⑴ 分布式文件/對象存儲系統
分布式存儲系統面向海量數據的存儲訪問與共享需求，提供基於多存儲節點的高性能，高可靠和可伸縮性的數據存儲和訪問能力，實現分布式存儲節點上多用戶的訪問共享。 目前業界比較流行的分布式存儲系統如下：HDFS、OpenStack Swift、Ceph、GlusterFS、Lustre、AFS、OSS。
⑵ 對象存儲、塊存儲、文件存儲分別是什麼有什麼區別
你可以把塊理解成整個硬碟，文件理解成硬碟中的文件，對象理解成很多台伺服器中的很多塊硬碟。
⑶ 分布式存儲有哪些
問題一：當前主流分布式文件系統有哪些?各有什麼優缺點 目前幾個主流的分布式文件系統除GPFS外，還有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)項目是Clemson大學為了運行Linux集群而創建的一個開源項目,目前PVFS還存在以下不足：
1）單一管理節點:只有一個管理節點來管理元數據，當集群系統達到一定的規模之後，管理節點將可能出現過度繁忙的情況，這時管理節點將成為系統瓶頸;
2）對數據的存儲缺乏容錯機制:當某一I/O節點無法工作時，數據將出現不可用的情況;
3）靜態配置:對PVFS的配置只能在啟動前進行，一旦系統運行則不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系統是一個基於對象存儲的分布式文件系統，此項目於1999年在Carnegie Mellon University啟動，Lustre也是一個開源項目。它只有兩個元數據管理節點,同PVFS類似,當系統達到一定的規模之後，管理節點會成為Lustre系統中的瓶頸。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用於管理自己的集群存儲系統的分布式文件系統。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司為了滿足公司內部的數據處理需要而設計的一套分布式文件系統。
5.相對其它的文件系統，GPFS的主要優點有以下三點：
1)使用分布式鎖管理和大數據塊策略支持更大規模的集群系統,文件系統的令牌管理器為塊、inode、屬性和目錄項建立細粒度的鎖，第一個獲得鎖的客戶將負責維護相應共享對象的一致性管理，這減少了元數據伺服器的負擔;
2)擁有多個元數據伺服器,元數據也是分布式,使得元數據的管理不再是系統瓶頸;
3)令牌管理以位元組作為鎖的最小單位,也就是說除非兩個請求訪問的是同一文件的同一位元組數據,對於數據的訪問請求永遠不會沖突.
問題二：分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？ 分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
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問題三：什麼是分布式存儲系統？ 就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上
問題四：什麼是分布式數據存儲 定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。
問題五：分布式文件系統有哪些主要的類別？ 分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統（簡稱：NAS）
基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。
4、分布式文件系統
在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。
問題六：分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同 分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
問題七：分布式存儲有哪些 華為的fusionstorage屬於分布式 您好，很高興能幫助您，首先，FusionDrive其實是一塊1TB或3TB機械硬碟跟一塊128GB三星830固態硬碟的組合。我們都知道，很多超極本同樣採用了混合型硬碟，但是固態硬碟部分的容量大都只有8GB到32GB之間，這個區間無法作為系統盤來使用，只能作
問題八：linux下常用的分布式文件系統有哪些 這他媽不是騰訊今年的筆試題么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
