分布式文件系统.
了解电脑文件系统的不同类型
了解电脑文件系统的不同类型计算机文件系统是指用于管理计算机中文件和目录的一种组织方式。
不同类型的文件系统在组织结构、存储方式和功能特点上存在一些差异。
了解电脑文件系统的不同类型，有助于我们更好地管理和利用计算机中的文件资源。
一、磁盘文件系统磁盘文件系统是最常见和广泛应用的文件系统类型之一。
它将文件和目录存储在磁盘上，并使用文件控制块（FCB）来管理文件的信息和属性。
常见的磁盘文件系统包括FAT（文件分配表）和NTFS（新技术文件系统）。
1. FAT文件系统FAT文件系统是早期Windows操作系统使用的一种文件系统，其主要优点是简单、易于实现和兼容性好。
它使用文件分配表来跟踪文件的存储位置，但由于对磁盘空间的利用效率较低、不支持较大文件和文件夹数量有限等缺点，逐渐被更先进的文件系统所替代。
2. NTFS文件系统NTFS文件系统是Windows NT系列操作系统中使用的一种高级文件系统。
相比于FAT文件系统，NTFS具有更好的性能、安全性和可靠性。
它支持较大文件和文件夹数量，可以实现更高的文件系统利用率，并提供了许多高级功能，如访问控制、文件加密、日志记录等。
网络文件系统是为了方便在网络环境下共享和访问文件而设计的一种文件系统类型。
它允许用户通过网络连接访问和操作位于其他计算机上的文件和目录。
常见的网络文件系统包括NFS（网络文件系统）和CIFS（通用Internet文件系统）。
1. NFS文件系统NFS文件系统是一种基于UNIX操作系统的网络文件系统，在UNIX/Linux系统中广泛应用。
它通过将远程计算机上的文件和目录映射到本地计算机的文件系统中，实现了文件的读写和共享功能。
NFS文件系统具有较高的性能和灵活性，适用于跨平台的文件共享需求。
2. CIFS文件系统CIFS文件系统是一种用于Windows操作系统的网络文件系统，它提供了与Windows操作系统兼容的文件共享功能。
CIFS基于SMB （Server Message Block）协议，在本地计算机上通过网络访问和操作远程计算机上的文件和目录。
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，数据的规模和复杂性不断增加，传统的存储方式已经无法满足大数据的存储需求。
因此，各种新的大数据存储方式应运而生。
本文将对几种常见的大数据存储方式进行概述，包括分布式文件系统、列式存储、键值存储、文档数据库和图数据库。
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台计算机上的系统。
它通过将文件切分成多个块，并将这些块分散存储在不同的计算机上，实现了数据的分布式存储和并行处理。
常见的分布式文件系统有Hadoop的HDFS和Google的GFS。
这些系统具有高可靠性和可扩展性，能够处理大规模的数据。
二、列式存储列式存储是一种将数据按列而不是按行存储的方式。
相比于传统的行式存储，列式存储具有更好的压缩率和查询性能。
这是因为列式存储可以只加载需要的列，减少了IO操作，并且相同的数据在列式存储中是连续存储的，提高了压缩率。
常见的列式存储系统有Apache Parquet和Apache ORC。
三、键值存储键值存储是一种将数据存储为键值对的方式。
每个键都是唯一的，对应一个值。
键值存储适用于存储半结构化和非结构化的数据，如日志文件和用户行为数据。
键值存储具有高性能和高扩展性，可以快速地插入和查询数据。
常见的键值存储系统有Redis和Cassandra。
四、文档数据库文档数据库是一种将数据存储为文档的方式。
每个文档可以是一个JSON或XML格式的数据结构，可以包含不同的字段和嵌套结构。
文档数据库适用于存储复杂的、半结构化的数据。
它具有灵活的模式和良好的查询性能。
常见的文档数据库有MongoDB和Couchbase。
五、图数据库图数据库是一种以图为模型的数据库。
它将数据存储为节点和边的集合，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
图数据库适用于存储关系复杂、结构化的数据，如社交网络和知识图谱。
它具有高效的图遍历和图查询能力。
常见的图数据库有Neo4j和JanusGraph。
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。
分布式文件系统HDFSPPT课件
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
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3.1 分布式文件系统
• 3.1.1 • 3.1.2
计算机集群结构 分布式文件系统的结构
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
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3.1.1计算机集群结构
•分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算 机节点构成计算机集群 •与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目 前的分布式文件系统所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就 大大降低了硬件上的开销
客户端 文件名或数据块号 名称节点
(Client)
(NameNode)
数据块号、数据块位置
