Ⅰ 什么是分布式存储系统
分布式存储系统
定义
分布式存储系统是大量普通PC服务器通过Internet互联，对外作为一个整体提供存储服务
特性
可扩展
低成本
高性能
易用
挑战
分布式存储系统的挑战主要在于数据、状态信息的持久化，要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。分布式存储涉及的技术主要来自两个领域：分布式系统以及数据库。
数据分布
一致性
容错
负载均衡
事务与并发控制
易用性
压缩/解压缩
分类
非结构化数据，一般的文档
结构化数据， 存储在关系数据库中
半结构化数据，HTML文档
不同的分布式存储系统适合处理不同类型的数据：
分布式文件系统
非结构化数据，这类数据以对象的形式组织，不同对象之间没有关联，这样的数据一般称为Blob（二进制大对象）数据
典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System
另外，分布式文件系统也常作为分布式表格系统以及分布式数据库的底层存储，如谷歌的GFS可以作为分布式表格系统Google Bigtable 的底层存储，Amazon的EBS（弹性存储块）系统可以作为分布式数据库（Amazon RDS）的底层存储
总体上看，分布式文件系统存储三种类型的数据：Blob对象、定长块以及大文件
分布式键值系统
较简单的半结构化数据，只提供主键的CRUD（创建、读取、更新、删除）
典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair
分布式表格系统
较复杂的半结构化数据，不仅支持CRUD，而且支持扫描某个主键范围
以表格为单位组织数据，每个表格包括很多行，通过主键标识一行，支持根据主键的CRUD功能以及范围查找功能
典型的有Google Bigtable 以及 Megastore，Microsoft Azure Table Storage，Amazon DynamoDB等
分布式数据库
存储结构化数据，一般是由单机关系数据库扩展而来
典型的包括MySQL数据库分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure
Ⅱ 分布式存储和传统存储比较在哪些应用场景比较有优势
1、分布式存储优势
分布式存储可以使生产系统在线运行的情况下进行纵向扩展（Scale-Up）或横向扩展（Scale-Out），且存储系统在扩展后可以达到容量与性能均线性扩展的效果。其具有以下特性：
高性能
分布式存储系统能够将所有存储节点的处理器资源、硬盘资源、网络资源进行整合，将任务切分给多台存储节点，进行并发数据处理，避免了单个硬盘或设备造成的瓶颈，提升整个集群的处理能力。分布式存储系统具有良好的性能扩展能力，可以满足应用程序对存储性能不断增长的要求。
高扩展性
分布式存储系统通过扩展集群存储节点规模从而提高系统存储容量、计算和性能的能力，通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加存储节点数量来提升服务能力。分布式存储系统支持在线增加存储节点，对前端业务透明，系统整体性能与存储节点数量呈线性关系。
高可用性
分布式存储系统同时基于硬件及软件设计了高可用机制，在面对多种异常时（如存储节点宕机、网络中断、硬盘故障、数据损坏等）仍可提供正常服务，提高分布式存储系统硬件的可用性可以通过增加存储节点数量或者采用多种硬件冗余机制保证。分布式存储系统多采用副本机制或纠删码机制保证数据的高可用性，副本机制可以提供较高的数据冗余度，但会降低存储系统有效空间的利用率，纠删码机制可以在保证一定数据冗余度的情况下，大幅提高存储系统的有效空间利用率。
高安全性
分布式存储系统支持可靠的权限控制及互信确认机制，同时采用私有的数据切片及数据编码机制，可以从多重角度保证集群系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取。
2、分布式存储应用场景
分布式的“四高”特性，使得其在高性能计算、大数据视频云及大数据分析等应用场景中有着广泛的应用。
高性能计算场景
在如气象气候、地质勘探、航空航天、工程计算、材料工程等领域，基于集群的高性能计算，已成为必需的辅助工具。集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到成千上万个。这些业务对后端的存储系统提出了新的需求，包括统一的存储空间、高效率的文件检索、高带宽的吞吐性能，高可靠的数据安全保障等。
大数据视频云应用场景
随着视频高清技术及超高清技术的普及，视频大数据应用场景，如雪亮工程、平安城市、广电媒资、影视制作、视频网站等领域，对存储设备提出了大容量、高读写性能、高可靠性、低延时及可扩展性等需求。针对这样大规模视频数据应用场景，就需要一个技术先进、性能优越的存储系统作为后端数据存储的支撑者。
大数据分析应用场景
伴随着互联网技术及人工智能的发展，各种基于海量用户/数据/终端的大数据分析及人工智能业务模式不断涌现，同样需要充分考虑存储功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
在数据爆发增长的“数字时代”，软件定义的分布式存储是存储技术高速发展的结晶，并具有着很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。
Ⅲ 现在使用较广泛的分布式存储产品有哪些
分布式存储应用十分广泛，在云计算领域十分常见。因为业务特点和自身实力和资源等综合原因，很多大型的云计算厂商都会选择自主开发或二次开发分布式存储系统，这些厂商本身的产品性能也会比较稳定，在此我列举一下这些厂商。
1. 公有云方面：阿里云的盘古和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾讯系产品的存储和计算。
