织的存储技术研讨会上，三位来自于UnitedStack、IBM和HP的存储专家分别就UnitedStack文件共享服务、IBM 弹性存储和HP Helion VSA进行了深入解读，详细阐述了OpenStack Manila和Ceph、GPFS到弹性存储的演进、VSA和Helion的结合等技术。
这也可以说是目前市场上云环境下存储架构的经典流派解读。
UnitedStack：如何在OpenStack平台实现文件共享服务？第一位嘉宾的是来自于UnitedStack的资深存储工程师孟圣智，他主要讲述了UnitedStack明年将会重磅推出的文件共享服务。
文件共享服务是企业存储的刚性需求。
根据IDC 2012数据，65%的数据存储是以文件的形态存在的，大量传统应用需要使用文件系统作为存储媒介。
现在大量企业应用往云平台上迁移，自然对传统NAS服务在虚拟化环境下的实现有强烈的需求，那么在OpenStack平台上，如何实现文件共享服务呢？目前，由NetAPP和Mirantis主导的Manila项目越来越受到OpenStack用户的关注，Manila提供了安全的多租户的文件共享服务，现在支持NFS和CIFS，在OpenStackJuno版中已经有了稳定分支。
Manila的核心概念有：共享目录、ACL、共享网络、快照、后端驱动。
目前支持的后端驱动有GPFS、GlusterFS、EMCVNX等。
在云平台上，所有服务必须要考虑多租户资源隔离，目前Manila 的多租户资源隔离依赖于Neutron的私有网络隔离。
Manila的通用驱动的方式是通过Nova创建一台虚拟机(Service VM)，通过Cinder创建一个Volume，并挂载到Service VM上。
Service VM格式化这个Volume，用它作为共享目录，对外提供NFS/CIFS共享服务。
相对于块存储，Manila面临的问题更多。
分布式存储Ceph技术
分布式存储Ceph技术分布式存储介绍⼤规模分布式存储系统的定义如下：“分布式系统是⼤量普通的PC通过⽹络互连，对外提供⼀个整体的存储服务”。
分布式存储系统有以下的特性：可扩展性：分布式存储系统可以扩展到⼏百台的集群规模，⽽且随着集群规模的增长，系统的整体性能呈线性增长；低成本：分布式存储系统的⾃动容错、⾃动负载均衡机制使其可以构建在普通的PC机器上，另外，线性扩展的能⼒也使得增加、减少机器⾮常的⽅便，可以实现⾃动运维；⾼性能：⽆论是针对整个集群还是单台服务器，都要求分布式存储系统具备⾼性能；易⽤：分布式存储系统需要对外提供易⽤的接⼝，另外，也要求具备完善的运维、监控⼯具，并可以⽅便的和系统进⾏集成。
分布式存储系统的主要挑战在于数据、状态信息的持久化，要求在⾃动迁移、⾃动容错、并发读写的过程中保证数据的⼀致性。
分布式存储涉及的技术主要来⾃两个领域：分布式系统以及数据库，如下所⽰：数据分布：如何将数据分布到多台机器上并保证数据分布均匀？数据分布到多台服务器之后如何实现跨服务器读写操作？⼀致性：如何将数据的多个副本复制到多台服务器，即使在异常的清空下，也能够保证数据在不同副本之间的⼀致性容错：如何检测到服务器故障？如何⾃动将出现故障的机器上的数据和服务迁移到别的机器上？负载均衡：新增服务器和集群正常运⾏的过程中如何实现⾃动负载均衡？数据迁移的过程中如何保证不影响已有的服务？事务和并发控制：如何设计对外接⼝使得系统更容易使⽤？如何设计监控系统并将系统的内部系统状态以⽅便的形式暴露给运维⼈员？压缩、解压缩算法：如何根据数据的特点设计合理的压缩和解压缩算法？如何平衡压缩算法节省的空间存储和对CPU资源的消耗？存储分类本地存储系统级⽂件系统 ext4 xfs ntfs⽹络存储⽹络级⽂件系统共享的都是⽂件系统nfs ⽹络⽂件系统hdfs 分布式⽹络⽂件系统glusterfs 分布式⽹络⽂件系统共享的是裸设备块存储 cinder ceph(块存储对象存储⽹络⽂件系统-分布式)SAN(存储区域⽹)分布式集群client|namenode 元数据服务器|------------------------------------| | |datanode datanode datanode分布式存储种类及其对⽐Hadoop HDFS(⼤数据分布式⽂件系统)Hadoop分布式⽂件系统(HDFS)是⼀个分布式⽂件系统，适⽤于商⽤硬件上⾼数据吞吐量对⼤数据集的访问的需求。
分布式存储技术的分类
分布式存储技术的分类
分布式存储技术是指将数据分散存储在多个节点上，通过网络协议进行数据的读写和管理。
根据不同的存储方式和技术实现，可以将分布式存储技术分为以下几类：
1. 文件系统存储：基于文件系统的分布式存储，如Hadoop分布式文件系统(HDFS)、GlusterFS等，数据以文件形式存储在多个节点之间进行分布式访问和管理。
2. 对象存储：将数据以对象的形式存储，如OpenStack Swift、Amazon S3等，数据以对象的形式存储在多个节点之间进行分布式管理，可快速扩展存储容量和处理能力。
3. 块存储：将数据分为多个块进行存储，如Ceph、DRBD等，数据块分散存储在多个节点之间进行管理和访问，可提高数据的存储效率和可靠性。