写数据 读数据
数据节点 (DataNode)
数据节点 （DataNode）
……
本地Linux文件系统
本地Linux文件系统
机架1
……
备份
数据节点
数据节点
（DataNode）
（DataNode）
……
本地Linux文件系统
Ø名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到EditLog 文件中，因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见）， 如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系 统运行的十分缓慢，但是，如果往EditLog文件里面写就不会这 样，因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户 端发送成功代码之前，edits文件都需要同步更新。
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
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3.4.3通信协议
• HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多 数据需要通过网络进行传输。 • 所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP协议基础之上的。 • 客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连 接，并使用客户端协议与名称节点进行交互。 • 名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互。 • 客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的。在设计上，名称节点不会主动发起RPC， 而是响应来自客户端和数据节点的RPC请求。
分布式存储系统及解决方案介绍
分布式存储系统及解决方案介绍分布式存储系统是指将数据分散存储在多个节点或服务器上，以实现高可靠性、高性能和可扩展性的存储解决方案。
分布式存储系统广泛应用于云计算、大数据分析和存储等领域。
本文将介绍几种常见的分布式存储系统及其解决方案。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：Hadoop分布式文件系统是Apache Hadoop生态系统的一部分，用于存储大规模数据集。
该系统基于块存储模型，将文件划分为块，并将这些块分布式存储在多个节点上。
HDFS使用主从架构，其中NameNode负责管理文件系统的命名空间和协调数据块的存储位置，而DataNode负责实际的数据存储。
HDFS提供了高吞吐量和容错性，但对于小型文件存储效率较低。
2. Ceph分布式文件系统：Ceph是一个开源的分布式存储系统，能够提供可伸缩的冗余存储。
其架构包括一个Ceph存储集群，其中包含多个Ceph Monitor节点、Ceph Metadata Server节点和Ceph OSD（对象存储守护进程）节点。
Ceph仅需依赖于普通的网络和标准硬件即可构建高性能和高可靠性的存储系统。
Ceph分布式文件系统支持POSIX接口和对象存储接口，适用于各种应用场景。
3. GlusterFS分布式文件系统：GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，能够提供高可用性和可扩展性的存储解决方案。
它使用类似于HDFS的块存储模型，将文件划分为固定大小的存储单元，并将这些存储单元分布式存储在多个节点上。
GlusterFS采用主从架构，其中GlusterFS Server节点负责存储数据和文件系统元数据，而GlusterFS Client节点提供文件系统访问接口。
GlusterFS具有良好的可伸缩性和容错性，并可以支持海量数据存储。
4. Amazon S3分布式存储系统：Amazon S3（Simple Storage Service）是亚马逊云服务提供的分布式对象存储系统。
分布式存储解决方案
分布式存储解决方案下面将系统地介绍几种常见的分布式存储解决方案。
1. 分布式文件系统（Distributed File System, DFS）：分布式文件系统将文件分割为多个块，并将这些块存储在不同的节点上，实现文件的高可靠性、高可扩展性和高性能。
其中比较著名的有Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和谷歌分布式文件系统（Google File System, GFS）。
HDFS将文件分割为固定大小的数据块，并将这些数据块复制到多个节点上。
通过对数据块的复制，实现了数据的冗余和高可靠性。
同时，HDFS还采用了主从架构和数据局部性原理，使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
GFS采用了类似的设计思想，将文件分割为大量的数据块，并将这些数据块按照一定的规则分布到多个节点上。
通过为每个文件存储多个副本和采用主从架构，实现了数据的冗余和高可靠性。
同时，GFS还使用了日志结构文件系统和数据局部性原理，使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
2. 分布式对象存储（Distributed Object Storage, DOS）：分布式对象存储将数据存储为对象，并将这些对象通过哈希算法分布到多个节点上，实现对象的高可靠性、高可扩展性和高性能。
