Namenode 是一個中心伺服器，單一節點（簡化系統的設計和實現），負責管理文件系統的名字空間(namespace)以及客戶端對文件的訪問。
文件操作，NameNode 負責文件元數據的操作，DataNode負責處理文件內容的讀寫請求，跟文件內容相關的數據流不經過NameNode，只會詢問它跟哪個DataNode聯系，否則NameNode會成為系統的瓶頸。
副本存放在哪些DataNode上由 NameNode來控制，根據全局情況做出塊放置決定，讀取文件時NameNode盡量讓用戶先讀取最近的副本，降低帶塊消耗和讀取時延
Namenode 全權管理數據塊的復制，它周期性地從集群中的每個Datanode接收心跳信號和塊狀態報告(Blockreport)。接收到心跳信號意味著該Datanode節點工作正常。塊狀態報告包含了一個該Datanode上所有數據塊的列表。
NameNode支持對HDFS中的目錄、文件和塊做類似文件系統的創建、修改、刪除、列表文件和目錄等基本操作。 塊存儲管理，在整個HDFS集群中有且只有唯一一個處於active狀態NameNode節點，該節點負責對這個命名空間（HDFS）進行管理。
1、Name啟動的時候首先將fsimage（鏡像）載入內存，並執行（replay）編輯日誌editlog的的各項操作；
2、一旦在內存中建立文件系統元數據映射，則創建一個新的fsimage文件（這個過程不需SecondaryNameNode） 和一個空的editlog；
3、在安全模式下，各個datanode會向namenode發送塊列表的最新情況；
4、此刻namenode運行在安全模式。即NameNode的文件系統對於客服端來說是只讀的。(顯示目錄，顯示文件內容等。寫、刪除、重命名都會失敗)；
5、NameNode開始監聽RPC和HTTP請求
解釋RPC:RPC（Remote Procere Call Protocol）——遠程過程通過協議，它是一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務，而不需要了解底層網路技術的協議；
6、系統中數據塊的位置並不是由namenode維護的，而是以塊列表形式存儲在datanode中；
7、在系統的正常操作期間，namenode會在內存中保留所有塊信息的映射信息。
存儲文件，文件被分成block存儲在磁碟上，為保證數據安全，文件會有多個副本 namenode和client的指令進行存儲或者檢索block，並且周期性的向namenode節點報告它存了哪些文件的blo
文件切分成塊（默認大小128M），以塊為單位，每個塊有多個副本存儲在不同的機器上，副本數可在文件生成時指定（默認3）
NameNode 是主節點，存儲文件的元數據如文件名，文件目錄結構，文件屬性（生成時間,副本數,文件許可權），以及每個文件的塊列表以及塊所在的DataNode等等
DataNode 在本地文件系統存儲文件塊數據，以及塊數據的校驗和。
可以創建、刪除、移動或重命名文件，當文件創建、寫入和關閉之後不能修改文件內容。
NameNode啟動流程
1、Name啟動的時候首先將fsimage（鏡像）載入內存，並執行（replay）編輯日誌editlog的的各項操作；
2、一旦在內存中建立文件系統元數據映射，則創建一個新的fsimage文件（這個過程不需SecondaryNameNode） 和一個空的editlog；
3、在安全模式下，各個datanode會向namenode發送塊列表的最新情況；
4、此刻namenode運行在安全模式。即NameNode的文件系統對於客服端來說是只讀的。(顯示目錄，顯示文件內容等。寫、刪除、重命名都會失敗)；
5、NameNode開始監聽RPC和HTTP請求
解釋RPC:RPC（Remote Procere Call Protocol）——遠程過程通過協議，它是一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務，而不需要了解底層網路技術的協議；
6、系統中數據塊的位置並不是由namenode維護的，而是以塊列表形式存儲在datanode中；
