分布式文件系统对比
主流集群文件系统架构分类对比
1、共享与非共享存储集群共享存储集群：所有节点共享使用后端存储（共享使用一个LUN或多个LUN）非共享存储集群（分布式文件系统）：所有节点不共享使用后端存储，各自的存储空间只能自己使用，别的节点不可以使用（不可使用不代表不能访问）。
客户端从B节点访问，但是访问的数据放在节点A，则B节点收到数据后发现数据放在A节点，B节点则找A节点要数据（一般是使用前端以太网），A节点讲数据返回给B节点，B节点再将数据返回客户端。
2、对称式与非对称式集群对称式集群：所有节点的角色都是相同的，所有节点都掌管着文件系统的元数据，当某个元数据更新要同步到所有节点，这样所有节点都可以掌握最新的元数据，优点就是当有用户要访问数据时，不管是通过那个节点都可以请求到最终数据，付出的代价就是要时刻保持交流，对交换性能消耗较大非对称式集群：有专门的节点保存Metadata,掌管Metadata数据的节点叫做Metadata server （MDS）或者Metadata Controller（MDC）。
当客户端要读数据时，将请求发给节点A了，但是节点A是普通节点，则节点A或找M节点，问一下对应的数据放在那里了，当M节点告诉A节点对应的LBA，A节点则去对应的LBA去读取数据，返回客户端。
非对称式集群的优点是节点间不需要时刻进行交流，只需要在有Read或Write任务时找MDS节点要对应的LBA，减少了交流的成本，但是如果只有一个MDS的话那么这个MDS出故障了，所有节点都不可以访问了，所有为了安全行考虑一般都会有2个MDS或多个MDS，而缺点也是MDS只有固定的几个，所以容易出现瓶颈。
3、自助型与服务型集群自助型集群：自己形成集群自己用，自己即是服务者又是消费者服务型集群：真正的消费者并不是集群内的主机，而是集群外面的主机，集群内的主机只负责提供服务（现实生活中应该绝大部分都是服务型集群）根据上面所说的对现在常见集群分析1、IBM XIVInterface Module口：共享对称式服务型集群Data Moudule口：不涉及共享，对称这些，Data 口是为前面的Interface口服务的，当有一个IO进来时，会首先到达Interface口，如果请求的数据刚好在这个模块上，则直接返回，如果没有在这个模块上则查找Distribution Map找到对应的模块，返回所以Data口不涉及共享，对称这些2、3PAR Inserv—T800每节点对间是共享对称服务型集群，但是不同节点对之间是非共享对称服务型节点3、EMC symmetrix V-MAX每Engine间是共享对称服务型集群，但是不同Engine之间是非共享对称服务型节点4、HP IBRIXNFS、CIFS：非共享Fusion：共享。
磁盘阵列和分布式文件系统有什么区别
磁盘阵列和分布式文件系统有什么区别磁盘阵列和分布式文件系统有什么区别1、磁盘阵列（Redundant Arrays of Inexpensive Disks，RAID），有“价格便宜且多余的磁盘阵列”之意。
原理是利用数组方式来作磁盘组，配合数据分散排列的设计，提升数据的安全性。
磁盘阵列是由很多便宜、容量较小、稳定性较高、速度较慢磁盘，组合成一个大型的磁盘组，利用个别磁盘提供数据所产生加成效果提升整个磁盘系统效能。
同时利用这项技术，将数据切割成许多区段，分别存放在各个硬盘上。
磁盘阵列还能利用同位检查（Parity Check）的观念，在数组中任一颗硬盘故障时，仍可读出数据，在数据重构时，将数据经计算后重新置入新硬盘中。
2、分布式文件系统（Distributed File System）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。
分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。
一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。
另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。
例如，用户可以“发表”一个允许其他客户机访问的目录，一旦被访问，这个目录对客户机来说就象使用本地驱动器一样，下面是三个基本的分布式文件系统。
使用分布式文件系统可以轻松定位和管理网络中的共享资源、使用统一的命名路径完成对所需资源院的访问、提供可靠的负载平衡、与FRS （文件复制服务）联合在多台服务器之间提供冗余、与windows权限集成以保证安全。
3、综上所述，磁盘阵列主要是以冗余备份来保障文件安全和快速访问，一般以本机不同磁盘或局域网内磁盘组成，而分布式文件系统将广泛分布在本机、局域网和广域网上各个不同物理存储空间的数据以一定逻辑形式组成的文件系统，提供的服务更多的是起到索引（指向）的作用，而又不必耗费很大的部署资源，顺应了云计算的发展方向。
电脑磁盘阵列和非磁盘阵列有什么区别简称RAID（Redundant Arrays of Inexpensive Disks，RAID），有“价格便宜且多余的”之意。
大数据存储的三种路径
大数据存储的三种路径1.引言1.1 概述大数据存储是指存储和管理大规模数据的技术和方法。
随着大数据应用的广泛普及，数据量的快速增长给传统的存储方式带来了巨大的挑战。
