Namenode 是一个中心服务器，单一节点（简化系统的设计和实现），负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。
文件操作，NameNode 负责文件元数据的操作，DataNode负责处理文件内容的读写请求，跟文件内容相关的数据流不经过NameNode，只会询问它跟哪个DataNode联系，否则NameNode会成为系统的瓶颈。
副本存放在哪些DataNode上由 NameNode来控制，根据全局情况做出块放置决定，读取文件时NameNode尽量让用户先读取最近的副本，降低带块消耗和读取时延
Namenode 全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)。接收到心跳信号意味着该Datanode节点工作正常。块状态报告包含了一个该Datanode上所有数据块的列表。
NameNode支持对HDFS中的目录、文件和块做类似文件系统的创建、修改、删除、列表文件和目录等基本操作。 块存储管理，在整个HDFS集群中有且只有唯一一个处于active状态NameNode节点，该节点负责对这个命名空间（HDFS）进行管理。
1、Name启动的时候首先将fsimage（镜像）载入内存，并执行（replay）编辑日志editlog的的各项操作；
2、一旦在内存中建立文件系统元数据映射，则创建一个新的fsimage文件（这个过程不需SecondaryNameNode） 和一个空的editlog；
3、在安全模式下，各个datanode会向namenode发送块列表的最新情况；
4、此刻namenode运行在安全模式。即NameNode的文件系统对于客服端来说是只读的。(显示目录，显示文件内容等。写、删除、重命名都会失败)；
5、NameNode开始监听RPC和HTTP请求
解释RPC:RPC（Remote Procere Call Protocol）——远程过程通过协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议；
6、系统中数据块的位置并不是由namenode维护的，而是以块列表形式存储在datanode中；
7、在系统的正常操作期间，namenode会在内存中保留所有块信息的映射信息。
存储文件，文件被分成block存储在磁盘上，为保证数据安全，文件会有多个副本 namenode和client的指令进行存储或者检索block，并且周期性的向namenode节点报告它存了哪些文件的blo
文件切分成块（默认大小128M），以块为单位，每个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在文件生成时指定（默认3）
NameNode 是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权限），以及每个文件的块列表以及块所在的DataNode等等
DataNode 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
可以创建、删除、移动或重命名文件，当文件创建、写入和关闭之后不能修改文件内容。
NameNode启动流程
1、Name启动的时候首先将fsimage（镜像）载入内存，并执行（replay）编辑日志editlog的的各项操作；
2、一旦在内存中建立文件系统元数据映射，则创建一个新的fsimage文件（这个过程不需SecondaryNameNode） 和一个空的editlog；
3、在安全模式下，各个datanode会向namenode发送块列表的最新情况；
4、此刻namenode运行在安全模式。即NameNode的文件系统对于客服端来说是只读的。(显示目录，显示文件内容等。写、删除、重命名都会失败)；
5、NameNode开始监听RPC和HTTP请求
解释RPC:RPC（Remote Procere Call Protocol）——远程过程通过协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议；
6、系统中数据块的位置并不是由namenode维护的，而是以块列表形式存储在datanode中；
7、在系统的正常操作期间，namenode会在内存中保留所有块信息的映射信息。
HDFS的特点
优点：
1）处理超大文件
这里的超大文件通常是指百MB、数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDFS已经能用来存储管理PB级的数据了。