2. 私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。
在这里特别提一下云宏的WinStore存储，他们的产品在金融领域应用非常广泛，除了自主研发的虚拟化平台，他们也特别提到这个存储技术，WinStore是他们自主研发的分布式存储系统，使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。
Ⅳ 分布式存储排名前十名有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。
Ⅳ 目前有哪些主流存储技术
1、直接附加存储（DAS）
特点是：硬件的堆叠，存储操作依赖于服务器，不带有存储操作系统。应用环境特殊。数据处理和传输能力较低；服务器出现宕机时，波及到存储数据，使其无法使用。
2、网络附加存储（NAS）
通过网络接口与网络直接相连，访问。存储设备类似于专用的文件服务器，提供文件系统功能，降低设备的成本。优化了系统硬软件体系结构。以数据为中心，存储设备与服务器分离，其存储设备在功能上完全独立。支持多种TCPIP网络协议。
3、存储区域网络SAN
通过专用交换机将磁盘阵列与服务器连接。采用块（block）级别存储最大特点是将存储设备从做以太网中分离了出来，成为独立的存储区域网络SAN的系统结构。
(5)泰州联想分布式存储技术有哪些扩展阅读：
有效利用网络存储技术是任何数据存储管理策略的重要组成部分，仅仅依靠硬盘、JBOD和其它类型的本地存储是不足以保护关键业务数据的完整性的，网络存储在这个时候真正显示出巨大的威力，它不仅可以容纳由服务器产生的业务数据，还可以容纳由PC端产生的数据，并为数据提供良好的保护。
许多网络存储厂商都提供了合作伙伴计划，包括惠普、EMC、戴尔、IBM和NetApp等公司，但最重要的是要了解组成存储网络的每一种技术，如NAS网关，光纤通道SAN，RAID阵列等。
Ⅵ 分布式存储有哪几种类型
分布式存储，分为文件存储，块存储和对象存储，是存储设备提供的不同类型的服务，适配不同的使用场景。
分布式是存储设备的部署方式，是部署在一台机器上，还是一个多台设备组成的集群中。软件定义这个概念比较宽泛，是指通过软件功能来实现曾经通过专用硬件完成的工作，也就是说，对于存储硬件已经没有要求了，用通用硬件+存储软件来实现将一台服务器，变成存储设备。其实无论是不是软件定义存储，其内部都运行着存储系统软件，把这个词单拿出来，就是更加强调其对于硬件的无要求。
Ⅶ 分布式储能技术是什么
随着智能电网，可再生能源发电，分布式发电与微电网以及电动汽车的蓬勃发展，大量分布式电源接入配电网。而分布式系统带来的随机性和高负荷等问题需要相应的存储技术提供解决方案，因此，诞生了分布式储能技术。
该系统主要应用场景包含用户侧，分布式电源侧和配电侧等三个方面，多以分布式电源，用户侧或者微电网为背景引入，电动汽车也是其中一种重要组成。相较于集中式储能，分布式储能减少了集中储能电站的线路损耗和投资压力，但也具有分散布局，可控性差等特点。合理规划的分布式储能，不但可以通过“削峰填谷”起到降低配电网容量的作用，还可以弥补分布式的随机性对电网安全和经济运行的负面影响。
Ⅷ 分布式存储有什么好
分布式存储，它的最大特点是多节点部署， 数据通过网络分散放置。分布式存储的特点是扩展性强，通过多节点平衡负载，提高存储系统的可靠性与可用性。
Ⅸ 分布式常用技术有哪些
这个太多了，大数据方面常用的分布式存储技术为HDFS、HBase，分布式计算技术有MapRece、Spark等等。
Ⅹ 大数据存储技术都有哪些
1. 数据采集：在大数据的生命周期中，数据采集是第一个环节。按照MapRece应用系统的分类，大数据采集主要来自四个来源：管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。
2. 数据访问：大数据的存储和删除采用不同的技术路线，大致可分为三类。第一类主要面向大规模结构化数据。第二类主要面向半结构化和非结构化数据。第三类是面对结构化和非结构化的混合大数据，
3。基础设施：云存储、分布式文件存储等。数据处理：对于收集到的不同数据集，可能会有不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现出数据的异构性。对于多个异构数据集，需要进行进一步的集成或集成处理。在对不同数据集的数据进行收集、排序、清理和转换后，生成一个新的数据集，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。
5. 统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测、残差分析，岭回归、logistic回归、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析等方法介绍了聚类分析、因子分析、快速聚类与聚类、判别分析、对应分析等方法，多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等。
6. 数据挖掘：目前需要改进现有的数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特殊群挖掘、图挖掘等新的数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破面向领域的大数据挖掘技术如用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等挖掘技术。
7. 模型预测：预测模型、机器学习、建模与仿真。
8. 结果：云计算、标签云、关系图等。
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