为了高效地存储和处理大规模数据，人们提出了不同的存储路径。
本文将介绍三种主要的大数据存储路径，并分析它们的特点和适用场景。
第一种路径是分布式文件系统存储。
分布式文件系统是一种将数据分散存储在多个独立节点上的系统，可以提供高可靠性和高性能的数据存储服务。
这种路径适用于需要处理大容量数据的场景，可以通过横向扩展的方式增加存储容量和计算能力。
第二种路径是分布式数据库存储。
分布式数据库是一种将数据分片存储在多个节点上，并通过分布式计算和数据复制等技术实现数据一致性和高可用性的存储系统。
这种路径适用于需要频繁进行数据查询和分析的场景，可以提供高性能的数据访问能力。
第三种路径是对象存储。
对象存储通过将数据划分为独立的对象，并使用唯一的标识符进行管理和访问。
对象存储提供了高度伸缩性和可靠性的存储服务，适用于需要长期保存和管理大规模数据的场景。
通过对这三种不同的存储路径的介绍，我们可以看到它们各自具有一定的优势和适用场景。
在实际应用中，我们需要根据数据的具体特点和需求来选择最合适的存储路径，以便实现高效的数据存储和管理。
在未来的研究中，我们还可以进一步探索不同存储路径之间的融合和优化，提升大数据存储的性能和可扩展性。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将就大数据存储的三种路径进行探讨和分析。
文章分为引言、正文和结论三个部分进行组织。
引言部分将对大数据存储的概述进行介绍，包括对大数据存储的重要性和应用范围进行说明。
同时，我们将介绍文章的结构和目的，以便读者能够清晰地了解文章的内容和意义。
正文部分将分为三个小节，分别阐述了大数据存储的三种路径。
每个小节包含路径的详细描述和关键要点的介绍。
第一种路径中，我们将详细描述这种存储路径并突出要点1的重要性。
具体而言，我们将探讨这种路径的适用性、使用方法以及可能的应用场景。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述概述：随着大数据时代的到来，大数据存储成为了一项重要的技术挑战。
大数据存储方式的选择对于数据的处理和分析具有重要的影响。
本文将概述几种常见的大数据存储方式，包括分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库和数据仓库。
一、分布式文件系统：分布式文件系统是一种将文件存储在多个服务器上的文件系统。
它通过将文件划分为多个块，并将这些块分布在不同的服务器上，实现了数据的分布式存储。
常见的分布式文件系统包括Hadoop的HDFS和Google的GFS。
分布式文件系统具有高可靠性、高可扩展性和高性能的特点，适合于存储大规模的非结构化数据。
二、关系型数据库：关系型数据库是一种以表格的形式存储数据的数据库。
它使用结构化查询语言（SQL）进行数据的管理和查询。
关系型数据库具有严格的数据一致性和完整性，适合于存储结构化数据。
然而，关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈，因为它们通常采用单机部署模式。
三、NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它放宽了对数据一致性和完整性的要求，追求高可扩展性和高性能。
NoSQL数据库适合于存储非结构化和半结构化数据。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。
NoSQL数据库可以通过水平扩展来应对大规模数据的存储和处理需求。
四、数据仓库：数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的数据库。
数据仓库通常采用多维模型，支持复杂的数据分析和查询。
数据仓库可以通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程将来自不同数据源的数据集成到一个统一的存储中。
数据仓库适合于企业级的数据分析和决策支持。
综上所述，大数据存储方式的选择应根据数据的特点和应用场景来进行。
对于大规模的非结构化数据，分布式文件系统是一个理想的选择；对于结构化数据，关系型数据库和NoSQL数据库都是可行的方案；对于历史数据的分析和决策支持，数据仓库是一个重要的工具。
在实际应用中，通常会根据具体需求采用多种存储方式的组合，以达到最佳的存储和分析效果。
网络文件系统NFS与分布式文件系统DFS究竟有什么区别
网络文件系统NFS与分布式文件系统DFS究竟有什么区别
网络文件系统(NFS) 最早由Sun微系统公司作为TCP/IP网上的文件共享系统开发。
Sun公司估计现在大约有超过310万个系统在运行NFS，大到大型计算机、小至PC机，其中至少有80%的系统是非Sun平台。
AFS是专门为在大型分布式环境中提供可靠的文件服务而设计的。
它通过基于单元的结构生成一种可管理的分布式环境。
一个单元是某个独立区域中文件服务器和客户机系统的集合，这个独立区域由特定的机构管理。
通常代表一个组织的计算资源。
分布式文件系统DFS是Andrew文件系统AFS的一个版本，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。