7、在系統的正常操作期間，namenode會在內存中保留所有塊信息的映射信息。
HDFS的特點
優點：
1）處理超大文件
這里的超大文件通常是指百MB、數百TB大小的文件。目前在實際應用中，HDFS已經能用來存儲管理PB級的數據了。
2）流式的訪問數據
HDFS的設計建立在更多地響應"一次寫入、多次讀取"任務的基礎上。這意味著一個數據集一旦由數據源生成，就會被復制分發到不同的存儲節點中，然後響應各種各樣的數據分析任務請求。在多數情況下，分析任務都會涉及數據集中的大部分數據，也就是說，對HDFS來說，請求讀取整個數據集要比讀取一條記錄更加高效。
3）運行於廉價的商用機器集群上
Hadoop設計對硬體需求比較低，只須運行在低廉的商用硬體集群上，而無需昂貴的高可用性機器上。廉價的商用機也就意味著大型集群中出現節點故障情況的概率非常高。這就要求設計HDFS時要充分考慮數據的可靠性，安全性及高可用性。
缺點：
1）不適合低延遲數據訪問
如果要處理一些用戶要求時間比較短的低延遲應用請求，則HDFS不適合。HDFS是為了處理大型數據集分析任務的，主要是為達到高的數據吞吐量而設計的，這就可能要求以高延遲作為代價。
2）無法高效存儲大量小文件
因為Namenode把文件系統的元數據放置在內存中，所以文件系統所能容納的文件數目是由Namenode的內存大小來決定。一般來說，每一個文件、文件夾和Block需要佔據150位元組左右的空間，所以，如果你有100萬個文件，每一個占據一個Block，你就至少需要300MB內存。當前來說，數百萬的文件還是可行的，當擴展到數十億時，對於當前的硬體水平來說就沒法實現了。還有一個問題就是，因為Map task的數量是由splits來決定的，所以用MR處理大量的小文件時，就會產生過多的Maptask，線程管理開銷將會增加作業時間。舉個例子，處理10000M的文件，若每個split為1M，那就會有10000個Maptasks，會有很大的線程開銷；若每個split為100M，則只有100個Maptasks，每個Maptask將會有更多的事情做，而線程的管理開銷也將減小很多。
1280M 1個文件 10block*150位元組 = 1500 位元組 =1.5KB
1280M 12.8M 100個 100個block*150位元組 = 15000位元組 = 15KB
3）不支持多用戶寫入及任意修改文件
在HDFS的一個文件中只有一個寫入者，而且寫操作只能在文件末尾完成，即只能執行追加操作。目前HDFS還不支持多個用戶對同一文件的寫操作，以及在文件任意位置進行修改。
四、HDFS文件 讀寫流程
4.1 讀文件流程
（1） 打開分布式文件
調用 分布式文件 DistributedFileSystem.open()方法。
（2） 從 NameNode 獲得 DataNode 地址
DistributedFileSystem 使用 RPC 調用 NameNode， NameNode返回存有該副本的 DataNode 地址， DistributedFileSystem 返回一個輸入流 FSDataInputStream對象， 該對象封存了輸入流DFSInputStream。
（3） 連接到DataNode
調用 輸入流 FSDataInputStream 的 read() 方法， 從而輸入流DFSInputStream 連接 DataNodes。
（4） 讀取DataNode
反復調用 read()方法， 從而將數據從 DataNode 傳輸到客戶端。
（5） 讀取另外的DataNode直到完成
到達塊的末端時候， 輸入流 DFSInputStream 關閉與DataNode 連接，尋找下一個 DataNode。
（6） 完成讀取， 關閉連接
即調用輸入流 FSDataInputStream.close() 。
4.2 寫文件流程
（1） 發送創建文件請求： 調用分布式文件系統DistributedFileSystem.create()方法；
