㈠ 分布式存储有哪些
问题一：当前主流分布式文件系统有哪些?各有什么优缺点 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足：
1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;
2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;
3）静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。
5.相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：
1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;
2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;
3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突.
问题二：分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能
问题三：什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上
问题四：什么是分布式数据存储 定义：
分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
特点：
1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。
2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。
3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。
问题五：分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史：
1、单机文件系统
用于操作系统和应用程序的本地存储。
2、网络文件系统（简称：NAS）
基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。
3、集群文件系统
在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。
4、分布式文件系统
在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。
问题六：分布式文件系统和分布式数据库有什么不同 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。
问题七：分布式存储有哪些 华为的fusionstorage属于分布式 您好，很高兴能帮助您，首先，FusionDrive其实是一块1TB或3TB机械硬盘跟一块128GB三星830固态硬盘的组合。我们都知道，很多超极本同样采用了混合型硬盘，但是固态硬盘部分的容量大都只有8GB到32GB之间，这个区间无法作为系统盘来使用，只能作
问题八：linux下常用的分布式文件系统有哪些 这他妈不是腾讯今年的笔试题么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS。
NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS， 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是：
1、本地工作站使用更少的磁盘空间，因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。
2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。
3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。
开发语言c/c++,可跨平台运行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统，允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的，每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中，从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行，因为从用户的角度上看，他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。
文件系统内容通常都是跨cell复制，一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存，以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统，它使用访问控制列表(ACL）以便可以进行细粒度的访问，这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public，运行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一个具备容错功能的网路分布式文件统，它将数据分布在网络中的不同服务器上，MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题，它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN）的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序，至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的并行实现，将传输速率提高了几个数量级。
开发语言c/c++,运行在linu下。
googleFs
据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统，用于大型的，分布式的，对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。
问题九：分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。
问题十：linux 分布式系统都有哪些？ 常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
GFS（Google File System）
--------------------------------------
Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。
下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。
HDFS