2）流式的访问数据
HDFS的设计建立在更多地响应"一次写入、多次读取"任务的基础上。这意味着一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的大部分数据，也就是说，对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。
3）运行于廉价的商用机器集群上
Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在低廉的商用硬件集群上，而无需昂贵的高可用性机器上。廉价的商用机也就意味着大型集群中出现节点故障情况的概率非常高。这就要求设计HDFS时要充分考虑数据的可靠性，安全性及高可用性。
缺点：
1）不适合低延迟数据访问
如果要处理一些用户要求时间比较短的低延迟应用请求，则HDFS不适合。HDFS是为了处理大型数据集分析任务的，主要是为达到高的数据吞吐量而设计的，这就可能要求以高延迟作为代价。
2）无法高效存储大量小文件
因为Namenode把文件系统的元数据放置在内存中，所以文件系统所能容纳的文件数目是由Namenode的内存大小来决定。一般来说，每一个文件、文件夹和Block需要占据150字节左右的空间，所以，如果你有100万个文件，每一个占据一个Block，你就至少需要300MB内存。当前来说，数百万的文件还是可行的，当扩展到数十亿时，对于当前的硬件水平来说就没法实现了。还有一个问题就是，因为Map task的数量是由splits来决定的，所以用MR处理大量的小文件时，就会产生过多的Maptask，线程管理开销将会增加作业时间。举个例子，处理10000M的文件，若每个split为1M，那就会有10000个Maptasks，会有很大的线程开销；若每个split为100M，则只有100个Maptasks，每个Maptask将会有更多的事情做，而线程的管理开销也将减小很多。
1280M 1个文件 10block*150字节 = 1500 字节 =1.5KB
1280M 12.8M 100个 100个block*150字节 = 15000字节 = 15KB
3）不支持多用户写入及任意修改文件
在HDFS的一个文件中只有一个写入者，而且写操作只能在文件末尾完成，即只能执行追加操作。目前HDFS还不支持多个用户对同一文件的写操作，以及在文件任意位置进行修改。
四、HDFS文件 读写流程
4.1 读文件流程
（1） 打开分布式文件
调用 分布式文件 DistributedFileSystem.open()方法。
（2） 从 NameNode 获得 DataNode 地址
DistributedFileSystem 使用 RPC 调用 NameNode， NameNode返回存有该副本的 DataNode 地址， DistributedFileSystem 返回一个输入流 FSDataInputStream对象， 该对象封存了输入流DFSInputStream。
（3） 连接到DataNode
调用 输入流 FSDataInputStream 的 read() 方法， 从而输入流DFSInputStream 连接 DataNodes。
（4） 读取DataNode
反复调用 read()方法， 从而将数据从 DataNode 传输到客户端。
（5） 读取另外的DataNode直到完成
到达块的末端时候， 输入流 DFSInputStream 关闭与DataNode 连接，寻找下一个 DataNode。
（6） 完成读取， 关闭连接
即调用输入流 FSDataInputStream.close() 。
4.2 写文件流程
（1） 发送创建文件请求： 调用分布式文件系统DistributedFileSystem.create()方法；
（2） NameNode中创建文件记录： 分布式文件系统DistributedFileSystem 发送 RPC 请求给namenode， namenode 检查权限后创建一条记录， 返回输出流 FSDataOutputStream， 封装了输出流 DFSOutputDtream；
（3） 客户端写入数据： 输出流 DFSOutputDtream 将数据分成一个个的数据包， 并写入内部队列。 DataStreamer 根据 DataNode 列表来要求 namenode 分配适合的新块来存储数据备份。一组DataNode 构成管线(管线的 DataNode 之间使用 Socket 流式通信)
（4） 使用管线传输数据： DataStreamer 将数据包流式传输到管线第一个DataNode， 第一个DataNode 再传到第二个DataNode ,直到完成。