（2） NameNode中創建文件記錄： 分布式文件系統DistributedFileSystem 發送 RPC 請求給namenode， namenode 檢查許可權後創建一條記錄， 返回輸出流 FSDataOutputStream， 封裝了輸出流 DFSOutputDtream；
（3） 客戶端寫入數據： 輸出流 DFSOutputDtream 將數據分成一個個的數據包， 並寫入內部隊列。 DataStreamer 根據 DataNode 列表來要求 namenode 分配適合的新塊來存儲數據備份。一組DataNode 構成管線(管線的 DataNode 之間使用 Socket 流式通信)
（4） 使用管線傳輸數據： DataStreamer 將數據包流式傳輸到管線第一個DataNode， 第一個DataNode 再傳到第二個DataNode ,直到完成。
（5） 確認隊列： DataNode 收到數據後發送確認， 管線的DataNode所有的確認組成一個確認隊列。 所有DataNode 都確認， 管線數據包刪除。
（6） 關閉： 客戶端對數據量調用close（） 方法。 將剩餘所有數據寫入DataNode管線， 並聯系NameNode且發送文件寫入完成信息之前等待確認。
（7） NameNode確認
（8） 故障處理： 若過程中發生故障， 則先關閉管線， 把隊列中所有數據包添加回去隊列， 確保數據包不漏。 為另一個正常DataNode的當前數據塊指定一個新的標識， 並將該標識傳送給NameNode, 一遍故障DataNode在恢復後刪除上面的不完整數據塊. 從管線中刪除故障DataNode 並把餘下的數據塊寫入餘下正常的DataNode。 NameNode發現復本兩不足時， 會在另一個節點創建一個新的復本
Ⅱ 雲存儲架構分哪些層次,各自實現了什麼功能_雲存儲架構包含哪些內容
(1)存儲層
雲存儲系統對外提供多種不同的存儲服務，各種服務的數據統一存放在雲存儲系統中，形成一個海量數據池。從大多數網路服務後台數據組織方式來看，傳統基於單伺服器的數據組織難以滿足廣域網多用戶條件下的吞吐性能和存儲容量需求；基於P2P架構的數據組織需要龐大的節點數量和復雜編碼演算法保證數據可靠性。相比而言，基於多存儲伺服器的數據組織方法能夠更好滿足在線存儲服務的應用需求，在用戶規模較大時，構建分布式數據中心能夠為不同地理區域的用戶提供更好的服務質量。
雲存儲的存儲層將不同類型的存儲設備互連起來，實現海量數據的統一管理，同時實現對存儲設備的集中管理、狀態監控以及容量的動態擴展，實質是一種面向服務的分布式存儲系統。
(2)基礎管理層
雲存儲系統架構中的基礎管理層為上層提供不同服務間公共管理的統一視圖。通過設計統一的用戶管理、安全管理、副本管理及策略管理等公共數據管理功能，將底層存儲與上層應用無縫銜接起來，實現多存儲設備之間的協悔早同工作，以更好的性能對外提供多種服務。
(3)應用介面層
應用介面層是雲存儲平台中可以靈活擴展的、直接面向用戶的部分。根據用戶需求，可以開發出不同的應用介面，提供相應的服務。比如數據存儲服務、空間租賃服務、公共資源服務、多用戶數據共享服務、數據備份服務等。
(4)訪問層
通過訪問層，任何一個授權用戶都可以在任何地方，使用一台聯網的終端設備，按照標準的公用應用介面來登錄雲存儲平台，享受雲存儲服務。
2雲存儲技術的優勢
作為新興的存儲技術，與傳統的購買存儲設備和部署存儲軟體相比，雲存儲方式存在以下優點：
(1)成本低、見效快
傳統的購買存儲設備或軟體定製方式下，企業根據信息化管理的需求，一次性投入大量資金購置硬體設備首飢、搭建平台。軟體開發則經過漫長的可行性分析、需求調研、軟體設計、編碼、測試這一過程。往往在軟體開發完成以後，業務需求發生變化，不得不對軟體進行返工，不僅影響質量，提高成本，更是延誤了企業信息化進程，同時造成了企業之間的低水平重復投資以及企業內部周期性、高成本的技術升級。在雲存儲方式下，企業除了配置必要的終端設備接收存儲服務外，不需要投入額外的資金來搭建平台。企業只需按用戶數分期租用服務，規避了一次性投資的風險，降低了使用成本，而且對於選定的服務，可以立即投入使用，既方便又快捷。
(2)易者前返於管理
