分布式存储和计算系统介绍
分布式存储系统的简介(一)
分布式存储系统的简介随着信息技术的不断发展，数据的产生量呈指数级增长。
为了有效地管理和存储海量数据，传统的集中式存储系统已经不再能够满足需求。
这时，分布式存储系统应运而生。
本文将介绍分布式存储系统的基本概念、特点以及主要应用领域。
一、分布式存储系统的基本概念分布式存储系统是一种将数据分散存储在不同节点上的系统。
与传统的集中式存储系统相比，分布式存储系统具有更高的可扩展性和容错性。
在分布式存储系统中，数据被分割成多个块，并在不同的节点上保存。
每个节点都负责保存一部分数据，并通过网络进行通信。
这种方式使得数据在不同节点之间可以并行读写，从而提高了整体的读写性能。
二、分布式存储系统的特点1.高可扩展性：分布式存储系统能够方便地扩展存储容量。
当存储需求增加时，只需要增加新的节点并将数据分布到新的节点上即可，而无需对整个系统进行重建。
2.高容错性：由于数据在多个节点上备份存储，即使某个节点发生故障，数据仍然可以从其他节点恢复。
这种冗余存储方式确保了数据的安全性和可靠性。
3.高并发性：分布式存储系统的数据分布在多个节点上，每个节点都可以并行读写数据。
这种并行处理能力使得系统能够同时服务多个用户并处理大量的读写请求。
4.动态负载均衡：分布式存储系统能够根据实际负载情况动态地调整数据的分布。
通过动态负载均衡算法，系统可以平衡各个节点的负载，提高整体的性能。
三、分布式存储系统的应用领域1.云存储：分布式存储系统是构建云存储平台的关键技术之一。
通过将用户数据分布在多个节点上，云存储可以提供高可用性和高可靠性的服务。
2.大规模数据分析：随着大数据技术的发展，分布式存储系统被广泛应用于大规模数据分析领域。
通过将数据分布在多个节点上进行并行计算，可以提高数据处理的效率和速度。
3.分布式文件系统：分布式存储系统常常与分布式文件系统结合使用。
分布式文件系统能够将数据按照文件的形式进行管理和访问，使得用户能够方便地读写和共享文件。
分布式(计算机的一种算法)
分布式存储系统
P2P数据存储 系统
云存储系统
P2P数据存储系统采用 P2P网络的特点，即每个用户都是数据的获取者和提供者，没有中心节点，所以每个 用户都是对等存在的。利用这种特点建立而成的P2P数据存储系统可以将数据存放于多个对等节点上，当需要数 据时，可以利用固定的资源搜索算法寻找数据资源，从而获取想要的数据。
分布式（计算机的一种算法）
计算机的一种算法
目录
01 分布式计算
03 应用方向，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成 许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分 布式网络存储技术是将数据分散地存储于多台独立的机器设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构， 利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服 务器的瓶颈问题，还提高了系统的可靠性、可用性和扩展性。
传统的集中式GIS起码对两大类地理信息系统难以适用，需用分布式计算模型。第一类是大范围的专业地理 信息系统、专题地理信息系统或区域地理信息系统。这些信息系统的时空数据来源、类型、结构多种多样，只有 靠分布式才能实现数据资源共享和数据处理的分工合作。比如综合市政地下管网系统，自来水、燃气、污水的数 据都分布在各自的管理机构，要对这些数据进行采集、编辑、入库、提取、分析等计算处理就必须采用分布式， 让这些工作都在各自机构中进行，并建立各自的管理系统作为综合系统的子系统去完成管理工作。而传统的集中 式提供不了这种工作上的必要性的分工。第二类是在一个范围内的综合信息管理系统。城市地理信息系统就是这 种系统中一个很有代表性的例子。世界各国管理工作城市市政管理占很大比例，城市信息的分布特性及城市信息 管理部门在地域上的分散性决定了多层次、多成份、多内容的城市信息必须采用分布式的处理模式。
分布式计算与分布式存储的区别与联系
分布式计算与分布式存储的区别与联系在信息技术的快速发展下，分布式计算和分布式存储成为了当今互联网时代的两个重要技术领域。
虽然这两个概念都与分布式系统有关，但它们在功能和应用方面存在明显的区别与联系。
本文将通过对它们的定义、特点、应用场景以及实现原理的讨论，来详细探究分布式计算与分布式存储的区别与联系。
一、定义分布式计算和分布式存储是两个独立的而又相互关联的概念。