（5） 确认队列： DataNode 收到数据后发送确认， 管线的DataNode所有的确认组成一个确认队列。 所有DataNode 都确认， 管线数据包删除。
（6） 关闭： 客户端对数据量调用close（） 方法。 将剩余所有数据写入DataNode管线， 并联系NameNode且发送文件写入完成信息之前等待确认。
（7） NameNode确认
（8） 故障处理： 若过程中发生故障， 则先关闭管线， 把队列中所有数据包添加回去队列， 确保数据包不漏。 为另一个正常DataNode的当前数据块指定一个新的标识， 并将该标识传送给NameNode, 一遍故障DataNode在恢复后删除上面的不完整数据块. 从管线中删除故障DataNode 并把余下的数据块写入余下正常的DataNode。 NameNode发现复本两不足时， 会在另一个节点创建一个新的复本
② IPFS分布式存储服务器是什么意思Filecion矿机又是什么呢
目前的ipfs、Filecion矿机越来越火热，对于很多人来说，不理解IPFS分布式存储是什么，也不知道Filecion矿机到底是什么意思，那让我们来聊一聊！
Ipfs是一个全球性的、P2P点多点分布式存储协议，它可以将所有的相同的文件系统连接起来，传统的互联网协议HTTP主要是搜索域名地址，而ipfs则是搜索内容地址，ipfs的出现超越了http协议，未来的互联网可能会是ipfs趋势。
关于存储：
存储其实就是数据的存储，互联网的发展很迅速，5G时代的到来，无非带来了更多的考验，5G技术、大数据，的人工智能及物联网的到来，它们的运行，时时都是数据， 历史 数据与实时数据的积累，展示庞大的数据，这些数据的储存就成了大问题，原始的储存已经不能满足当下数据的需求，这些数据需要存储和流通。所以，像阿里云在10年前就开始研发数据云，因为马云看到了未来数据存储的量级，这种数据的量级会随着技术的进一步不断增长，目前一些全世界知名的数据云比如亚马逊云、阿里云、华为云、腾讯云等也无法满足世界增长的需求。所以世界，需要更大更好的更有保障的存储云。
储存分有DAS(直接储存）、集中储存、分布式储存三种。
DAS:主要是储存与计算连接，有扩展性、灵活性比较差。集中储存：它的设备类型丰富，主要是通过外部P/FC网络进行互连，具有扩展性；受控制器能力限制，扩展能力有限，属于PB级；设备到生命周期时需要更换，在数据迁移耗时需要耗力。分布式储存：分布式存储主要大规模应用于互联网，它追求扩展性和低成本，在进入传统企业市场后，开始构建了企业级存储能力，分布式存储的扩展性强，比较容易运维，上线快。
分布式储存指代的是一种的独特的系统框架类型，它是由一组通过互联网进行通信、为了完成共同任务而协调工作的计算机节点组成，它的存在是为了解决廉价的、普通机器完成单个计算机无法完成的计算和储存问题。它主要是为了利用更多的机器完成更多的数据计算和存储。简单的来说就像 汽车 拉货，比如 汽车 是机器，货物是数据，以前一个 汽车 运输货物的数量有限，需要换更大的货车，而现在想拉更多的货物就可以直接用火车，拉更多的货就直接加车厢，每个车厢都有动力，就不用担忧拉不动货物。分布式的存储原理就跟这个一样。存储经过几十年的发展，衍生出各种各样的存储产品，满足了企业应用的各种不同需求。在这个数字化的时代，存储的核心必须以客户为本、以数据为核心，倡导数据按需求服务的理念。
ipfs的“分布式存储”有两个非常重要的两个基石：存储和分布式。Ipfs分布式储存的特性主要是永久的、去中心化保存和共享文件 （区块链模式下的存储）。点对点分布式：P2P 点对点地保存着各种各样不同的数据。版本化：可追溯文件进行修改 历史 。内容寻址：通过文件内容生成独立哈希值来标识文件，而不是通过文件保存位置来标识，举个例子，就像我们找个人，没有电话的那个时代，我们是通过这人位置来找，需要找这个人所有可能存在的地方。而现在，我们是通过内容寻找位置的方式，只需搜索这个人的名字就可以找到这个人，节约了时间还有通过位置查找是遇见恶意的信息、遇到危险而导致自身的信息、网络、资金等受到威胁。它会把相同内容的文件在系统中备份唯一，节约了系统的存储空间 (区块链模式)。ipfs分布式存储简单地来说，就是将数据分散存储到多个数据存储服务器上。
关于Filecion矿机：
相信现在很多人都对虚拟货币并不陌生，很多人都在玩比特币，比特币是一种虚拟货币，这些虚拟货币的获取都需要用矿机来挖矿。而挖矿的方式有显卡挖矿、CPU挖矿等，知道了挖矿的方式，挖矿的原理，才能更好地挖取虚拟货币。那么Filecoin挖矿是什么意思呢?