随着安防视频监控系统技术的进步和规模的增长对存储的要求也在发生深刻的变化，对存储系统的容量、扩展性、性价比、性能、管理性、稳定性等都提出了新的要求，传统的存储方式已经不能满足要求。
为满足安防视频监控的新要求，解决城市级海量视频数据存储、检索难题，以视频、图片文件存储和管理为核心的面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统SDFS(Sky Distributed File System)被提出。
在普通PC或通用服务器集群上部署的SDFS可以达到NAS/SAN的冗余
及可靠性，同时又能提供NAS/SAN无法达到的高吞吐量及强大的水平扩展能力。
原文出自：。
操作系统的分布式文件系统与存储
操作系统的分布式文件系统与存储随着互联网的迅速发展和数据量的不断增加，传统的中心化文件系统和存储体系已经无法满足大规模数据处理和分布式计算的需求。
为了解决这个问题，分布式文件系统和存储应运而生。
本文将介绍什么是分布式文件系统和存储，它们的特点和优势，以及常见的几个应用案例。
一、分布式文件系统和存储的概念分布式文件系统是指由多台存储节点组成的文件系统，通过网络连接，将数据分布在不同的节点上进行存储和处理。
每个节点都可以独立地执行读写操作，并提供高可用性、可扩展性和容错能力。
分布式存储是指将海量数据分布在多个节点上进行存储和管理，实现数据的冗余备份和高性能访问。
它可以将数据并行地存储在多个节点上，并通过数据分片和副本机制来提供高可用性和容错性。
二、分布式文件系统和存储的特点和优势1. 可扩展性：分布式文件系统和存储可以根据需求动态地增加或减少存储节点，实现弹性扩容和收缩。
2. 高可用性：由于数据的冗余备份和节点的容错机制，当某个节点出现故障时，系统可以无缝地切换到其他可用节点，保证数据的可靠性和服务的连续性。
3. 高性能：通过并行处理和数据分片机制，分布式文件系统和存储可以实现高并发读写操作和快速数据访问。
4. 数据安全性：分布式文件系统和存储通过数据分片、加密传输和访问权限控制等手段，保护数据的安全性和隐私性。
5. 成本效益：相比于传统的中心化存储体系，分布式文件系统和存储具有更低的成本和更高的性价比。
三、分布式文件系统和存储的应用案例1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop开源项目的核心组件，用于存储和处理大规模数据。
它通过将数据分布在多个节点上，并自动进行数据冗余备份，实现数据的高可用性和容错性。
2. Google文件系统（GFS）：GFS是Google开发的分布式文件系统，用于存储和管理Google的海量数据。
它通过数据的分片、副本和容错机制，实现了高性能和可靠性。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述引言：随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的存储方式是实现大数据分析和应用的关键，本文将概述大数据存储方式的几种常见方法。
一、分布式文件系统1.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是大数据存储的主流解决方案之一。
它将数据切分成多个块，并将这些块分布式存储在集群中的多个节点上。
HDFS具有高容错性、高可靠性和高吞吐量的特点，适合存储大规模数据。
1.2 GlusterFS：GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，采用了横向扩展的方式来处理大规模数据的存储。
它能够将多个服务器上的存储资源整合成一个统一的文件系统，提供高可靠性和高性能的数据存储。
1.3 Ceph：Ceph是一个分布式存储系统，可以提供对象存储、块存储和文件系统存储等多种存储方式。
Ceph具有高可靠性、可扩展性和自动数据恢复的特点，适合于大规模的数据存储和处理。
二、列式存储2.1 Apache Parquet：Parquet是一种列式存储格式，它将数据按列存储，可以提高查询性能和压缩比。
Parquet支持多种编程语言和数据处理框架，并且可以与Hadoop生态系统无缝集成，适合于大规模数据的存储和分析。
2.2 Apache ORC：ORC（Optimized Row Columnar）是一种优化的行列混合存储格式，可以提供高性能的数据读写和查询。
ORC支持列式存储和行式存储的混合模式，适合于大规模数据的存储和分析。
2.3 Apache Avro：Avro是一种数据序列化系统，可以将数据以二进制格式存储，并提供了丰富的数据类型和动态模式。
Avro支持多种编程语言和数据处理框架，适合于大规模数据的存储和传输。
三、内存数据库3.1 Apache Ignite：Ignite是一个内存计算平台，可以将数据存储在内存中，并提供分布式查询和分析功能。
Ignite支持SQL查询、机器学习和复琐事件处理等多种功能，适合于实时数据分析和处理。
网络存储技术的文件系统介绍(五)
网络存储技术的文件系统介绍随着信息化时代的到来，人们对数据存储的需求越来越大。
网络存储技术应运而生，成为了企业和个人用户进行数据存储和管理的重要方式。
而文件系统作为网络存储技术的核心，起到了至关重要的作用。