傳統方式下，企業需要配備專業的IT人員進行系統的維護，由此帶來技術和資金成本。雲存儲模式下，維護工作以及系統的更新升級都由雲存儲服務提供商完成，企業能夠以最低的成本享受到最新最專業的服務。
(3)方式靈活
傳統的購買和定製模式下，一旦完成資金的一次性投入，系統無法在後續使用中動態調整。隨著設備的更新換代，落後的硬體平台難以處置；隨著業務需求的不斷變化，軟體需要不斷地更新升級甚至重構來與之相適應，導致維護成本高昂，很容易發展到不可控的程度。而雲存儲方式一般按照客戶數、使用時間、服務項目進行收費。企業可以根據業務需求變化、人員增減、資金承受能力，隨時調整其租用服務方式，真正做到「按需使用」。
3雲存儲技術趨勢
隨著寬頻網路的發展，集群技術、網格技術和分布式文件系統的拓展，CDN內容分發、P2P、數據壓縮技術的廣泛運用，以及存儲虛擬化技術的完善，雲存儲在技術上已經趨於成熟，以「用戶創造內容」和「分享」為精神的Web2.0推動了全網域用戶對在線服務的認知
Ⅲ 安防雲存類型分為哪幾類
在安防行業實際碰到的存儲系統多種多樣，大致可以分為傳統存儲、IT雲存儲、通用雲存儲、安防雲存儲四種。
傳統存儲主要是IPSAN/NAS和NVR/CVR融合業務層實現N+0模式。IPSAN後面掛載磁碟擴展櫃的模式，提供單機內的磁碟級raid級別可靠性，業務系統上要分別進行掛載，使用復雜，容錯性差。
NVR/CVR的N+0是要在業務層實現單機故障時仍然可寫入，對於不了解的情況下會以雲存概念進行保障，但仍然無法解決存儲故障和彈性擴容等一系列問題。
IT雲存儲主要是指IT廠商在傳統的IPSAN/NAS上進行突破，提供的NAS集群/分布式塊存儲。更多的是作為一個通用IT應用場景給資料庫和虛擬機提供塊設備，企業應用按目錄空間管理提供許可權和文件讀寫。
通用雲存儲主要是指通用型的分布式存儲系統按照通用介面提供一寫多讀能力，和通用大數據組件打通，可作為底層存儲系統。
主要是S3形態的對象存儲和HDFS類文件系統，兩者在操作語義上存在差異，在於一個是按對象模式操作，一個是按類似傳統文件系統模式操作(類posix語義但又非標)。
安防雲存儲是指針對安防行業視頻圖片業務場景進行深化設計，基於分布式架構實現的文件存儲系統可以提供對象語義或文件語義。
具備高並發寫入、高存儲利用率、高可靠存儲等特點，支持邊寫邊讀、多網路視頻、圖片處理、文件鎖定等功能，滿足安防不同業務場景7x24小時不間斷的應用需求。
Ⅳ 大數據存儲與管理多採用什麼計算及存儲模式
大數據存儲與管理多採用雲計算以及倉庫存儲模式。
大數據似乎難以管理，就像一個永無休止統計數據的復雜的漩渦。因此，將信息精簡到單一的公司位置似乎是明智的，這是一個倉庫，其中所有的數據和伺服器都可以被充分地規劃指定。
大數據存儲方式：
存儲管理需要多種技術的協同工作，其中文件系統為其提供最底層存儲能力的支持。 分布式文件系統HDFS 是一個高度容錯性系統，被設計成適用於批量處理，能夠提供高吞吐量的的數據訪問。 分布式鍵值系統：分布式鍵值系統用於存儲關系簡單的半結構化數據。
Ⅳ 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。
Ⅵ hdfs等分布式文件系統真的會存儲數據嗎
HDFS（Hadoop分布式文件系統）是一種分布式文件系統，它主要用於存儲大量的數據，並提供高可靠性和高吞吐量的數據訪問。因此，HDFS是能夠真正存儲數據的分布式文件系統。
與傳統的文件系統相比，HDFS有如下優點：
容錯性：HDFS可以自動修復硬體故障，並保證數據的完整性和安全性。
可擴展性：HDFS可以根據數據量的增長而擴展容量，並可以支持數千個節點。
數據並行處理：HDFS可以分割數據塊並並行處理，提高數據處理速度。
總之，HDFS是真正的分布式文件系統，可以用於存儲大量的數據，並提供高性能的數據訪問。
