A. 超融合產品和分布式文件系統的區別是什麼
超融合和分布式文件系統，其實兩者無論在應用場景，還是在架構設計，都不在同一個層次上。
首先，超融合的出現是為了提高效率、降低運營成本。推動客戶選擇超融合的主要原因是：
- 敏捷性：在數據中心內具有公共雲速度、效率和經濟性。
- 可擴展性：從小規模開始，可輕松縱向或橫向擴展，同時保持性能水平。
- 簡單性：用軟體驅動的自動化和生命周期管理來簡化運營。
超融合系統不僅僅具備計算、網路、存儲和伺服器虛擬化等資源和技術，而且還包括緩存加速、重復數據刪除、在線數據壓縮、備份軟體、快照技術等元素，而多節點可以通過網路聚合起來，實現模塊化的無縫橫向擴展（scale-out），形成統一的資源池。超融合基礎架構還提供了具有高效可擴展性的虛擬化就緒環境。此外，由於簡化了采購和部署並降低了管理成本和復雜性，它還可能實現資本和運營支出的減少。
通常超融合系統採用分布式存儲架構，通過增加節點的方式橫向擴容，但是不一定是分布式文件系統，比如杉岩的超融合一體機。
而分布式文件系統，通常也通過增加節點的方式橫向擴容，提供分布式塊存儲、分布式文件存儲、分布式對象存儲等存儲服務。但分布式文件系統與超融合並不是同一個層次上的東西。
B. 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。
C. 大規模分布式存儲系統的作品目錄
前言第1章概述1.1分布式存儲概念1.2分布式存儲分類第一篇基礎篇第2章單機存儲系統2.1硬體基礎2.1.1CPU架構2.1.2IO匯流排2.1.3網路拓撲2.1.4性能參數2.1.5存儲層次架構2.2單機存儲引擎2.2.1哈希存儲引擎2.2.2B樹存儲引擎2.2.3LSM樹存儲引擎2.3數據模型2.3.1文件模型2.3.2關系模型2.3.3鍵值模型2.3.4SQL與NoSQL2.4事務與並發控制2.4.1事務2.4.2並發控制2.5故障恢復2.5.1操作日誌2.5.2重做日誌2.5.3優化手段2.6數據壓縮2.6.1壓縮演算法2.6.2列式存儲第3章分布式系統3.1基本概念3.1.1異常3.1.2一致性3.1.3衡量指標3.2性能分析3.3數據分布3.3.1哈希分布3.3.2順序分布3.3.3負載均衡3.4復制3.4.1復制的概述3.4.2一致性與可用性3.5容錯3.5.1常見故障3.5.2故障檢測3.5.3故障恢復3.6可擴展性3.6.1總控節點3.6.2資料庫擴容3.6.3異構系統3.7分布式協議3.7.1兩階段提交協議3.7.2Paxos協議3.7.3Paxos與2PC3.8跨機房部署第二篇范型篇第4章分布式文件系統4.1Google文件系統4.1.1系統架構4.1.2關鍵問題4.1.3Master設計4.1.4ChunkServer設計4.1.5討論4.2Taobao File System4.2.1系統架構4.2.2討論4.3Facebook Haystack4.3.1系統架構4.3.2討論4.4內容分發網路4.4.1CDN架構4.4.2討論第5章分布式鍵值系統5.1Amazon Dynamo5.1.1數據分布5.1.2一致性與復制5.1.3容錯5.1.4負載均衡5.1.5讀寫流程5.1.6單機實現5.1.7討論5.2淘寶Tair5.2.1系統架構5.2.2關鍵問題5.2.3討論第6章分布式表格系統6.1Google Bigtable6.1.1架構6.1.2數據分布6.1.3復制與一致性6.1.4容錯6.1.5負載均衡6.1.6分裂與合並6.1.7單機存儲6.1.8垃圾回收6.1.9討論6.2Google Megastore6.2.1系統架構6.2.2實體組6.2.3並發控制6.2.4復制6.2.5索引6.2.6協調者6.2.7讀取流程6.2.8寫入流程6.2.9討論6.3Windows Azure Storage6.3.1整體架構6.3.2文件流層6.3.3分區層6.3.4討論第7章分布式資料庫7.1資料庫中間層7.1.1架構7.1.2擴容7.1.3討論7.2Microsoft SQL Azure7.2.1數據模型7.2.2架構7.2.3復制與一致性7.2.4容錯7.2.5負載均衡7.2.6多租戶7.2.7討論7.3Google