为了保障IPFS项目的实施，还有防止所有的IPFS节点不会因为运营商恶意进行数据删改或者关停节点，导致存储用户无法获取数据数显的弊端。因此出现了Filecoin，Filecoin运用奖惩机制，通过保障节点的正常运行，来获得Filecoin的奖励，如果出现恶意的删改数据和关停节点Filecoin。Filecoin的出现保障了IPFS网络的正常运行，维持了网络秩序，那些违反了IPFS网络正常的将会罚款，收没所有的Filecoin奖励。一般正常情况下，不会出现这种情况，通过正常的节点运行就可以获得Filecoin奖励，只要有相应的奖励，几乎所有人都会遵守网络秩序。
在Filecoin 的初期，就跟比特币一样，大家都积极参加 Filecoin 挖矿工，希望在最早期成为环节中的一员，大家的想法都一样，想着越早进，挖得越多，就赚得更多，像早期滴滴的司机，大家都有赚到，因为设有有很多的奖励，而Filecoin也有很多的奖励政策。所以，IPFS硬盘矿机在市场上流行还不算多，早期选择一个好的矿机很关键。
③ 各大巨头纷纷布局IPFS分布式存储
近年来，大部分投资者都曾有过一个疑问：“为什么华为、阿里、亚马逊不使用IPFS&Filecoin，IPFS&Filecoin发展前景如何，到底能否取代传统的数据中心”，其实，传统的云存储和分布式存储之间并不是非此即彼的选择题，双方是可以求同存异、共生互补的，同时，由于IPFS&Filecoin分布式存储顺应时代需求，具有足够的创新性和广阔的应用场景，因此，阿里、华为、亚马逊等巨头早已纷纷布局IPFS&Filecoin，接下来，我们就来看看他们是如何将IPFS&Filecoin与自身业务相结合的。
京东智联云无线宝引入IPFS
京东智联云事业部无线宝业务总经理张晓东在杭州IPFS生态与分布式存储产业峰会上，发表了以《基于京东云无线宝智能终端及其价值共享理念，构建IPFS基础设施》为主题的演讲，其中张晓东谈到，京东也好，阿里也好，拼多多也好，其实我们都有很大的电商生态，当其所产生的价值和消费生态结合在一起，就将是未来整个币圈和消费生态结合在一起的很重要的方向。
京东云会成为京东的底层基础设施，把京东的技术体系的积累以云为出口输出给行业或者企业的客户。而路由器将会成为一个家庭的入口，但是路由器加上存储有可能会成为家庭的网络连接和数据管理的终端平台，因此，京东的路由器无线宝就是京东在云存储领域王炸品牌，而无线宝需要使用到IPFS。
路由器市场每年有1亿台，京东则会做出更漂亮、更有特色、能赚钱的无线宝路由器，使路由器不再被放置在家里的角落，而像摆件一样放置在明显的桌上，会赚钱其实是指赚金豆，一个金豆等于一分钱，每一个金豆都可以在京东平台做消费，也就是说，京东通过路由器随着植入，把资源做一个变现。
无线宝有一个技术变现体系，是基于P2P的变现，这就需要结合到IPFS。
无线宝将会通过用户闲散的带宽资源做一些变现，因为这个产品部署在用户的家里面，千家万户完全分散就意味着是分散的、分布式的，未来区块链也好，IPFS也好，完全可以植入到这样一个产品里面。
无线宝有闲置的存储和带宽资源，用户可以把一些有价值的文件、数据分布式缓存在无线宝上面，做一些有价值的产品变现，结合到IPFS技术，总的存储成本是非常低的，但是数据的价值是非常的高，无线宝上结合IPFS，或许还能创造一些新的场景的应用，并实现节点与节点之间的价值的转移。
沧州华为云计算大数据中心引入IPFS
2020年6月13日，沧州云智大数据产业园签约仪式启动，此次仪式就沧州华为云在数据中心IDC业务、云计算及分布式存储等方面达成框架合作协议，共同建设服务器集群基础设施。
沧州华为云计算大数据中心由市政府与华为技术有限公司合作建立，位于沧州市高新技术开发区，总投资超4亿元，数据机房规划3000个可用IT机柜模块，是沧州市打造的大数据产业发展基地。
据沧州政府官网以及相关媒体报道，此次沧州华为云服务器集群将引入IPFS分布式存储技术共同搭建，通过IPFS技术，文件在上传时会瞬间打碎成N个加密碎片，分散存储于不同的服务器中，在下载时再自动合成为完整的源文件，具有高安全性和隐私性更高效、更便宜、数据永久性等四大优势，IPFS分布式存储技术将成为沧州市大数据产业发展基地的新亮点。
亚马逊云布局IPFS存储市场
7月3日，亚马逊云解决方案架构师华东区经理吴鹏程在2020 IPFS生态与分布式存储产业峰会上发表主题演讲《快速构建全球化IPFS及区块链平台》。