其中比较著名的有亚马逊云存储服务（Amazon S3）和谷歌云存储服务（Google Cloud Storage）。
这些分布式对象存储系统采用了分布式哈希表的设计思想，将对象根据其哈希值分布到多个节点上。
通过为每个对象存储多个副本和采用主从架构，实现了对象的冗余和高可靠性。
同时，这些系统还使用了一致性哈希算法和数据局部性原理，使得对象的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
3. 分布式块存储（Distributed Block Storage, DBS）：分布式块存储将数据划分为固定大小的块，并将这些块存储在多个节点的硬件设备上，实现块的高可靠性、高可扩展性和高性能。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述引言：随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
然而，大数据的存储方式对于数据的安全性、可扩展性和处理效率有着重要影响。
本文将概述大数据存储方式的几种常见方法，包括分布式文件系统、列式存储、键值存储、文档数据库和图数据库。
一、分布式文件系统：1.1 分布式文件系统的基本概念和原理：分布式文件系统是一种将数据分布在多个节点上存储的系统，通过数据的分布和冗余来提高系统的可靠性和性能。
1.2 分布式文件系统的特点和优势：分布式文件系统具有高可靠性、高扩展性、高性能和容错能力强等特点，适用于大规模数据存储和处理。
1.3 分布式文件系统的应用场景：分布式文件系统广泛应用于大规模数据存储、云计算、科学计算等领域，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS）。
二、列式存储：2.1 列式存储的基本概念和原理：列式存储将数据按列存储，相比于传统的行式存储，具有更高的压缩率和查询性能。
2.2 列式存储的特点和优势：列式存储适用于大规模数据分析和查询，具有高压缩率、高查询性能和灵活的数据模型等优势。
2.3 列式存储的应用场景：列式存储广泛应用于数据仓库、OLAP（联机分析处理）系统和大规模数据分析平台，如Apache Cassandra和Apache HBase。
三、键值存储：3.1 键值存储的基本概念和原理：键值存储将数据以键值对的形式存储，通过键的快速查找来获取对应的值。
3.2 键值存储的特点和优势：键值存储具有高速读写、高扩展性和灵活的数据模型等特点，适用于大规模数据的快速存取。
3.3 键值存储的应用场景：键值存储广泛应用于缓存系统、分布式存储系统和实时数据处理系统，如Redis和Amazon DynamoDB。
四、文档数据库：4.1 文档数据库的基本概念和原理：文档数据库将数据以文档的形式存储，文档可以是JSON、XML等格式，便于存储和查询。
dfs分布式文件系统基本原理
dfs分布式文件系统基本原理DFS（Distributed File System，分布式文件系统）是一种将文件存储在多台计算机集群中的文件系统，它的基本原理是将一个文件的不同部分分布在不同的计算机节点上，以实现文件的高可用性和可扩展性。
DFS的基本原理是将一个文件切分成多个块（chunk），每个块的大小通常为几十兆字节或几百兆字节。
这些块会被分布式文件系统根据一定的策略存储在不同的计算机节点上，这些节点可以是物理机或虚拟机。
当用户需要读取某个文件时，DFS会根据文件块的位置信息，从合适的节点上获取相应的块数据，并将这些块数据组合成完整的文件返回给用户。
这种分布式存储方式可以提高文件的读取速度和可靠性，因为多个节点可以并行地读取文件块，而且即使某个节点发生故障，其他节点上的文件块依然可用。
在DFS中，文件的元数据（metadata）也是分布式存储的。
元数据包含了文件的属性信息，如文件名、大小、创建时间等。
元数据通常存储在一个或多个专门的节点上，这些节点被称为元数据服务器。
元数据服务器负责记录文件的位置信息，以及处理用户的文件操作请求，如创建、删除、重命名等。
为了实现高可用性和可扩展性，DFS通常会采用主从架构。
在主从架构中，有一个主元数据服务器和多个从元数据服务器。
主元数据服务器负责处理用户的元数据操作请求，并将这些操作同步到从元数据服务器上，以保证元数据的一致性。
而从元数据服务器主要用于提供元数据的读取服务，以减轻主元数据服务器的压力。
DFS还可以通过副本机制来提高文件的可靠性。
副本是指将文件的块数据复制到其他节点上，以防止某个节点发生故障时导致文件不可用。
DFS通常会在不同的节点上保存多个副本，这些副本可以是完全相同的，也可以是经过压缩或编码处理的差异副本。
当某个节点上的文件块不可用时，DFS可以从其他节点上获取相应的副本数据，以确保文件的可用性。
为了提高文件的读取速度，DFS还可以利用缓存机制。
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Master用心跳信息周期地跟每个chunkserver通信，给他们以
指示并收集他们的状态
单一Master设计必须减小master的读/写操作，以避免它成为
集群瓶颈。
13
GFS Architecture
Metadata Master保存三种类型的数据：
文件和chunk的namespace 文件到chunks的映射关系 每个chunk副本的位置
系统架构
Client（客户端）：应用程序的访问接口 Master（主服务器）：管理节点，在逻辑上只有一个，保存系统的元数据，负 责整个文件系统的管理 Chunk Server（数据块服务器）：负责具体的存储工作。数据以文件的形式存 储在Chunk Server上