分布式计算是指将一个复杂的计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个计算节点进行并行计算的过程。
而分布式存储则是指将大量的数据分散存储在多个物理设备上，形成一个统一的逻辑存储空间，实现高可用性和高性能的数据存储与管理。
二、特点1. 分布式计算的特点：- 并行处理：分布式计算可以将一个大型计算任务分解成若干个小任务，并行处理，提高计算效率。
- 资源共享：分布式计算系统能够有效地利用分布在不同节点上的计算资源，实现资源共享与利用。
- 容错性：分布式计算系统具有较高的容错性，当某个节点发生故障时，可以通过其他节点继续进行计算，保证整个任务的完成。
2. 分布式存储的特点：- 可扩展性：分布式存储系统能够根据实际需求灵活扩展存储容量，满足数据规模不断增长的需求。
- 高可用性：分布式存储系统通过将数据冗余存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可用性。
- 高性能：分布式存储系统能够同时读取和写入多个节点上的数据，实现数据的并行访问，提高数据的访问速度。
三、应用场景1. 分布式计算的应用场景：- 大数据处理：分布式计算技术可以将大数据分解成多个小任务进行并行计算，提高数据的处理速度和效率。
- 科学计算：科学计算通常需要大量的计算资源，分布式计算能够在多个节点上同时进行计算，加快科学计算的进度。
- 人工智能：分布式计算技术在机器学习和深度学习领域有广泛应用，能够加速模型的训练和推理过程。
2. 分布式存储的应用场景：- 大规模数据存储：分布式存储系统能够存储大规模的数据集，并提供高性能的数据读写功能。
大数据的分布式存储和计算技术
大数据的分布式存储和计算技术在信息时代，数据被视为一种新的资源，具有巨大的商业价值和战略意义，尤其是互联网时代的数据爆炸，让大数据成为了此时此刻最为热门的话题。
面对海量数据，如何存储和分析这些数据一直是个难题，直到分布式存储和计算技术的出现。
本文将阐述大数据的分布式存储和计算技术的重要性，相关技术原理及应用场景。
一、分布式存储技术分布式存储技术（Distributed Storage）是指利用计算机网络将数据存储在多个独立的节点上，使得多个节点具有相互协同的能力，形成数据存储系统。
这样的存储系统不仅能够保证数据的容错性和可用性，还能够提高系统的可扩展性和吞吐量，使得大量数据能够得以存储和处理。
分布式存储技术是众多大数据技术中的重要一环，它可以有效地解决大规模数据存储和管理问题。
目前常见的分布式存储系统有HDFS、Ceph、GlusterFS等，其中HDFS是Apache Hadoop项目中的分布式文件系统，是目前使用最为广泛的分布式存储技术之一。
在HDFS中，文件会被拆分成若干个小文件块，然后存储在不同的节点上。
每个文件块都会有多个副本进行备份，以保证数据的可靠性。
通过这种方式，HDFS不仅可以解决大规模存储的问题，还能够提供高可用、高并发和数据安全等保障措施。
二、分布式计算技术分布式计算技术（Distributed Computing）是指将整个计算任务分布到多个节点上进行处理，从而实现对海量数据的高速计算和分析。
分布式计算技术还分为两种方式：1.基于网络通信的分布式计算，如Map Reduce、Spark等；2.基于共享内存的分布式计算，如MPI等。
基于网络通信的分布式计算技术可以分布式地执行计算任务，提升计算效率和数据处理能力。
目前最流行的两个分布式计算框架是Apache Hadoop和Apache Spark，两者之间各有优点。
Hadoop基于Map-Reduce框架，可以高效地处理大量的数据切片，具有良好的数据处理性能。
数据库分布式系统的说明书
数据库分布式系统的说明书一、引言数据库分布式系统是一种基于分布式计算和存储的数据库系统，可以将数据和计算任务分散到多个节点上进行并行处理，从而提高系统的性能与可扩展性。
本文将详细介绍数据库分布式系统的原理、架构以及应用场景。
二、原理与架构1. 分布式数据存储数据库分布式系统中的数据通常被分散存储在多个节点上，每个节点负责管理一部分数据。
这样的分布方式可以提高数据的可用性和容错性，同时也增加了系统的并行处理能力。
2. 分布式数据访问为了实现对分布式存储的数据的高效访问，数据库分布式系统采用了一些常用的技术手段，如数据划分、数据复制、数据分片等。
这些技术可以提高数据的可靠性、查询效率和负载均衡能力。
3. 分布式事务处理在分布式环境下，事务处理变得更加复杂。
数据库分布式系统通过引入分布式事务协调器来协调多个节点上的事务执行，保证数据的一致性和可靠性。