首先，吴鹏程对IPFS分布式存储技术给予了认同，由于IPFS具有7X24极高稳定性、全球布局能力、海量存储能力、无限公网宽带和IP、高性能的CPU/GPU，因此IPFS天然地和公有云契合，以打造更快的“高速公路”。
亚马逊云充分看到了IPFS所蕴含的庞大存储市场，因此从硬件、软件、金融层面多方面布局IPFS产业生态链，正如吴鹏程所说：“亚马逊作为服务商，我们可以和造铁路的有很好的合作，比如说挖矿、交易所上面我们都可以有非常紧密的一些合作，挖矿可以提供各种GPU、CPU，还有各种类型的存储，实现低成本，快速使用的场景，交易所场景下5大需求快速因上落地，有很好的架构实现。”
此外，根据IPFS第144期周报，在AWS S3已经可以将文件转移到IPFS上。
阿里云布局IPFS存储市场
8月3日，在“星际漫游指南·逐鹿中原·IPFS技术与应用研讨论坛”上，阿里云高级解决方案架构师西城进行了以《云端分布式存储的发展》为题的演讲。
西城认为，从云的业务角度看来，阿里已经在很多层面做了相当多的技术积累，特别是在计算节点调度和存储节点方面。企业们如果希望云产品能具有特点，就不要把所有精力投入在云端分布式存储和整个管理部署架构上，而应该更多的提高其算力，并做一些可以提升存力的技术开发并进行相应的业务拓展。
BaaS，是阿里云旗下的云平台之上的区块链平台服务，提供区块链系统的部署、运维、治理能力，提供区块链应用运行和管理的能力，它是云上的区块链应用；BaaS也是云计算与区块链是一个完美的结合，能够助力用户在IPFS领域实现落地应用。
功能丰富，涉及到存证、智能合约和BaaS，这几块都是区块链的典型商用模式，全球接入、成本弹性、性能可控、安全防护是区块链云上部署未来所需要关注和努力的方向。
IPFS不仅是分布式存储，更蕴含了庞大的分布式存储的生态，阿里云积极研究和布局IPFS，积极为IPFS生态应用的构建提供一个良好的孵化平台，让区块链和IPFS从业者能够更好的致力于创新和更高效地成长。
巨头加持，分布式存储势不可挡
IPFS是一项被诸多媒体纷纷报道的对标HTTP的新一代互联网技术，而无论是阿里、华为还是亚马逊，巨头之所以成为巨头，就是因为他们有更敏锐的市场嗅觉、更广泛的商业布局、更开放的商业心态。当我们在纠结IPFS到底是否有发展前景的时候，这些巨头们已经在你看不见的地方展开了宏大的布局，或数据存储、或生态应用、或技术研发，同样，这些巨头们也用实际行动告诉我们，分布式存储的未来，势不可。
学着用开放的、积极的心态去拥抱新事物，或许，真的能遇到一个属于你的风口。
④ 为什么需要IPFS分布式存储
想知道为什么我们需要IPFS，可以先看看目前HTTP有何缺陷。
IPFS和HTTP之间的区别
安全性：HTTP属于中心化的，所有流量直接搭载在中心化的服务器上，承载的压力极大，容易造成系统崩溃，HTTP还容易遭受DDOS攻击；IPFS的存储方式是去中心化的分片的分布式存储，黑客无法攻击，文件不易丢失，安全有保障。
效率：HTTP依赖中心化服务网络，服务器容易被关闭，服务器上文件也容易被删除，服务器需要24小时开机；IPFS采用P2P网络拓扑，全网域的计算机都可以成为存储节点，就近分布式存储大大提高了网络效率。
成本：HTTP中心化服务器运行，需要较高的维护运行成本，中心化数据库一旦遭受DDOS攻击，或遭受不可抗力损害，所有数据将全部丢失；IPFS极大的降低服务器存储成本，也降低了服务器的带宽成本。
HTTP的客户网络访问绝大部分不是本地化的，有网络延迟，IPFS可以极大的加快网络访问速度，网络访问本地化，体验感会明显提升。
⑤ 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
⑥ 分布式存储是什么
中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。
在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。
作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。
虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。
⑦ nas是分布式存储吗
NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。目前国际着名的NAS企业有Netapp、EMC、OUO等。[1]