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Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapRece算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。
Ceph
---------------------------------------
是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。
说 ceph 性能最高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2.6.34 以上的内核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。
Lustre
---------------------------------------
Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。
该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。
目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。
㈡ 超融合解决方案的优势
超融合解决方案的优势如下：
1、存储架构
超融合架构与传统架构，最大的区别是存储架构不同；传统架构使用集中式存储，超融合架构采用分布式存储。我们都知道，分布式存储比集中式存储更快，超融合的双副本机制，也让数据存储更安全。
2、融合方面
超融合架构是计算、网络、存储一体化高度整合；传统架构是分别调度管理。
3、扩展性方面
超融合架构是积木式建设、线性可按需快速扩展；传统存储扩展难度过，存在IO瓶颈。
超融合产品的优势从运维管理上来讲：超融合架构小型化，集中简易化，所以超融合能开箱即用、可快速部署；减少了传统架构需要漫长的部署时间。
4、超融合产品价格优势
大概可以节省30-60%的费用；当然每个厂家都不一样。例如互联先锋超合一体机，采用高性能多节点服务器，基于分布式存储和服务器虚拟化技术，将计算节点、存储资源和网络交换高度集成于一台2U服务器，为用户提供的硬件与软件一体，产品与服务一体的企业云解决方案。
大大降低了云计算的设备成本。超融合产品应用场景如：服务器虚拟化建设、搭建企业应用系统环境、桌面虚拟化建设、建设云计算数据中心、研发测试环境、大数据运行环境等。
超融合产品具备以上这么多的优势，但也并不是说没有弱点，就目前优势方面来说，超融合的云桌面交付技术，可满足每位用户的性能、安全性和灵活性要求，是时下流行高效的产品与服务一体的企业云解决方案。
超融合一体机产品更适合在企业内部IT系统中部署，既降低了企业的运营成本，又提高了更可靠、可用的IT基础设施。
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《大规模分布式存储系统》（杨传辉）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：大规模分布式存储系统
作者：杨传辉
豆瓣评分：7.8
出版社：机械工业出版社
出版年份：2013-9-1
页数：293
内容简介：
《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》是分布式系统领域的经典着作，由阿里巴巴高级技术专家“阿里日照”（OceanBase核心开发人员）撰写，阳振坤、章文嵩、杨卫华、汪源、余锋（褚霸）、赖春波等来自阿里、新浪、网易和网络的资深技术专家联袂推荐。理论方面，不仅讲解了大规模分布式存储系统的核心技术和基本原理，而且对谷歌、亚马逊、微软和阿里巴巴等国际型大互联网公司的大规模分布式存储系统进行了分析；实战方面，首先通过对阿里巴巴的分布式数据库OceanBase的实现细节的深入剖析完整地展示了大规模分布式存储系统的架构与设计过程，然后讲解了大规模分布式存储技术在云计算和大数据领域的实践与应用。
《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》内容分为四个部分：基础篇——分布式存储系统的基础知识，包含单机存储系统的知识，如数据模型、事务与并发控制、故障恢复、存储引擎、压缩/解压缩等；分布式系统的数据分布、复制、一致性、容错、可扩展性等。范型篇——介绍谷歌、亚马逊、微软、阿里巴巴等着名互联网公司的大规模分布式存储系统架构，涉及分布式文件系统、分布式键值系统、分布式表格系统以及分布式数据库技术等。实践篇——以阿里巴巴的分布式数据库OceanBase为例，详细介绍分布式数据库内部实现，以及实践过程中的经验。专题篇——介绍分布式系统的主要应用：云存储和大数据，这些是近年来的热门领域，本书介绍了云存储平台、技术与安全，以及大数据的概念、流式计算、实时分析等。
作者简介：
杨传辉，阿里巴巴高级技术专家，花名日照，OceanBase核心开发人员，对分布式系统的理论和工程实践有深刻理解。曾在网络作为核心成员参与类MapRece系统、类Bigtable系统和网络分布式消息队列等底层基础设施架构工作。热衷于分布式存储和计算系统设计，乐于分享，有技术博客NosqlNotes。
㈣ 分布式基础-存储引擎
题目和文章内容有点不太符合,这里存储引擎是指单机存储引擎。对于分布式存储系统来说，存储引擎是必须的。存储引擎决定了数据在内存和磁盘中具体如何存储的，如何方便地拿出来的问题。可以说直接决定了存储系统的性能和可以干什么，不可以干什么的问题；本文参考《数据密集型应用系统的设计》 和《大规模分布式存储系统原理解析和架构实战》。
存储系统的功能做机制的简化就是存储和查询，如果从一般功能出发就是基础的增删改查。从最简单的开始想起，最简单的存储系统，无非就是把数据直接写入到文件中（可以按照K,V一行方式存储），需要的时候就顺序读取文件，找到可以需要查询的行。这在少量的数据的时候并没有问题，但是如果是大批量数据，几百MB或者几GB，甚至TB，PB的时候，顺序读取大量文件那速度慢的吓人。
顺序读取文件做遍历查找，速度很慢，我们第一想到的思路是建索引，索引最常用的就是哈希表了，如果我们对文件中的数据建个索引，Key 保存着我们下次要查询的值，Value对应这哪个文件的哪个位置。在内存中保存这个索引，下次查询的时候，我们通过哈希表快速定位到文件和位置，就可以迅速取到需要的值了。Bitcask折中日志型小型文件系统就采用这种存储方法，它可以提供高性能的读写，只需要经过一次磁盘的寻址就可以获取到所需要的数据。
作为日志型的存储系统，Bitcask的删除和修改是通过顺序记录到文件中，并不是对原来的文件进行修改，这减少了随机磁盘的读写操作。数据写入到文件中，如果一直写，显然文件越来越大，不便于操作，所以限制文件的大小，当大小达到一定规模后，重新写入一个文件。 对于更新和删除的数据，如果不处理，会产生大量的垃圾数据，占用了空间，所以后台会定时进行文件合并，合并的时候删除标记删除的具体数据。
Bitcask
哈希存储引擎的数据分为两份，一份是内存中的数据，一个是磁盘的文件，系统崩溃后，磁盘中的哈希表就没有了。如果恢复的时候通过读取文件的方式也是可以重建的，但是如果文件很多，很大，恢复的时间就会很长，Bitcask对每个段的文件的哈希表快照存储在文件中，下次恢复的时候可以快速恢复。