4. 分布式查询与计算数据库分布式系统支持将查询和计算任务分发到多个节点上进行并行处理，从而提高系统的查询性能和计算能力。
常用的分布式查询与计算技术包括MapReduce、Spark等。
三、应用场景数据库分布式系统在许多领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景。
1. 大规模数据分析对于大规模的数据分析任务，传统的单机数据库往往无法满足性能要求。
通过将数据分散存储在多个节点上，并使用分布式查询和计算技术，可以大幅提高数据分析的效率和速度。
2. 云计算平台云计算平台需要支持大规模用户的数据存储和查询需求，因此数据库分布式系统是其基础设施之一。
通过将数据库分布在多个物理节点上，可以提供高可用性和扩展性的数据服务。
3. 实时数据处理对于实时数据处理场景，数据库分布式系统可以通过数据的并行处理和分布式计算来实现对实时数据的快速处理和分析。
这在金融、物联网等领域有着重要的应用价值。
四、总结数据库分布式系统是一个基于分布式计算和存储的数据库架构，可以提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
分布式存储系统详解
传统SAN架构
FC/IP
孤立的存储资源：存储通过 专用网络连接到有限数量的 服务器。
存储设备通过添加硬盘框 增加容量，控制器性能成 为瓶颈。
第3页
分布式Server SAN架构
虚拟化/操作系统 InfiniBand /10GE Network
InfiniBand /10GE Network
Server 3
Disk3 P9 P10 P11 P12
P2’ P6’ P14’ P18’
Disk4 P13 P14’ P15 P16’ P7’ P11’ P19’ P23’
Disk5 P17 P18’ P19 P20’ P3’ P12’ P15’ P24’
Disk6 P21 P22 P23 P24 P4’ P8’ P16’ P20’
第10页
FusionStorage部署方式
融合部署
指的是将VBS和OSD部署在同一台服务器中。 虚拟化应用推荐采用融合部署的方式部署。
分离部署
指的是将VBS和OSD分别部署在不同的服务器中。 高性能数据库应用则推荐采用分离部署的方式。
第11页
基础概念 (1/2)
资源池：FusionStorage中一组硬盘构成的存储池。
第二层为SSD cache，SSD cache采用热点读机制，系统会统计每个读取的数据，并统计热点访问因 子，当达到阈值时，系统会自动缓存数据到SSD中，同时会将长时间未被访问的数据移出SSD。
FusionStorage预读机制，统计读数据的相关性，读取某块数据时自动将相关性高的块读出并缓存
到SSD中。
数据可靠是第一位的， FusionStorage建议3副本配 置部署。
如果两副本故障，仍可保障 数据不丢失。
doris架构原理
Doris架构原理1. 引言Doris是一种分布式列式存储和计算系统，旨在解决大规模数据分析的问题。
它提供了高性能、低延迟的数据查询和分析能力。
Doris采用了一系列的架构原理来实现其功能，本文将详细介绍与Doris架构原理相关的基本原理。
2. 列式存储Doris采用了列式存储方式来存储数据。
相比于传统的行式存储方式，列式存储有许多优势。
首先，列式存储可以大大减少磁盘IO的次数，因为在查询时只需要读取所需的列数据而不是整行数据。
其次，列式存储可以更好地利用压缩算法来减少数据占用的空间。
最后，对于聚合操作和复杂查询，列式存储方式可以提供更高的性能。
3. 分布式架构Doris采用了分布式架构来处理大规模数据集。
它将数据划分成多个分片，并将每个分片分散在不同的节点上进行存储和计算。
这种方式可以提高系统的可伸缩性和容错性。
3.1 分片在Doris中，数据被划分成多个分片，每个分片包含一部分数据。
分片的划分可以根据数据的某个列进行，也可以根据哈希算法进行。
通过将数据划分成多个分片，Doris可以并行处理查询请求，提高系统的吞吐量。
3.2 节点Doris中的节点是系统中的计算和存储单元。
每个节点负责管理一个或多个分片，并执行查询和计算任务。
节点之间通过网络进行通信，并共享数据和元数据信息。
3.3 元数据Doris中的元数据是描述系统中数据结构和位置的信息。
它包含了表、数据库、分片等相关信息。
元数据由一个或多个节点维护，并通过复制或分布式存储来实现高可用性和容错性。
4. 数据模型Doris采用了类似于关系型数据库的数据模型，支持表、列、行等概念。
