❶ 云存储到底有什么好处
云储存的好处：
1、硬件冗余
2、自动的故障切换
3、存储设备升级不会导致服务中断
4、容量分配不受物理硬盘限制
5、节省电力
6、及时提供容量的扩展
7、海量并行扩容
8、统一的对外名称
9、负载均衡
10、容易管理
❷ 分布式存储系统 存储节点可以是哪些类型
一个节点是存储节点的简称，存储节点一般是一个存储服务器（必然带控制器），服务器之间通过高速网络互连。 现在越来越多的存储服务器使用arm CPU+磁盘阵列节省能耗，提高“容量能耗比”。
❸ 怎样Javascript截取Html的节点保存为图片，存放进本地的剪贴版中
似乎除了IE其它浏览器不允许javascript对剪贴板进行操作, 需要加一个flash让flash去操作剪贴板
js没法给网页截图, 可以考虑用html5的canvas画出文本再保存为img
❹ 存储节点是什么
存储节点存在于存储过程中。举个例子，比如说在存储过程中写了个try catch ,如果出现异常就回滚，那么回滚到哪里呢？ 这里就需要用到存储节点了。存储节点就是在哪个位置做一个标记。
❺ 图的存储结构——所存储的信息有哪些
一、邻接矩阵存储方法
邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵。
设G=(V，E)是具有n（n＞0）个顶点的图，顶点的顺序依次为0～n-1，则G的邻接矩阵A是n阶方阵，其定义如下：
（1）如果G是无向图，则：
A[i][j]=1：若(i,j)∈E(G) 0:其他
（2）如果G是有向图，则：
A[i][j]=1：若<i,j>∈E(G) 0:其他
（3）如果G是带权无向图，则：
A[i][j]= wij ：若i≠j且(i,j)∈E(G) 0：i=j ∞：其他
（4）如果G是带权有向图，则：
A[i][j]= wij ：若i≠j且<i,j>∈E(G) 0：i=j∞：其他
注意：带权图和不带权图表示的元素类型不同。
带权图（不论有向还是无向图）A[i][j]用double表示，不带权图（不论有向还是无向图）A[i][j]用int表示。
用一维数组G[ ]存储有4个顶点的无向图如：G[ ] = { 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0 }
则顶点2和顶点0之间是有边的。
如：
邻接矩阵的特点如下：
（1）图的邻接矩阵表示是唯一的。
（2）无向图的邻接矩阵一定是一个对称矩阵。因此，按照压缩存储的思想，在具体存放邻接矩阵时只需存放上（或下）三角形阵的元素即可。
（3）不带权的有向图的邻接矩阵一般来说是一个稀疏矩阵。因此，当图的顶点较多时，可以采用三元组表的方法存储邻接矩阵。
（4）对于无向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非∞元素）的个数正好是第i个顶点的度。
（5）对于有向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非∞元素）的个数正好是第i个顶点的出度（或入度）。
（6）用邻接矩阵方法存储图，很容易确定图中任意两个顶点之间是否有边相连。但是，要确定图中有多少条边，则必须按行、按列对每个元素进行检测，所花费的时间代价很大。这是用邻接矩阵存储图的局限性。
邻接矩阵的数据类型定义如下：
#define MAXV <最大顶点个数>
typedef struct
{ int no; //顶点编号
InfoType info; //顶点其他信息
} VertexType; //顶点类型
typedef struct //图的定义
{ int edges[MAXV][MAXV]; //邻接矩阵
int n，e; //顶点数，弧数
VertexType vexs[MAXV]; //存放顶点信息
} MGraph; //图的邻接矩阵表示类型
二、 邻接表存储方法
图的邻接表存储方法是一种顺序分配与链式分配相结合的存储方法。
在邻接表中，对图中每个顶点建立一个单链表，第i个单链表中的节点表示依附于顶点i的边（对有向图是以顶点i为尾的边）。每个单链表上附设一个表头节点。
其中，表节点由三个域组成，adjvex指示与顶点i邻接的点在图中的位置，nextarc指示下一条边或弧的节点，info存储与边或弧相关的信息，如权值等。
表头节点由两个域组成，data存储顶点i的名称或其他信息，firstarc指向链表中第一个节点。
typedef struct ANode
{ int adjvex; //该边的终点编号
struct ANode *nextarc; //指向下一条边的指针
InfoType info; //该边的相关信息
} ArcNode; //边表节点类型
typedef struct Vnode
{ Vertex data; //顶点信息
ArcNode *firstarc; //指向第一条边
} VNode; //邻接表头节点类型
typedef VNode AdjList[MAXV]; //AdjList是邻接表类型
typedef struct
{ AdjList adjlist; //邻接表
int n,e; //图中顶点数n和边数e
} ALGraph; //完整的图邻接表类型
邻接表的特点如下：
（1）邻接表表示不唯一。这是因为在每个顶点对应的单链表中，各边节点的链接次序可以是任意的，取决于建立邻接表的算法以及边的输入次序。
（2）对于有n个顶点和e条边的无向图，其邻接表有n个顶点节点和2e个边节点。显然，在总的边数小于n(n-1)/2的情况下，邻接表比邻接矩阵要节省空间。
（3）对于无向图，邻接表的顶点i对应的第i个链表的边节点数目正好是顶点i的度。
（4）对于有向图，邻接表的顶点i对应的第i个链表的边节点数目仅仅是顶点i的出度。其入度为邻接表中所有adjvex域值为i的边节点数目。