網路文件系統是FreeBSD支持的文件系統中的一種，也被稱為NFS。
NFS允許一個系統在網路上與它人共享目錄和文件。通過使用NFS， 用戶和程序可以象訪問本地文件一樣訪問遠端系統上的文件。它的好處是：
1、本地工作站使用更少的磁碟空間，因為通常的數據可以存放在一台機器上而且可以通過網路訪問到。
2、用戶不必在每個網路上機器裡面都有一個home目錄。home目錄可以被放在NFS伺服器上並且在網路上處處可用。
3、諸如軟碟機、CDROM、和ZIP之類的存儲設備可以在網路上面被別的機器使用。可以減少整個網路上的可移動介質設備的數量。
開發語言c/c++,可跨平台運行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套開放源代碼的分布式文件系統，允許系統之間通過區域網和廣域網來分享檔案和資源。OpenAFS是圍繞一組叫做cell的文件伺服器組織的，每個伺服器的標識通常是隱藏在文件系統中，從AFS客戶機登陸的用戶將分辨不出他們在那個伺服器上運行，因為從用戶的角度上看，他們想在有識別的Unix文件系統語義的單個系統上運行。
文件系統內容通常都是跨cell復制，一便一個硬碟的失效不會損害OpenAFS客戶機上的運行。OpenAFS需要高達1GB的大容量客戶機緩存，以允許訪問經常使用的文件。它是一個十分安全的基於kerbero的系統，它使用訪問控制列表(ACL）以便可以進行細粒度的訪問，這不是基於通常的Linux和Unix安全模型。開發協議IBM Public，運行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一個具備容錯功能的網路分布式文件統，它將數據分布在網路中的不同伺服器上，MooseFs通過FUSE使之看起來就 是一個Unix的文件系統。但有一點問題，它還是不能解決單點故障的問題。開發語言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
網路文件系統(Network FileSystem,NFS)是大多數區域網(LAN）的重要的組成部分。但NFS不適用於高性能計算中苛刻的輸入書櫥密集型程序，至少以前是這樣。NFS標準的罪行修改納入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的並行實現，將傳輸速率提高了幾個數量級。
開發語言c/c++,運行在linu下。
googleFs
據說是一個比較不錯的一個可擴展分布式文件系統，用於大型的，分布式的，對大量數據進行訪問的應用。它運行於廉價的普通硬體上，但可以提供容錯功能，它可以給大量的用戶提供性能較高的服務。google自己開發的。
問題九：分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理 神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。
問題十：linux 分布式系統都有哪些？ 常見的分布式文件系統有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自適用於不同的領域。它們都不是系統級的分布式文件系統，而是應用級的分布式文件存儲服務。
GFS（Google File System）
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Google公司為了滿足本公司需求而開發的基於Linux的專有分布式文件系統。。盡管Google公布了該系統的一些技術細節，但Google並沒有將該系統的軟體部分作為開源軟體發布。
下面分布式文件系統都是類 GFS的產品。
HDFS
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Hadoop 實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。 Hadoop是Apache Lucene創始人Doug Cutting開發的使用廣泛的文本搜索庫。它起源於Apache Nutch，後者是一個開源的網路搜索引擎，本身也是Luene項目的一部分。Aapche Hadoop架構是MapRece演算法的一種開源應用，是Google開創其帝國的重要基石。
Ceph
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是加州大學聖克魯茲分校的Sage weil攻讀博士時開發的分布式文件系統。並使用Ceph完成了他的論文。