Ⅶ 在大數量級的數據存儲上，比較靠譜的分布式文件存儲有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源於Sage就讀博士期間的工作、成果於2004年發表，並隨後貢獻給開源社區。經過多年的發展之後，已得到眾多雲計算和存儲廠商的支持，成為應用最廣泛的開源分布式存儲平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存儲系統，是專為存儲海量搜索數據而設計的，2003年提出，是閉源的分布式文件系統。適用於大量的順序讀取和順序追加，如大文件的讀寫。注重大文件的持續穩定帶寬，而不是單次讀寫的延遲。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一個適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統，是Hadoop的核心子項目，是基於流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的。該系統仿效了谷歌文件系統(GFS)，是GFS的一個簡化和開源版本。
Ⅷ 雲計算分布式存儲是用ceph還是hadoop
雲計算的開發需要多種語言共同參與，HADOOP在雲計算產品中只是一個底層框架，適合做雲盤、分布式計算等底層業務。很少有一種雲產品只用一種開發語言解決所有問題的，襪緩語言只是工具，關鍵是要學會在不同的應用場景下，如何正確選擇合適的工具。雲產品的框架有很多，比如OpenStack是用Python寫的，Hadoop是用Java寫的。
Ceph架構簡介及其特點
Ceph簡介
Ceph是一個統一的分布式存儲系統，設計初衷是提供較好的性能、可靠性和可擴展性。
Ceph項目最早起源於Sage就讀博士期間的工作（最早的成果於2004年發表），並隨後貢獻給開源社區。在經過了數年的發展之後，目前已得到眾多雲計算廠商的支持並被廣泛應用。RedHat及OpenStack都可與Ceph整合以支持虛擬機鏡像的後端存儲。
Ceph特點
高性能
a.摒棄了傳統的集中式存儲元數據定址的方案，採用CRUSH演算法，數據分布均衡，並行度高。
b.考慮茄好祥了容災域的隔離，能夠實現各類負載的副本放置規則，例如跨機房、機架感知等。
c.能夠支持上千個存儲節點的規模，支持TB到PB級的數據。
高可用性
a.副本數可以靈活控制顫搏。
b.支持故障域分隔，數據強一致性。
c.多種故障場景自動進行修復自愈。
d.沒有單點故障，自動管理。
高可擴展性
a.去中心化。
b.擴展靈活。
c.隨著節點增加而線性增長。
特性豐富
a.支持三種存儲介面：塊存儲、文件存儲、對象存儲。
b.支持自定義介面，支持多種語言驅動。
Hadoop簡介及其特點
Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（HadoopDistributedFileSystem），簡稱HDFS。
HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（largedataset）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streamingaccess）文件系統中的數據。Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，而MapRece則為海量的數據提供了計算。
雲計算的開發語言多樣
hadoop和雲計算是兩回事，HADOOP開發首選JAVA，次選C/C++或者Python雲計算就復雜了，不同的應用又不同額選擇。很少有一種雲產品只用一種開發語言解決所有問題的語言只是工具，關鍵是要學會在不同的應用場景下，如何正確選擇合適的工具。雲產品的框架有很多，比如OpenStack是用Python寫的，Hadoop是用Java寫的。
HADOOP在雲計算產品中只是一個底層框架，適合做雲盤、分布式計算等底層業務。中間層和上層用什麼語言開發取決產品的特性和技術人員的技術特點。
Ⅸ 分布式存儲需要做磁碟陣列嗎雲存儲呢
雲存儲和分布式存儲描述的概念不一致，無法對比
雲存儲是指將數據集中存儲在一起
分布式存儲是指存儲部署的一種方式
使用分布式存儲不推薦配合raid部署，如果在部署了raid情況下一塊硬碟損壞有可能會導致整個節點進入停機rebuild狀態，而分布式存儲系統本身就有自動修復重建的功能，更換損壞磁碟後並不會影響到節點的工作