例， 给定一个具有n个节点的无向图的邻接矩阵和邻接表。
（1）设计一个将邻接矩阵转换为邻接表的算法；
（2）设计一个将邻接表转换为邻接矩阵的算法；
（3）分析上述两个算法的时间复杂度。
解：
（1）在邻接矩阵上查找值不为0的元素，找到这样的元素后创建一个表节点并在邻接表对应的单链表中采用前插法插入该节点。
void MatToList(MGraph g，ALGraph *&G)
//将邻接矩阵g转换成邻接表G
{ int i，j，n=g.n; ArcNode *p; //n为顶点数
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
for (i=0;i<n;i++) //给所有头节点的指针域置初值
G->adjlist[i].firstarc=NULL;
for (i=0;i<n;i++) //检查邻接矩阵中每个元素
for (j=n-1;j>=0;j--)
if (g.edges[i][j]!=0)
{ p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));
//创建节点*p
p->adjvex=j;
p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc;
//将*p链到链表头
G->adjlist[i].firstarc=p;
}
G->n=n;G->e=g.e;
}
（2）在邻接表上查找相邻节点，找到后修改相应邻接矩阵元素的值。
void ListToMat(ALGraph *G，MGraph &g)
{ int i，j，n=G->n;ArcNode *p;
for (i=0;i<n;i++)
{ p=G->adjlist[i].firstarc;
while (p!=NULL)
{ g.edges[i][p->adjvex]=1;
p=p->nextarc;
}
}
g.n=n;g.e=G->e;
}
（3）算法1的时间复杂度均为O(n2)。算法2的时间复杂度为O(n+e)，其中e为图的边数。
❻ 什么是存储节点
存储节点存在于存储过程中。举个例子，比如说在存储过程中写了个try catch ,如果出现异常就回滚，那么回滚到哪里呢？ 这里就需要用到存储节点了。存储节点就是在哪个位置做一个标记。
“节点”一概念被应用于许多领域。节点，通常来说，是指局部的膨胀（像一个个绳结一样），亦或是一个交汇点。电力学中，节点是塔的若干部件的汇合点。机械工程学中，节点是在一对相啮合的齿轮上，其两节圆的切点。在网络拓扑学中，节点是网络任何支路的终端或网络中两个或更多支路的互连公共点。生化工程中，代谢网络分流处的代谢产物称为节点。在程序语言中，节点是XML文件中有效而完整的结构的最小单元。在作图软件MAYA中，节点是最小的单位。每个节点都是一个属性组。节点可以输入，输出，保存属性。
❼ 海量图片存储用hadoop是否合适存储在哪个节点上能否由我们自己决定
hadoop可以实现海量数据的存储，它包含分布式文件系统HDFS，所以您说的一部分存在节点1，一部分存在节点2上肯定可行
当你需要存储比较大的文件时，HDFS会把它分成多个小块（块的大小可以自己定）来进行分布式存储，而且名字节点会记录存的位置，当应用程序请求计算时，会将计算移到相应的数据附近，所以用hadoop，就相信它好了，当然你也可以在它上面附加一些自己的安全管理模块，或其它中间件等，毕竟hadoop也有不尽人意的地方，还需要改进。
目前facebook，淘宝，yahoo！等都用hadoop构建了自己的数据中心来支持海量数据的存储
❽ 七牛云存储中图片处理功能的存储缓存 会缓存多长时间
通过URL同步触发imageView2或者imageMogr2这样的处理后，处理结果会被缓存在cdn节点上，这样只要七牛空间资源不发生变化、同时处理命令不发生变化，那么缓存有效期内就会访问到缓存，缓存过期后回七牛源站校验，如果校验源站资源未改变，那么会更新缓存有效期，同时依然访问缓存。
另外，上传策略可以设置其缓存时间
你可以尝试在链接后加上?time=时间戳试看看,
或者在七牛基本设置 - 空间设置 - 空间管理 - 七牛云存储修改maxAge缓存时间
❾ i节点在文件系统中的作用是什么
在linux 文件系统中，是以块为单位存储信息的，为了找到某一个文件在存储空间中存放的位置，用i 节点对一个文件进行索引。I 节点包含了描述一个文件所必须的全部信息。所以i节点是文件系统管理的一个数据结构。
文件系统三个部分，一个是超级块，存放文件系统本身的信息；一个是i节点表，文件的属性保存在这个区中；最后一个是数据区，文件的内容保存在这个区中。
(9)图片存储节点功能扩展阅读
文件属性的存储，内核先在i节点表中找到一个空的节点（假设是47，表示的是i节点表中第9个位置的i节点），将文件的属性激励进去。
文件内容的存储。一个文件的内容往往需要许多的存储块（假设是3个块）才能容纳，而这些存储块是不连续的。内核会从自由块的列表中找出3个自由的存储块，分别是块300，100，200（内核找块的顺序不一定是从小到大排的）。内核就会把数据一次复制到块300100，200中。
将文件存储文件内容的信息记录到i节点中。上面已经将文件依次放到块300，200，100中了，所以在i节点的磁盘分布区中依次记录这3个标号，代表文件存放的地方以及组合顺序。
❿ 分布式存储支持多节点，节点是什么，一个磁盘还是一个主控
一个节点是存储节点的简称，存储节点一般是一个存储服务器（必然带控制器），服务器之间通过高速网络互连。
现在越来越多的存储服务器使用arm CPU+磁盘阵列节省能耗，提高“容量能耗比”。
现有的分布式存储系统采用了容错机制，会使用副本（一份数据保存多份）或者纠删码（erasure codes，n 个存储节点中任意m 个坏了数据都还可以访问，n>m）。