本文将对网络存储技术的文件系统进行介绍。
一、文件系统的基本概念文件系统是操作系统用于管理文件和目录的一种机制。
它负责对存储设备上的数据进行组织、存储、访问和保护。
文件系统通常包括文件、目录和元数据等内容。
文件是存储在存储介质上的数据对象，目录则是用来组织和管理文件的逻辑单元，元数据则是描述文件和目录属性的数据。
二、网络存储技术的文件系统网络存储技术的文件系统是指在网络环境下使用的文件系统，它可以让用户通过网络访问和管理存储设备上的数据。
网络存储技术的文件系统通常分为两种类型：分布式文件系统和网络文件系统。
1. 分布式文件系统分布式文件系统是指将文件系统的存储和管理功能分布在不同的计算机节点上，通过网络进行协作，形成一个统一的文件系统。
分布式文件系统能够提供高可靠性和高可扩展性的数据存储和管理能力。
常见的分布式文件系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、谷歌文件系统（GFS）等。
HDFS是由Apache开发的开源分布式文件系统，它采用主/从架构，将文件切分成块，分布式存储在多个计算节点上，并提供了副本机制来保证文件的可靠性和容错性。
GFS是谷歌开发的分布式文件系统，它采用分布式元数据管理和数据块的分布式存储方式，能够支持大规模的数据存储和访问。
2. 网络文件系统网络文件系统是指通过网络进行文件共享和访问的文件系统。
它允许多台计算机在网络上共享存储设备上的文件和目录，实现了文件的共享和集中管理。
常见的网络文件系统包括NFS（Network File System）和SMB（Server Message Block）。
NFS是由Sun Microsystems开发的网络文件系统，它采用客户端/服务器架构，允许Unix/Linux系统通过网络访问和管理存储设备上的文件。
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I/O流程--MooseFS
9
I/O流程--MooseFS
10
I/O流程--HDFS
Write Process
11
I/O流程--HDFS
Read Process
12
数据存储--FastDFS
Store Get
A
B
B
A
A http
B
A
Storage Group1
B
Storage Group2
24
Q&A
Q: FastDFS中的client是如何选择tracker的，以及tracker是如何选择Storage Server的 A: 选择tracker通过轮询，tracker选择storage有三种方式： a. 轮询 b. 指定某一Server c. 最大存储空间 Q: MooseFS/HDFS在写一个分块时，是所有分块副本写完算完成，还是其中 一个分块写完就立即返回 A: 使用流式管道的方式写，所有副本写完才算完成
[3] 郑海洪.<<MooseFS原理介绍>>
[4] 郑海洪.<<MooseFS使用手册>> [5] 郑海洪.<<Hadoop原理介绍>> [6] 未知.<<漫画HDFS>> [7] 刘景龙.<<HDFS原理与实现>> [8] Tom White . <<Hadoop权威指南>> [9] Chuck Lam . <<Hadoop实战>>
A
B
A
B
A
B
A
B
A
B
13
数据存储--MooseFS,HDFS
Store
A
B B
b1 b2
MooseFS支持fuse，HDFS支持http,rcp,fuse
Get
A
a1 a3
b3
a1 a2
ChunckServer / DataNodes
a1 a2
ChunckServer / DataNodes
分布式文件系统对比
基础应用组 郑主能 2012.6.19
1
2
3
体系结构--FastDFS
Tracker对等
FastDFS
组内Storage对等
4
体系结构--MooseFS
5
体系结构--HDFS
6
I/O流程--FastDFS
文件上传
7
I/O流程--FastDFS
文件下载
b2 b3
piping/sync
b2 b3
a2 a3
a2 a3
b1 b2 b3
piping/sync
b1 b2 b3
a1 a2 a3 b1 b3
a1 a2 a3 b1 b3
14
15
容灾能力
16
17
适用场景
不改动 高吞吐
18
19
参考文献
[1] 袁晨阳.<<FastDFS原理介绍>> [2] 陈海涛,袁晨阳.<<FastDFS使用手册>>
20
21
附录--比较详情
22
23
Q&A
Q: 不同的文件(或文件块)的副本数是否可以不同，还是所有文件的副本数都是 一样的 A: 可以不同 Q: NameNode/Master会定时将内存中的元数据刷新到metadata.mfs.back 中，是增量刷新，还是全量刷新 A: 全量刷 Q: 似乎HDFS完全可以代替MooseFS，公司目前选用MooseFS的考虑点主要有 哪些 A: 作为单纯的存储，MooseFS在均衡调配的精度上比HDFS密，各个机器的数 据大小基本持衡 Q: 目前对这些文件系统的细节研究部分尚缺乏相关文档，如日志文件分析、数 据存储块的结构、日志是如何进行合并和恢复的，或者说缺乏一个技术手册 A: 有技术文档，但需申请
25
Thank You!
26