用户可以使用SQL语言来操作和查询数据。
4.1 表在Doris中，表是最基本的存储单位。
一个表由若干列组成，每列具有特定的类型和属性。
用户可以创建表、插入数据、修改表结构等操作。
4.2 列表中的每一列都有特定的类型和属性。
Doris支持多种基本类型（如整数、浮点数、字符串等）以及复杂类型（如数组、结构体等）。
大数据技术简介
大数据技术简介随着信息时代的发展，大数据已经成为了当今社会中一个非常重要的概念。
大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合，这些数据集合包含了从各种来源获取的结构化和非结构化数据。
为了能够有效地处理和分析这些海量数据，大数据技术应运而生。
大数据技术是一套用于处理和分析大数据的工具和方法。
它不仅仅包括存储和管理大数据的技术，还包括数据的提取、清洗、转换和分析等方面的技术。
下面将介绍一些常用的大数据技术：1. 分布式存储系统：由于大数据的规模庞大，传统的关系型数据库无法存储和处理这些数据。
因此，分布式存储系统应运而生。
分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，每个节点只存储部分数据，通过分布式算法和数据复制来保证数据的可靠性和高可用性。
常见的分布式存储系统有Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Apache Cassandra等。
2. 分布式计算框架：大数据的处理需要强大的计算能力，传统的单机计算无法满足需求。
因此，分布式计算框架应运而生。
分布式计算框架将计算任务分发到多个节点上进行并行计算，从而提高计算效率和处理能力。
常见的分布式计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark等。
3. 数据清洗和转换：大数据中常常包含噪声数据和不一致的数据格式，因此需要进行数据清洗和转换。
数据清洗是指通过去除重复数据、处理缺失值和异常值等方式，使得数据更加准确和可用。
数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同的需求。
常见的数据清洗和转换工具有Apache Pig、Apache Hive 等。
4. 数据挖掘和机器学习：大数据中蕴含着大量的有价值信息，通过数据挖掘和机器学习可以从中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘是指通过各种算法和技术从大数据中提取有用的信息，如聚类、分类、关联规则挖掘等。
机器学习是指通过训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动改进性能。
常见的数据挖掘和机器学习工具有Apache Mahout、TensorFlow等。
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一般算法
MapReduce
编程模型
MapReduce
MapReduce
一个例子
举例：计算一个大的文档集合中每个单词出现的次数： map(String key, String value): // key: document name // value: document contents
分布式存储和计算系统介绍
技术创新 变革未来
Google的三驾马车
GFS MapReduce BigTable
返 回
GFS
简介
➢ 组件失效不再被认为是意外，而是被看做正常的现 象。常量监视器，错误侦测，容错以及自动恢复系 统集成在系统中。
➢ 文件非常巨大。 ➢ 大部分文件的修改，不是覆盖原有数据，而是在文
for each word w in value: EmitIntermediate(w, "1");
reduce(String key, Iterator values): // key: a word // values: a list of counts
int result = 0; for each v in values:
件尾追加新数据。 ➢ 应用程序和文件系统API的协同设计。
GFS
设计预期
➢ 这个系统由许多廉价易损的普通组件组成。 ➢ 这个系统保存一定数量的大文件。 ➢ 负载中主要包含两种读操作：大规模的流式读取和
小规模随机读取。 ➢ 负载中还包括许多大规模的顺序的写操作，追加数
据到文件尾部。 ➢ 系统必须高效的实现良好定义的多客户端并行追加
GFS