說 ceph 性能最高，C++編寫的代碼，支持Fuse，並且沒有單點故障依賴， 於是下載安裝， 由於 ceph 使用 btrfs 文件系統， 而btrfs 文件系統需要 Linux 2.6.34 以上的內核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基於的btrfs本身就不成熟，它的官方網站上也明確指出不要把ceph用在生產環境中。
Lustre
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Lustre是一個大規模的、安全可靠的，具備高可用性的集群文件系統，它是由SUN公司開發和維護的。
該項目主要的目的就是開發下一代的集群文件系統，可以支持超過10000個節點，數以PB的數據量存儲系統。
目前Lustre已經運用在一些領域，例如HP SFS產品等。
⑷ 對象存儲 - Swift
Swift 是 提供 高可用分布式對象存儲 的服務，為nova組件提供虛擬機鏡像存儲服務。
在數據冗餘方面，無需採用read【？】通過在軟體層面，引入一致性散列技術和數據冗餘，犧牲一定程度的數據一致性，來達到高可用和可伸縮性。
支持多租戶模式下，容器和對象讀寫操作，適用於互聯網應用場景下非結構化的數據存儲，比如，華為雲盤等。
以上術語之間的關系：
首先，可以創建多個account，每個account里可以創建多個容器container，每個container下可以創建多個object。 【container 之間不能相互嵌套】
Swift的介紹
Swift在物理結構上往往會存儲對象的多個副本，通常按照物理位置的特點，將對象拷貝到不同的物理位置的特點，將對象拷貝到不同的物理位置上，來保證數據的可靠性。
以上術語之間的關系：
可以根據不同的物理位置，有不同的Region，不同的region代表兩個不同的城市，然後在同一個region下，為冗餘的考慮，設置了多個可用區，zone。每一個可用區可以有不同的存儲節點，node；在更大的架構上，兩個region可以構成一個cluster。
首先，用戶提出一個對象存儲服務的申請，由Swift的API接受和處理，收到之後，先去找 Keystone 認證節點，對用戶的身份進行認證。
認證通過後，將請求提交給名稱為Swift Proxy的組件，Swift Proxy是Swift 的代理，由Swift Proxy來確定究竟應該將存儲對象放在哪一個滿足存儲要求的存儲節點上。最終將對象存儲到指定的存儲節點上即可。最終將返回結果返回給用戶。
⑸ 現在的雲存儲和ftp有什麼區別都是文件傳輸協議啊！區別在於哪裡
說白了就是雲存儲是把所有人的文件都放在一個ftp上，可以節省資源，統計數據等，相當於公共汽車，平常的FTP只保存你少數人的資源，相當於私家車
如下為網路
雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。 當雲計算系統運算和處理的核心是大量數據的存儲和管理時，雲計算系統中就需要配置大量的存儲設備，那麼雲計算系統就轉變成為一個雲存儲系統，所以雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統。
⑹ 什麼是對象存儲
什麼是對象存儲？
存儲區域網(SAN)和網路附加存儲(NAS)是我們比較熟悉的兩種主流網路存儲架構，而對象存儲(Object-based Storage)是一種新的網路存儲架構，基於對象存儲技術的設備就是對象存儲設備(Object-based Storage Device)簡稱OSD。
對象存儲的發展歷史：
1999年成立的全球網路存儲工業協會(SNIA)的對象存儲設備(Object Storage Device)工作組發布了ANSI的X3T10標准。
對象存儲的優點：
總體上來講，對象存儲同兼具SAN高速直接訪問磁碟特點及NAS的分布式共享特點。
SAN(Storage Area Network)結構
採用SCSI 塊I/O的命令集，通過在磁碟或FC(Fiber Channel)級的數據訪問提供高性能的隨機I/O和數據吞吐率，它具有高帶寬、低延遲的優勢，在高性能計算中佔有一席之地，如SGI的CXFS文件系統就是基於SAN實現高性能文件存儲的，但是由於SAN系統的價格較高，且可擴展性較差，已不能滿足成千上萬個CPU規模的系統。
⑺ 求 分布式對象存儲 原理 架構及Go語言實現 pdf
分布式存儲架構由三個部分組成：客戶端、元數據伺服器和數據伺服器。客戶端負責發送讀寫請求，緩存文件元數據和文件數據。元數據伺服器負責管理元數據和處理客戶端的請求，是整個系統的核心組件。數據伺服器負責存放文件數據，保證數據的可用性和完整性。該架構的好處是性能和容量能夠同時拓展，系統規模具有很強的伸縮性。
