㈠ 海量小文件用什么存储好
海量小文件优先选择对象存储，不用考虑元数据管理的问题，如果是老系统的话需要改造支持对象存储。我们公司现在用的元核云的YC-DOS分布式对象存储，稳定性和性能都还不错。
㈡ 大量小文件存储，如何选择存储方案
1、Raid0
2、固态硬盘
3、Fat32：拷贝大量小文件(如拷贝照片、文档转移等)速度很快，但不支持存储单个大于4GB的文件。
NTFS：支持大文件存储，管理性能比Fat32强很多，但是拷贝大量小文件时速度较慢。
㈢ 基于mogileFS搭建分布式文件系统--海量小文件的存储利器
1.简介
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，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。例如，用户可以“发表”一个允许其他客户机访问的目录，一旦被访问，这个目录对客户机来说就像使用本地驱动器一样。
当下我们处在一个互联网飞速发展的信息 社会 ，在海量并发连接的驱动下每天所产生的数据量必然以几何方式增长，随着信息连接方式日益多样化，数据存储的结构也随着发生了变化。在这样的压力下使得人们不得不重新审视大量数据的存储所带来的挑战，例如：数据采集、数据存储、数据搜索、数据共享、数据传输、数据分析、数据可视化等一系列问题。
传统存储在面对海量数据存储表现出的力不从心已经是不争的事实，例如：纵向扩展受阵列空间限制、横向扩展受交换设备限制、节点受文件系统限制。
然而分布式存储的出现在一定程度上有效的缓解了这一问题，之所以称之为缓解是因为分布式存储在面对海量数据存储时也并非十全十美毫无压力，依然存在的难点与挑战例如：节点间通信、数据存储、数据空间平衡、容错、文件系统支持等一系列问题仍处在不断摸索和完善中。
2.分布式文件系统的一些解决方案
Google Filesystem适合存储海量大个文件，元数据存储与内存中
HDFS（Hadoop Filesystem）GFS的山寨版，适合存储大量大个文件
TFS（Taobao Filesystem）淘宝的文件系统，在名称节点上将元数据存储与关系数据库中，文件数量不在受限于名称节点的内容空间，可以存储海量小文件LustreOracle开发的企业级分布式系统，较重量级MooseFS基于FUSE的格式，可以进行挂载使用MogileFS
擅长存储海量的小数据，元数据存储与关系型数据库中
1.简介
MogileFS是一个开源的分布式文件系统，用于组建分布式文件集群，由LiveJournal旗下DangaInteractive公司开发，Danga团队开发了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal等不错的开源项目：(注：Perlbal是一个强大的Perl写的反向代理服务器)。MogileFS是一个开源的分布式文件系统。
目前使用 MogileFS 的公司非常多,比如国外的一些公司,日本前几名的公司基本都在使用这个.
国内所知道的使用 MogileFS 的公司有图片托管网站 yupoo又拍,digg, 薯仔, 豆瓣,1 号店, 大众点评,搜狗,安居客等等网站.基本很多网站容量，图片都超过 30T 以上。
2.MogileFS特性
1) 应用层提供服务，不需要使用核心组件
2）无单点失败，主要有三个组件组成，分为tracker（跟踪节点）、mogstore（存储节点）、database（数据库节点）
3）自动复制文件，复制文件的最小单位不是文件，而是class
4）传输中立，无特殊协议，可以通过NFS或HTTP实现通信
5）简单的命名空间：没有目录，直接存在与存储空间上，通过域来实现
6）不用共享任何数据
3.MogileFS的组成
1）Tracker--跟踪器，调度器
MogileFS的核心，是一个调度器，mogilefsd进程就是trackers进程程序,trackers的主要职责有：删除数据、复制数据、监控、查询等等.这个是基于事件的( event-based ) 父进程/消息总线来管理所有来之于客户端应用的交互(requesting operations to be performed), 包括将请求负载平衡到多个"query workers"中,然后让 mogilefs的子进程去处理.
mogadm,mogtool的所有操作都要跟trackers打交道,Client的一些操作也需要定义好trackers,因此最好同时运行多个trackers来做负载均衡.trackers也可以只运行在一台机器上，使用负载均衡时可以使用搞一些简单的负载均衡解决方案，如haproxy，lvs，nginx等，
tarcker的配置文件为/etc/mogilefs/mogilefsd.conf，监听在TCP的7001端口
2）Database--数据库部分
主要用来存储mogilefs的元数据，所有的元数据都存储在数据库中，因此，这个数据相当重要，如果数据库挂掉，所有的数据都不能用于访问，因此，建议应该对数据库做高可用
3）mogstored--存储节点
数据存储的位置，通常是一个HTTP（webDAV）服务器，用来做数据的创建、删除、获取，任何 WebDAV 服务器都可以, 不过推荐使用 mogstored . mogilefsd可以配置到两个机器上使用不同端口… mogstored 来进行所有的 DAV 操作和流量,IO监测, 并且你自己选择的HTTP服务器(默认为 perlbal)用来做 GET 操作给客户端提供文件.