Bitcask只有一个写入线程追加，可以采用多个读取的线程并发读取，性能上还是很不错。
哈希存储引擎 因为采用哈希表，查找的性能不错，但是同样因为采用哈希存储引擎，会导致范围查询，只能通过遍历的方式去查询数据，范围查询慢。
刚才结构也说了，索引必须可以保存在内存中，才可以性能够好，但是如果数据量超大，内存中无法保存，保存到磁盘中，会产生大量的随机访问。另外哈希还存在着哈希冲突的问题。
刚才的哈希存储引擎的两个缺点，一是范围查询性能很差，我们要做范围查询，最好数据是有序的，有序的就可以不用遍历全部数据去做范围查询了。所以我们内存的数据不就不适合哈希索引，我们可以考虑改造成一个支持排序的数据结构。 另外刚才的哈希存储引擎，数据是按照顺序写入到数据文件中的，如果同一个key的多次更新，只保留最后一个数据的时候，是不是挺麻烦。
我们可以将文件中和内存中的数据都排序，这种格式称为排序字符串，在Level DB中叫SSTable。文件中的K-V结构排序后，好处是我们在做多文件合并的时候，可以按照多路归并的算法，快速排序，用多个指针依次比较和后移就可以办到。多个文件含有同一个值的时候，我们可以保留最新的字段值。
内存中的数据排序后，我们不一定对所有的数据的key都保存，可以只保存部分，根据key的排序特性，也可以很容易找到要找的值。 由于要对内存中的数据排队，而且数据要经常插入和删除，所以红黑树和AVL树是比较适合这种场合。对于存储在磁盘上的文件，也是有序的，用普通的AVL树或红黑树，保存到磁盘上后，数据多的话，树的层次会很高，这样通过多个指针需要多次随机读取，所以一般采用专门为大数据存储磁盘而设计的B+树，B+树的每个节点的分叉很多，一个节点可能有上千个分支。这样很少的层次就可以支持大量的数据了。
这种引擎如何写入数据：
如何读取数据：
这个存储引擎就是LSM 存储引擎的本质了，Level DB 就是采用这个存储引擎的。
类似的存储引擎还用于HBASE，以前还记得学习HBase的时候minor compaction（少量的HFile合适小文件合并，为提升性能同时减少IO压力）和major compaction（一个Node节点的所有文件合并），还比较迷茫。 从上图的Level DB存储引擎图可以看出，数据处理过程：
说明清单文件保存的是元数据信息，记录了每个SSTable文件所属的Level，文件中的key的最大值和最小值。同时由于SSTable文件经常变动的，所以增加个当前文件指向当前的清单文件这样操作起来就不用加锁了。
相对于以上两种引擎，B树存储引擎应用的最广泛，在关系型数据库中运用的很多。B树存储引擎不光支持随机查询，还很好地支持范围查询。像SSTable一样，B树引擎同样保持了对key的排序。在文件存储上，还是有很大的差异。LSM存储引擎的段文件大小不一，是顺序写入到磁盘的。B-Tree不像LSM树那样有内存表和SSTable，而只有一个B树，当然一些顶层块常在内存中。
B树是按照块存储数据库的数据的，它一般是一个多叉树，比如InnoDB引擎采用B+树存储，每个节点大概有1200个子分支。B树分为叶子节点和非叶子节点，叶子节点存储的是key和具体的数据，而非叶子节点存的是key和磁盘地址。
B树存储结构
以B+树为例说明查询和插入的基本流程
读取一个节点，如果对应的节点所在的数据页不在内存中，需要按照下面的过程从磁盘中读取，然后缓存在内存中。
插入和更新按照InnoDB引擎为例的话,还是比较复杂。
实际中还涉及到bin log日志。可以看到实际工程中，B-树引擎还是通过redo log这种WAL日志，用顺序磁盘读写替换了随机读写；change buffer 减少了随机读数据的过程，可以合并多条修改记录，一次性写，增加了性能。
B树和LSM树相比有以下特点： B-树引擎特点：
㈤ 国内的分布式存储公司有哪些
瑞驰凭借自主可控、成熟、稳定的大数据及云计算产品，提供丰富、完善、应需而变的全套解决方案。vCluster分布式存储系列采用先进的分布式架构，将一个任务分给多个存储节点并行处理，大大提高了存储效率。我的答案能否帮你解决问题，如果能希望能采纳下
㈥ 分布式存储是什么
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
分布式和集中式存储
集中存储的优缺点是，物理介质集中布放;视频流上传到中心对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。
分布存储，集中管理的优缺点是，物理介质分布到不同的地理位置;视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。
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书名：大规模分布式系统架构与设计实战（含光盘）
豆瓣评分：4.8
作者:彭渊
出版社:机械工业出版社
出版年:2014-3
页数:231
内容简介
本书从作者的实战经验出发，深入浅出地讲解了如何建立一个Hadoop那样的分布式系统，实现对多台计算机CPU、内存、硬盘的统一利用，从而获取强大计算能力去解决复杂问题。一般互联网企业的分布式存储计算系统都是个大平台，系统复杂、代码庞大，而且只适合公司的业务，工程师很难下载安装到自己的电脑里学习和吃透。本书对分布式核心技术进行了大量归纳和总结，并从中抽取出一套简化的框架和编程API进行讲解，方便工程师了解分布式系统的主要技术实现。这不是一本空谈概念、四处摘抄的书，这本书包含了大量精炼示例，手把手教你掌握分布式核心技术。
作者简介
彭渊资深架构师，现任华为企业中间件首席架构师，主要负责中间件和大数据。前淘宝高级专家（花名：千峰），先后在淘宝交易、淘宝中间件、集团核心系统、阿里金融等部门工作。曾任金蝶总体架构部SOA架构师，负责设计ESB。曾艰苦创业，编写和销售财务软件。在Java技术领域从业十多年，撰写过多款开源软件，其中，淘宝分布式技术框架Fourinone为其代表作。他拥有软件着作权的代表作有：BS系列软件（包括财务进销存、OA产品、CRM等）、FMS视频会议、Flash网站生成软件（华军可下载），所有软件作品均贡献99%代码。
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书名：大规模分布式系统架构与设计实战（含光盘）
作者：彭渊
豆瓣评分：4.8
出版社：机械工业出版社
出版年份：2014-3
页数：231
内容简介：
【编辑推荐】
绝技源于江湖、将军发于卒伍，本书包含作者从程序员到首席架构师十多年职业生涯所积累的实战经验。
这不是一本讲怎么使用Hadoop的书，而是一本讲实现Hadoop功能的书，本书系统讲解构建大规模分布式系统的核心技术和实现方法，包含开源的代码，手把手教你掌握分布式技术
【内容简介】
本书从作者的实战经验出发，深入浅出地讲解了如何建立一个Hadoop那样的分布式系统，实现对多台计算机CPU、内存、硬盘的统一利用，从而获取强大计算能力去解决复杂问题。一般互联网企业的分布式存储计算系统都是个大平台，系统复杂、代码庞大，而且只适合公司的业务，工程师很难下载安装到自己的电脑里学习和吃透。本书对分布式核心技术进行了大量归纳和总结，并从中抽取出一套简化的框架和编程API进行讲解，方便工程师了解分布式系统的主要技术实现。这不是一本空谈概念、四处摘抄的书，这本书包含了大量精炼示例，手把手教你掌握分布式核心技术。
