将数据分散存储在网络上的多台独立设备上,一般采用标准x86服务器和网络互联,并在其上运行相关存储软件,系统对外作为一个整体提供存储服务。分布式文件存储,不仅提高了存储空间的利用率,还实现了弹性扩展,降低了运营成本,避免了资源浪费。
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。
1.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。
2.HDFS
Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch,
后者是一个开源的网络搜索引擎,本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用,是Google开创其帝国的重要基石。
3.TFS
TFS(Taobao FileSystem)是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统,主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器 集群上,可为外部提供高可靠
和高并发的存储访问。TFS为淘宝提供海量小文件存储,通常文件大小不超过1M,满足了淘宝对小文件存储的需求,被广泛地应用 在淘宝各项应用中。它采用了HA架构和平滑扩容,保证了整个文件系统的可用性和扩展性。同时扁平化的数据组织结构,可将文件名映射到文件的物理地址,简化 了文件的访问流程,一定程度上为TFS提供了良好的读写性能。
Google学术论文,这是众多分布式文件系统的起源,HDFS和TFS都是参考Google的GFS设计出来的。
大规模数据集我以hadoop的HDFS为例
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。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。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的
HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。
以上内容来自互联网,均为本人学习使用,不能作为标准参考。
IaaS 基础设施服务
PaaS 应用层面弹性
SaaS 软件即服务
Xen
KVM
vmware ESX
OpenStack
spark
hadoop
hadoop
HDFS: 分布式文件存储
YARN: 分布式资源管理
MapReduce: 分布式计算
CentOS7搭建keepalived+DRBD+NFS高可用共享存储