Spanner7.3.1數據模型7.3.2架構7.3.3復制與一致性7.3.4TrueTime7.3.5並發控制7.3.6數據遷移7.3.7討論第三篇實踐篇第8章OceanBase架構初探8.1背景簡介8.2設計思路8.3系統架構8.3.1整體架構圖8.3.2客戶端8.3.3RootServer8.3.4MergeServer8.3.5ChunkServer8.3.6UpdateServer8.3.7定期合並&數據分發8.4架構剖析8.4.1一致性選擇8.4.2數據結構8.4.3可靠性與可用性8.4.4讀寫事務8.4.5單點性能8.4.6SSD支持8.4.7數據正確性8.4.8分層結構第9章分布式存儲引擎9.1公共模塊9.1.1內存管理9.1.2基礎數據結構9.1.3鎖9.1.4任務隊列9.1.5網路框架9.1.6壓縮與解壓縮9.2RootServer實現機制9.2.1數據結構9.2.2子表復制與負載均衡9.2.3子表分裂與合並9.2.4UpdateServer選主9.2.5RootServer主備9.3UpdateServer實現機制9.3.1存儲引擎9.3.2任務模型9.3.3主備同步9.4ChunkServer實現機制9.4.1子表管理9.4.2SSTable9.4.3緩存實現9.4.4IO實現9.4.5定期合並&數據分發9.4.6定期合並限速9.5消除更新瓶頸9.5.1讀寫優化回顧9.5.2數據旁路導入9.5.3數據分區第10章資料庫功能10.1整體結構10.2隻讀事務10.2.1物理操作符介面10.2.2單表操作10.2.3多表操作10.2.4SQL執行本地化10.3寫事務10.3.1寫事務執行流程10.3.2多版本並發控制10.4OLAP業務支持10.4.1並發查詢10.4.2列式存儲10.5特色功能10.5.1大表左連接10.5.2數據過期與批量刪除第11章質量保證、運維及實踐11.1質量保證11.1.1RD開發11.1.2QA測試11.1.3試運行11.2使用與運維11.2.1使用11.2.2運維11.3應用11.3.1收藏夾11.3.2天貓評價11.3.3直通車報表11.4最佳實踐11.4.1系統發展路徑11.4.2人員成長11.4.3系統設計11.4.4系統實現11.4.5使用與運維11.4.6工程現象11.4.7經驗法則第四篇專題篇第12章雲存儲12.1雲存儲的概念12.2雲存儲的產品形態12.3雲存儲技術12.4雲存儲的核心優勢12.5雲平台整體架構12.5.1Amazon雲平台12.5.2Google雲平台12.5.3Microsoft雲平台12.5.4雲平台架構12.6雲存儲技術體系12.7雲存儲安全第13章大數據13.1大數據的概念13.2MapRece13.3MapRece擴展13.3.1Google Tenzing13.3.2Microsoft Dryad13.3.3Google Pregel13.4流式計算13.4.1原理13.4.2Yahoo S413.4.3Twitter Storm13.5實時分析13.5.1MPP架構13.5.2EMC Greenplum13.5.3HP Vertica13.5.4Google Dremel參考資料
D. 什麼是靈動的分布式存儲系統
什麼是分布式系統
分布式系統是由一組通過網路進行通信、為了完成共同的任務而協調工作的計算機節點組成的系統。
分布式系統的出現是為了用廉價的、普通的機器完成單個計算機無法完成的計算、存儲任務。其目的是利用更多的機器，處理更多的數據。
首先需要明確的是，只有當單個節點的處理能力無法滿足日益增長的計算、存儲任務的時候，且硬體的提升（加內存、加磁碟、使用更好的CPU）高昂到得不償失的時候，應用程序也不能進一步優化的時候，我們才需要考慮分布式系統。
因為，分布式系統要解決的問題本身就是和單機系統一樣的，而由於分布式系統多節點、通過網路通信的拓撲結構，會引入很多單機系統沒有的問題，為了解決這些問題又會引入更多的機制、協議，帶來更多的問題。
在很多文章中，主要講分布式系統分為分布式計算（computation）與分布式存儲（storage）。
計算與存儲是相輔相成的，計算需要數據，要麼來自實時數據（流數據），要麼來自存儲的數據；而計算的結果也是需要存儲的。
在操作系統中，對計算與存儲有非常詳盡的討論，分布式系統只不過將這些理論推廣到多個節點罷了。
那麼分布式系統怎麼將任務分發到這些計算機節點呢，很簡單的思想，分而治之，即分片（partition）。
對於計算，那麼就是對計算任務進行切換，每個節點算一些，最終匯總就行了，這就是MapRece的思想；對於存儲，更好理解一下，每個節點存一部分數據就行了。當數據規模變大的時候，Partition是唯一的選擇，同時也會帶來一些好處：
（1）提升性能和並發，操作被分發到不同的分片，相互獨立
（2）提升系統的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不會受到影響
理想的情況下，有分片就行了，但事實的情況卻不大理想。原因在於，分布式系統中有大量的節點，且通過網路通信。