系统交互
GFS
创建、重新复制、负载均衡
➢ 当主服务器创建一个块，会选择哪里放置初始的空副本。 ✓ 新的副本放置在低于平均硬盘使用率的块服务器。 ✓ 限制每一个块服务器上"近期"创建操作的数量。 ✓ 把块分布在机架之间。
➢ 一旦块的可用副本数少于用户指定的值，主服务器会重新 复制它。
➢ 主服务器周期性地对副本进行负载均衡：它检查当前的副 本分布情况，然后移动副本以得到更好的硬盘剩余空间以 及负载的均衡。
服务器上的PB级的数据。 ➢ 适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性。 ➢ Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web
索引、Google Earth、Google Finance。
BigTable
数据模型
➢ 稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。 ➢ Map的索引是行关键字、列关键字以及时间戳；Map
到一个文件的语意。 ➢ 高度可用的带宽比低延迟更加重要。
GFS
架构
GFS
单一主服务器
➢ 主服务器可以通过全局的信息精确确定块的位置以及 进行复制决定。
➢ 主服务器保存三种主要类型的元数据：文件和块的命 名空间，文件到块的映射，以及每个块副本的位置。
➢ 主服务器执行所有的名称空间操作。另外，它管理整 个系统的所有块副本：它决定块的位置，创建新块和 相应的副本，协调多变的系统活动，保持块被完全复 制，均衡所有块服务器之间的负载，回收没有使用的 存储空间。
➢ 诊断工具。广泛而详尽的分析日志。
pReduce 是一个编程模型，也是一个处理和生成 超大数据集的算法模型的相关实现。
➢ 用户首先创建一个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。
➢ 流程优化 当一个MapReduce 操作接近完成的时候，master 调
度备用任务进程来执行剩下的、处于处理中状态的任务。 无论是最初的执行进程、还是备用任务进程完成了任务， 我们都把这个任务标记成为已经完成。
BigTable
简介
➢ 分布式的结构化数据存储系统。 ➢ 被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通
result += ParseInt(v); Emit(AsString(result));
MapReduce
容错
➢ worker 故障。 master 周期性的ping 每个worker。如果在一个约定
的时间范围内没有收到worker 返回的信息，master 将把 这个worker 标记为失效。所有由这个失效的worker 完成 的Map 任务被重设为初始的空闲状态，之后这些任务就 可以被安排给其他的worker。同样的，worker 失效时正 在运行的Map 或Reduce 任务也将被重新置为空闲状态， 等待重新调度。
➢ master故障 master 周期性的将当前运行状况写入磁盘，即检查点。
如果这个master 任务失效了，可以从最后一个检查点开 始启动另一个master 进程。
MapReduce
备用任务
➢ 木桶效应 在运算过程中，如果有一台机器花了很长的时间才完
成最后几个Map 或Reduce 任务，会导致MapReduce 操 作总的执行时间超过预期。
GFS
容错和诊断
➢ 高可用性。 ✓ 快速恢复。不管主服务器和块服务器是如何关闭的，它们 被设计为可以在数秒钟内恢复它们的状态并启动。 ✓ 块复制。每个块被复制到不同机架上的不同的块服务器上。 ✓ 主节点复制。为了可靠性主服务器状态要被复制。它的操 作日志和检查点都要复制到多台机器上。
➢ 数据完整性。每个块服务器利用校验和来检查存储的数据 是否损坏。块被分为64KB的大小，每个有一个对应的32位 的校验和。
GFS
垃圾回收及过期副本检测
➢ 文件删除后，主服务器把文件改成一个包含删除时间戳的 隐藏的名字。在主服务器对命名空间进行常规扫描时，物 理删除超过某个时间段的包含删除时间戳的文件。
➢ 在相似的对块命名空间的常规扫描，主服务器找到孤儿块 （无法从任何文件到达的块）并擦除它们的元数据。
➢ 主服务器在周期的垃圾回收中移除所有的过期副本。无论 何时主服务器获得一个块的新租约，它增加块的版本号， 然后通知当前副本。主服务器和这些副本都把新的版本号 记录在它们的持久化存储的状态中。如果块服务器失效， 或者块服务器当机的时候错过了一些操作，块副本会过期。