典型的应用是一个挂载点有一个大容量的SATA磁盘. 只要配置完配置文件后mogstored程序的启动将会使本机成为一个存储节点.当然还需要mogadm这个工具增加这台机器到Cluster中.
配置文件为/etc/mogilefs/mogstored.conf，监听在TCP的7500端口
4.基本工作流程
应用程序请求打开一个文件 (通过RPC 通知到 tracker, 找到一个可用的机器). 做一个 “create_open” 请求.
tracker 做一些负载均衡(load balancing)处理，决定应该去哪儿，然后给应用程序一些可能用的位置。
应用程序写到其中的一个位置去 (如果写失败，他会重新尝试并写到另外一个位置去）.
应用程序 (client) 通过”create_close” 告诉tracker文件写到哪里去了.
tracker 将该名称和域命的名空间关联 (通过数据库来做的)
tracker, 在后台, 开始复制文件，知道他满足该文件类别设定的复制规则
然后,应用程序通过 “get_paths” 请求 domain+key (key == “filename”) 文件, tracker基于每一位置的I/O繁忙情况回复(在内部经过 database/memcache/etc 等的一些抉择处理), 该文件可用的完整 URLs地址列表.
应用程序然后按顺序尝试这些URL地址. (tracker’持续监测主机和设备的状态，因此不会返回死连接,默认情况下他对返回列表中的第一个元素做双重检查，除非你不要他这么做..)
1.拓扑图
说明：1.用户通过URL访问前端的nginx
2.nginx根据特定的挑选算法，挑选出后端一台tracker来响应nginx请求
3.tracker通过查找database数据库，获取到要访问的URL的值，并返回给nginx
4.nginx通过返回的值及某种挑选算法挑选一台mogstored发起请求
5.mogstored将结果返回给nginx
6.nginx构建响应报文返回给客户端
2.ip规划
角色运行软件ip地址反向代理nginx192.168.1.201存储节点与调度节点1
mogilefs192.168.1.202存储节点与调度节点2
mogilefs192.168.1.203数据库节点
MariaDB192.168.1.204
3.数据库的安装操作并为授权
关于数据库的编译安装，请参照本人相关博文http://wangfeng7399.blog.51cto.com/3518031/1393146，本处将不再累赘，本处使用的为yum源的安装方式安装mysql
4.安装mogilefs. 安装mogilefs，可以使用yum安装，也可以使用编译安装，本处通过yum安装
5.初始化数据库
可以看到在数据库中创建了一些表
6.修改配置文件，启动服务
7.配置mogilefs
添加存储主机
添加存储设备
添加域
添加class
8.配置192.168.1.203的mogilefs 。切记不要初始化数据库，配置应该与192.168.1.202一样
9.尝试上传数据，获取数据，客户端读取数据
上传数据，在任何一个节点上传都可以
获取数据
客户端查看数据
我们可以通过任何一个节点查看到数据
要想nginx能够实现对后端trucker的反向代理，必须结合第三方模块来实现
1.编译安装nginx
2.准备启动脚本
3.nginx与mofilefs互联
查看效果
5.配置后端truckers的集群
查看效果
大功告成了，后续思路，前段的nginx和数据库都存在单点故障，可以实现高可用集群
㈣ 海量数据存储有哪些方式与方法
1、容量可线性扩展，单名字空间达EB级，2、海量小文件存储，百亿级文件高效访问，3、中心灵活部署，容灾汇聚分发更便捷，4、支持大数据和AI，统一数据存储和分析，你可以问下瑞驰信息技术，做数据存储很专 业，技术很牛的。希望我的回答能解决到你的问题
㈤ 互联网如何海量存储数据
目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。
下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。
HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。
MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。
Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。
首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。
“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。
早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。
能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。
“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。
以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。