單個節點的故障（進程crash、斷電、磁碟損壞）是個小概率事件，但整個系統的故障率會隨節點的增加而指數級增加，網路通信也可能出現斷網、高延遲的情況。
在這種一定會出現的「異常」情況下，分布式系統還是需要繼續穩定的對外提供服務，即需要較強的容錯性。
E. 伺服器分布式存儲需要Raid卡支持passthrough功能,為什麼具體工作原理是怎樣的多謝
RAID 獨立磁碟冗餘陣列。簡單的說，我們把數個硬碟組合起來成為一顆硬碟，以增加數據的傳輸效率，並提高數據安全性。視硬碟數目而定，你可以有多種選擇，以達成以下目標：追求高安全性、追求性能、或是兩者兼具。
F. 誰有《大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰-楊傳輝》電子書百度網盤資源下載
大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰-楊傳輝鏈接：
G. 極客時間上有關於分布式存儲的課程嗎求推薦
你可以在極客時間官網找一下《深入淺出分布式技術原理》可網路下這個課程，這是由伴魚技術中台負責人，前小米工程師陳現麟主講的，帶你從業務場景出發，搭建自己的分布式知識體系。同時課程中還會詳細講解諸多案例，結合業務場景讓學員進一步掌握高頻知識點，降低學習難度，提升學習效率。
H. 分布式存儲技術有哪些
中央存儲技術現已發展非常成熟。但是同時，新的問題也出現了，中心化的網路很容易擁擠，數據很容易被濫用。傳統的數據傳輸方式是由客戶端向雲伺服器傳輸，由伺服器向客戶端下載。而分布式存儲系統QKFile是從客戶端傳送到 N個節點，然後從這些節點就近下載到客戶端內部，因此傳輸速度非常快。對比中心協議的特點是上傳、下載速度快，能夠有效地聚集空閑存儲資源，並能大大降低存儲成本。
在節點數量不斷增加的情況下，QKFile市場趨勢開始突出，未來用戶數量將呈指數增長。分布式存儲在未來會有很多應用場景，如數據存儲，文件傳輸，網路視頻，社會媒體和去中心化交易等。網際網路的控制權越來越集中在少數幾個大型技術公司的手中，它的網路被去中心化，就像分布式存儲一樣，總是以社區為中心，面向用戶，而分布式存儲就是實現信息技術和未來網際網路功能的遠景。有了分布式存儲，我們可以創造出更加自由、創新和民主的網路體驗。是時候把網際網路推向新階段了。
作為今年非常受歡迎的明星項目，關於QKFile的未來發展會推動互聯網的進步，給整個市場帶來巨大好處。分布式存儲是基於網際網路的基礎結構產生的，區塊鏈分布式存儲與人工智慧、大數據等有疊加作用。對今天的中心存儲是一個巨大的補充，分布式時代的到來並不是要取代現在的中心互聯網，而是要使未來的數據存儲發展得更好，給整個市場生態帶來不可想像的活力。先看共識，後看應用，QKFile創建了一個基礎設施平台，就像阿里雲，阿里雲上面是做游戲的做電商的視頻網站，這就叫應用層，現階段，在性能上，坦白說，與傳統的雲存儲相比，沒有什麼競爭力。不過另一方面來說，一個新型的去中心化存儲的信任環境式非常重要的，在此環境下，自然可以衍生出許多相關應用，市場潛力非常大。
雖然QKFile離真正的商用還有很大的距離，首先QKFile的經濟模型還沒有定論，其次QKFile需要集中精力發展分布式存儲、商業邏輯和 web3.0，只有打通分布式存儲賽道，才有實力引領整個行業發展，人們認識到了中心化存儲的弊端，還有許多企業開始接受分布式存儲模式，即分布式存儲 DAPP應用觸達用戶。所以QKFile將來肯定會有更多的商業應用。創建超本地高效存儲方式的能力。當用戶希望將數據存儲在QKFile網路上時，他們就可以擺脫巨大的集中存儲和地理位置的限制，用戶可以看到在線存儲的礦工及其市場價格，礦工之間相互競爭以贏得存儲合約。使用者挑選有競爭力的礦工，交易完成，用戶發送數據，然後礦工存儲數據，礦工必須證明數據的正確存儲才能得到QKFile獎勵。在網路中，通過密碼證明來驗證數據的存儲安全性。采礦者通過新區塊鏈向網路提交其儲存證明。通過網路發布的新區塊鏈驗證，只有正確的區塊鏈才能被接受，經過一段時間，礦工們就可以獲得交易存儲費用，並有機會得到區塊鏈獎勵。數據就在更需要它的地方傳播了，旋轉數據就在地球范圍內流動了，數據的獲取就不斷優化了，從小的礦機到大的數據中心，所有人都可以通過共同努力，為人類信息社會的建設奠定新的基礎，並從中獲益。
I. 有沒有用Java寫的輕量級開源的分布式存儲系統
一個輕量級分布式KV存儲系統。
如果用K記錄文件路徑和文件名，用V記錄文件內容，就是一個輕量級分布式小文件系統。
至於大文件，幾乎一定是HDFS這種有元數據服務中心（NameNode）架構的。