對象存儲最常用的方案，就是多台伺服器內置大容量硬碟，再裝上對象存儲軟體，然後再額外搞幾台服務作為管理節點，安裝上對象存儲管理軟體。管理節點可以管理其他伺服器對外提供讀寫訪問功能。
之所以出現了對象存儲這種東西，是為了克服塊存儲與文件存儲各自的缺點，發揚它倆各自的優點。簡單來說塊存儲讀寫快，不利於共享，文件存儲讀寫慢，利於共享。能否弄一個讀寫快，利 於共享的出來呢。於是就有了對象存儲。
⑻ 分布式存儲極簡藝術Minio解析
MinIO 對象存儲系統是為海量數據存儲、人工智慧、大數據分析而設計，基於
Apache License v2.0 開源協議的對象存儲系統，它完全兼容 Amazon S3 介面，單個對象的最大可達 5TB，適合存儲海量圖片、視頻、日誌文件、備份數據和容器/虛擬機鏡像等。作為一個開源服務，MinIO 在設計上汲取了Glusterfs的相關經驗不教訓，系統復雜度上作了大量簡化，目前大小隻有40+M，部署只需要一個命令即可完成！另外，minio舍棄了傳統分布式存儲擴容所需要的遷移流程，採用聯盟模式添加集群的方式，極大簡化了擴容流程；除此之外，minio還具有糾刪編碼、比特位保護、單寫多讀（worm)、下面來依次簡要解析一下Mioio的特點及具體實現：
元數據和數據一起存放在磁碟上。元數據以明文形式存放在元數據文件里（xl.json）。假定對象名字為key_name, 它所在桶的名字是bucket_name, disk路徑就是/disk，那麼存儲路徑就是：/disk/bucket_name/key_name，windows下C盤存放桶名為test，對象名為minio.exe示例如圖：
其中part.1是實際存儲數據（單機模式為原生數據，分布式為糾刪碼分塊），xl.json是如下所示的json字元串：
在同一集群內，MinIO 自己會自勱生成若干糾刪組，用於分布存放桶數據。一個糾刪組中的一定數量的磁碟發生的故障（故障磁碟的數量小於等於校驗盤的數量），通過糾刪碼校驗演算法可以恢復出正確的數據。MinIO 集成了 Reed-Solomon 糾刪碼庫，MinIO 存儲對象數據時，首先把它分成若乾等長的片段（對於大對象，默認按 5MB 切片)，然後每一個片段會糾刪演算法分成若干分片，包括數據分片不校驗分片，每個分片放置在一個糾刪組的某個節點上。對象的每一個數據分片、校驗分片都被「防比特位衰減」演算法所保護。
MinIO 會根據對象名（類似於文件系統的全路徑名)，使用 crc32 哈希演算法計算出一個整數。然後使用這個整數除以糾刪組的個數，得到一個余數。這個余數，可以作為糾刪組的序號，這樣就確定了這個對象所在的糾刪組。MinIO 採用 CRC32 哈希演算法，不 glusterfs 的Davies Meyer哈希演算法（性能、沖突概率不md4, md5相近）不一樣的是，CRC32演算法的哈希值分布較不均勻，但運算速度極快，高出 md4 數倍。相對於容量均衡，MinIO 更看重數據的寫入速度。
糾刪組如何配置？
官方文檔說明如下：
也就是說糾刪組的總大小隻能從這7中情況中根據你提供的盤的個數（或者說路徑個數）來自動選取最大值的，我們 不能靈活地配置m+k糾刪存儲格式。但這樣說又不是很准確 ，因為雖然不能配置任意的m+k，但是在系統已經選取好擦除編碼集的的個數後（也就是m+k），可以使用storage class存儲類來自定義m和k的數量，默認是1:1的。
存儲類：
MinIO支持配置兩種存儲類別，精簡冗餘類別和標准類別，默認是標准類別（1：1），可以在啟動MinIO伺服器之前使用設置的環境變數來定義這些類。使用環境變數定義每個存儲類別的數據和奇偶校驗磁碟後，您可以 在上傳對象時通過請求元數據欄位設置對象的存儲類別x-amz-storage-class 。然後，MinIO伺服器通過將對象保存在特定數量的數據和奇偶校驗磁碟中來兌現存儲類。具體配置和使用可以參考官方文檔 https://github.com/minio/minio/tree/master/docs/erasure/storage-class
傳統的擴展方式的劣勢
通過增加節點來擴展單集群，一般需要進行數據均衡，否則群集內各存儲節點會因負載不均而出現新的瓶頸。除了數據均衡操作的時機這個問題以外，在均衡過程中一般需要仍存儲使用率高的節點吐使用率低的節點遷移數據。當集群擴容後，大量已經寫入的文件落點會出現改變，文件需要遷移到真實的落點。當存儲系統容量比較大時，則會發生大量的文件/對象進行遷移,遷移過程可能由於佔用大量資源而導致上層應用性能下降。而且當文件/對象遷移過程中，機器故障可能會導致一些意想不到的情冴,尤其是有大量業務的時候。當然針對此類問題，Gluterfs之類的文件系統有一些比較復雜的處理辦法。
不支持擴展優勢