4. 分布式数据库：将数据存储在分布式数据库中，如Cassandra、MongoDB等，通过分布式的数据存储和管理，提高了数据库的可扩展性和可靠性。
5. 存储虚拟化：通过虚拟化技术将多个物理存储设备汇聚成一个逻辑存储池进行管理，如VMware vSAN、Microsoft Storage Spaces 等，可实现存储资源的优化利用和动态分配。
以上是分布式存储技术的主要分类，不同的存储方式和技术实现在不同场景下有不同的适用性，需要根据实际需求进行选择和应用。
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分布式存储Ceph技术架构原理
分布式存储 Ceph 技术架构原理【摘要】本文带你层层深入Ceph的架构原理、读写原理，从而理解Ceph的特性及其应用场景。
1. 什么是Ceph？首先，我们从 Ceph的官方网站上，可以看到：“Ceph is a unified, distributed storage system designed for excellent performance, reliability and scalability.” 从它的定义上我们可以明确它是一种存储系统，而且可以明确它所具备的两点特性：（1）统一性（ unified ）：意味着可以同时提供对象存储、块存储和文件系统存储三种接口功能。
（2）分布式（ distributed ）：意味着其内部节点架构是以分布式集群算法为依托的。
接下来，我们从其架构原理以及读写原理上来分析其如何支撑定义当中所提到的各个特性。
2. Ceph的架构原理2.1 Ceph存储功能架构从功能角度来讲，Ceph本身的架构比较清晰明了，主要分应用接口层、存储基础接口层以及存储对象层，接口层主要对客户端的访问负责，分为本地语言绑定接口(C/C++, Java, Python)、RESTful (S3/Swift)、块存储设备接口、文件系统接口。
从这个点上，其完整诠释了“统一性（ unified ）”的特性。
具体如图2.1所示：图2.1 Ceph存储系统功能图（1）基础存储系统（RADOS）RADOS是理解Ceph的基础与核心。
物理上，RADOS由大量的存储设备节点组层，每个节点拥有自己的硬件资源（CPU、内存、硬盘、网络），并运行着操作系统和文件系统。
逻辑上，RADOS 是一个完整的分布式对象存储系统，数据的组织和存储以及Ceph本身的高可靠、高可扩展、高性能等使命都是依托于这个对象。
（2）基础库（LIBRADOS）LIBRADOS是基于RADOS对象在功能层和开发层进行的抽象和封装。
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关于Openstack的分布式存储,我关注Ceph,swift,hdfs的功能实现和优缺点，适用场景。
１：存储文件大小：
HDFS、HBase、Hive不太适合存文档、图片大小的文件，HDFS适用于存大文件。
ＳＷＩＦＴ：处理几个G的大文件性能上可能会比HDFS差，因为没有条带化。
但遇到很多几兆、几十兆的，这些文件的存储，HDFS就不如SWIFT。
所以对于日常文件的单独处理用ＳＷＩＦＴ，集中处理如果达到Ｇ级用ＨＤＦＳ。
２：存储类型：块存储和对象存储
如果你只需要用块存储，那当然是Ceph，如果只需要用对象存储，那当然是SWIFT。
各自有各自擅长的地方，不过现在因为Ceph也支持对象存储，SWIFT和Ceph又是OpenStack 社区非常频繁提到的两种存储形式，所以，有很多人会把SWIFT和Ceph在一起比较。
如果只要用对象存储，就选择SWIFT；如果只要用块存储，那就Ceph；即要用对象存储又要用块存储的场合，是用SWIFT还是Ceph呢？我们一般是这样推荐的：
1）.如果节点数量很大，推荐用Ceph单独做块，用SWIFT做对象存储，因为在节点数量较大时，Ceph的维护成本比SWIFT要高得多，大多数场景实际应用的时候会发现，大部分数据都可以放到对象存储上（这一点如果有疑问，欢迎随时讨论）；
2）.如果节点数量少，那就用Ceph统一搞定，因为一般认为生产环境中最小的分布式存储应当有五个节点，所以，如果节点数量少于十个或者刚到十来个，那构建两个分布式存储显然是不理想的（考虑到空间划分问题）；
3）.如果团队里有牛人能轻松解决Ceph大规模部署问题，那就果断用Ceph；
4）.如果希望对象存储能够和OpenStack其他项目无缝结合，如果希望实现多租户，果断用SWIFT来实现对象存储。
３：对象存储概念:
RESTful接口和扁平的数据组织形式。
4:对象存储和文件系统存储区别:
所谓文件系统的本质是POSIX接口，“对象”这个名词是做对象存储的人为了把自己做的东西和文件系统区分开而用的术语，把存在对象存储里的文件叫做“对象”，所以选择文件系统还是对象存储，跟你把这堆数据称作对象还是文件并没有直接关系，而是要看你是需要POSIX还是RESTful HTTP接口，是需要目录结构还是适用扁平数据管理结构。
GlusterFS，它的优点在于如果你需要使用POSIX接口，那GlusterFS是一个很好的选择，但是Gluster在文件数量、目录数量太大的情况下会出现性能衰减，这是文件系统本身的特点决定的，不论是哪种POSIX兼容的文件系统，都存在类似的问题。