GFS特点有哪些？
客户端首先访问Master节点，获取交互的Chunk Server信息，然后访 问这些Chunk Server，完成数据存取工作。这种设计方法实现了控制流 和数据流的分离。
接口
常见操作 create、delete、open、close、read、 write
特殊操作 snapshot、record append(原子操作)
6
GFS将容错的任务交给文件系统完成，利用软件的方法解决系
统可靠性问题，使存G储FS的架成构本是成怎倍下样降的。？GFS将服务器故障视
为正常现象，并采用多种方法，从多个角度，使用不同的容错 措施，确保数据存储的安全、保证提供不间断的数接口存取数据降低了实现难度，提高通用性 POSIX接口提供功能更丰富 用户态下有多种调试工具 Master和Chunk Server都以进程方式运行，单个进程不影响整个操作系统 GFS和操作系统运行在不同的空间，两者耦合性降低
只提供专用接口
降低实现的难度 对应用提供一些特殊支持 降低复杂度
需要设计与Google应用和负载相符的文件系统
GFS 设计背景
Google的应用负载和技术环境
集群中的节点失效是一种常态，而不是一种异常。
按照传统标准，文件都是非常巨大的，通常以G字 节计。
大部分文件都是只会在文件尾新增加数据，而少见 修改已有数据的。
应用程序和文件系统API的协同设计提高了整个系 统的灵活性。
实
现 Client与Master之间只有控制流，而无数据流，极大地降低了Master
机 制
的负载。
Client与Chunk Server之间直接传输数据流，同时由于文件被分成多 个Chunk进行分布式存储，Client可以同时访问多个Chunk Server，从而 使得整个系统的I/O高度并行，系统整体性能得到提高。
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GFS Architecture
Master Master负责管理所有的文件系统的元数据
文件和chunk的namespace 访问控制信息 文件到chunk的映射关系 当前chunk的位置等等
Master控制系统级别的活动
chunk的分配管理 孤点chunk的垃圾回收机制 chunk在chunkserver之间的移动
GFS特点
采用中心服务器模式
可以方便地增加Chunk Server Master掌握系统内所有Chunk Server的情况，方便进行负载均衡 不存在元数据的一致性问题
不缓存数据
文件操作大部分是流式读写，不存在大量重复读写，使用Cache对性能提高不大 Chunk Server上数据存取使用本地文件系统，若读取频繁，系统具有Cache 从可行性看，Cache与实际数据的一致性维护也极其复杂
GFS Architecture
Client Client代码包含了google文件系统的API，并且会和master和
chunkserver进行通信。
client和master通信—交互元数据信息 client会缓存从master获取的元数据信息，以便对同一块 的操作不在通过client-master交互。
数据量巨大，且面 向全球用户提供实 时服务
GFS设计动机
Google需要一个支持海量存储的文件系统 购置昂贵的分布式文件系统与硬件？
是否可以在一堆廉价且不可靠的硬件上构建 可靠的分布式文件系统？
为什么不使用当时现存的文件系统？
Google所面临的问题与众不同
不同的工作负载，不同的设计优先级（廉价、不可靠的硬件）
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GFS 设计背景
设计预期
持续监视、错误检测、容错处理、自动恢复 对大文件有效管理同时支持小型文件 文件超大文件的顺序写入、随机小规模的写入 大量的操作为在文件后追加数据，几乎没有随机写
入，写完后只读，且读取方式基本上只有大规模顺 序读和小规模随机读 支持多路合并模式进行操作 高性能的稳定带宽的网络要比低延时更加重要
client和chunkserver通信—交互文件数据 client所有的数据相关的通信是直接和chunkserver进行， 但是不会缓存文件数据。
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GFS Architecture
Read operate Client读取数据的操作顺序：
client把应用要读取的文件名和偏移量，根据固定的chunk 大小，转换成为文件的chunk index。 向master发送这个包含了文件名和chunkindex的请求。 master返回相关的chunk handle以及对应的位置，client缓 存这些信息。 client就向最近的对应位置的chunkserver发起请求，请求 包含chunk handle以及一个在这个chunk内需要读取得字节 区间。 chunkserver返回给client要读取的chunk data。
分布式文件系统
Google文件系统GFS
系统架构 容错机制 系统管理技术
Google业务 ➢全球最大搜索引擎、Google Maps、Google Earth、Gmail、 YouTube等
秘密武器：云计算平台！
Google云计算平台技术架构
文件存储，Google Distributed File System，GFS 并行数据处理MapReduce 分布式锁Chubby 分布式结构化数据表BigTable 分布式存储系统Megastore 分布式监控系统Dapper