本书主要内容
分布式并行计算的基本原理解剖；
分布式协调的实现，包括如何实现公共配置管理，如何实现分布式锁，如何实现集群管理等；
分布式缓存的实现，包括如何提供完整的分布式缓存来利用多机内存能力；
消息队列的实现，包括如何实现发送和接收模式；
分布式文件系统的实现，包括如何像操作本地文件一样操作远程文件，并利用多机硬盘存储能力；
分布式作业调度平台的实现，包括资源隔离、资源调度等。
【参考阅读】
978-7-111-43052-0 大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战
978-7-111-40392-0 分布式系统：概念与设计（原书第5版）
978-7-111-45244-7 Hadoop应用开发技术详解
978-7-111-41766-8 Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理
978-7-111-42226-6 Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理
978-7-111-44534-0 Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理
978-7-111-43514-3 网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营
978-7-111-42591-5 数据挖掘：实用案例分析
作者简介：
彭渊资深架构师，现任华为企业中间件首席架构师，主要负责中间件和大数据。前淘宝高级专家（花名：千峰），先后在淘宝交易、淘宝中间件、集团核心系统、阿里金融等部门工作。曾任金蝶总体架构部SOA架构师，负责设计ESB。曾艰苦创业，编写和销售财务软件。在Java技术领域从业十多年，撰写过多款开源软件，其中，淘宝分布式技术框架Fourinone为其代表作。他拥有软件着作权的代表作有：BS系列软件（包括财务进销存、OA产品、CRM等）、FMS视频会议、Flash网站生成软件（华军可下载），所有软件作品均贡献99%代码。
㈨ 什么是分布式存储系统
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用戚或集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
(9)浙江魏晋元兴分布式存储系统架构扩展阅读：
分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：
1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。
2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网吵粗关、iSCSI存储设备、软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。
3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘升仔镇主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。
-分布式存储系统
-分散存储
㈩ 分布式存储是什么
什么是分布式存储系统？
就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上
分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？
分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能
什么是分布式数据存储
定义：
分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
特点：
1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。
2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。
3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。
分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别
分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。
统一存储和融合存储以及分布式存储的区别
统一存储具体概念：
统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。
基本简介：
统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。
工作方式：
既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。
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”。
分布式文件系统有哪些主要的类别？
分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史：
1、单机文件系统
用于操作系统和应用程序的本地存储。
2、网络文件系统（简称：NAS）
基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。
3、集群文件系统
在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。
4、分布式文件系统
在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。
分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理
神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。
什么是Hadoop分布式文件系统 10分
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通浮计算机网络与节点相连。
Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapRece和Google档案系统的概念类似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。
分布式文件存储系统采用什么方式
一。分布式Session的几种实现方式1.基于数据库的Session共享2.基于NFS共享文件系统3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。6. 基于cookie 进行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常 工作 。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话......