NAS被定义为一种特殊的专用数据存储服务器，包括存储器件（例如磁盘阵列、CD/DVD驱动器、磁带驱动器或可移动的存储介质）和内嵌系统软件，可提供跨平台文件共享功能。NAS通常在一个LAN上占有自己的节点，无需应用服务器的干预，允许用户在网络上存取数据，在这种配置中，NAS集中管理和处理网络上的所有数据，将负载从应用或企业服务器上卸载下来，有效降低总拥有成本，保护用户投资。[2]
飞客数据恢复中心提供
NAS本身能够支持多种协议（如NFS、CIFS、FTP、HTTP等），而且能够支持各种操作系统。通过任何一台工作站，采用IE或Netscape浏览器就可以对NAS设备进行直观方便的管理。[3]
NAS将存储设备连接到现有的网络上来提供数据和文件服务。NAS服务器一般由存硬件、操作系统以及其上的文件系统等几个部分组成。NAS通过网络直接连接磁盘储存阵列，磁阵列具备了高容量、高效能、高可靠等特征。NAS将存储设备通过标准的网络拓扑结构连可以无需服务器直接上网，不依赖通用的操作系统，而是采用一个面向用户设计的，专门用于数据存储的简化操作系统，内置与网络连接所需的协议，从而使整个系统的管理和设置较为简单。[3]
技术特点
NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备，由工作站或服务器通过网络协议（如TCP/IP）和应用程序（如网络文件系统NFS或者通用Internet文件系统CIFS）来进行文件访问。大多数NAS连接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些连接依赖于企业的网络基础设施来正常运行。[4]
为了提高系统性能和不间断的用户访问，NAS采用了专业化的操作系统用于网络文件的访问，这些操作系统既支持标准的文件访问，也支持相应的网络协议，因此NAS技术能够满足特定的用户需求。例如当某些企业需要应付快速数据增长的问题，或者是解决相互独立的工作环境所带来的系统限制时，可以采用新一代NAS技术，利用集中化的网络文件访问机制和共享来解决这些问题，从而达到减少系统管理成本，提高数据备份和恢复功能的目的。[4]
⑧ 浪潮服务器存储的分布式存储有哪几种每款特点是什么
浪潮服务器的分布式存储有分布式存储AS13000G5-M、分布式存储AS13000G5-C、分布式存储AS13000G5-P和分布式存储AS13000G5-CG共四种产品。分布式存储AS13000G5-M是面向新兴海量数据处理应用的企业级全对称分布式存储平台，分布式存储AS13000G5-C、AS13000G5-P和AS13000G5-CG的容量可以根据实际需求进行扩展、性能可以做到按需共计。服务可以做到按需定义，是一种个性化调整的分布式存储系统。
无论是哪一款分布式存储，都能够持续进行数据报告，保证存储业务顺畅。而且每一款服务器都有专门的人工智能进行加持，AI能够进行精准的服务器故障预测，保证服务器能够正常使用。
⑨ 什么是分布式数据存储
什么是分布式存储
这个词汇是源于国外，简称是DSS，简单来说，就是存储设备分布在不同的地理位置，数据就近存储，将数据分散在多个存储节点上，各个节点通过网络相连，对这些节点的资源进行统一的管理，从而大大缓解带宽压力，同时也解决了传统的本地文件系统在文件大小、文件数量等方面的限制。
为什么分布式存储这么重要
分布式存储的诞生有着很强的优越性，主要体现在灵活性、速度、成本等方面。
灵活性方面：分布式存储系统使用强大的标准服务器（在CPU，RAM以及网络连接/接口中），它不再需要专门的盒子来处理存储功能。而且允许标准服务器运行存储，这是一项重大突破，这意味着简化IT堆栈并为数据中心创建单个构建块。通过添加更多服务器进行扩展，从而线性地增加容量和性能。
速度方面：如果你研究一个专门的存储阵列，你会发现它本质上是一个服务器，但是他只能用于存储，为了拥有快速存储系统，你要花费的成本非常高。即使在今天大多数系统中，当你为存储系统进行扩展时，也不会提高整个系统的性能，因为所有流量都必须通过“头节点”或主服务器（充当管理节点）。但是在分布式存储系统中，任何服务器都有CPU，RAM，驱动器和网络接口，它们都表现为一个组。因此，每次添加服务器时，都会增加总资源池，从而提高整个系统的速度。
成本方面：分布式存储组织将最大限度地降低基础设施成本高达90％！没错，是90%，因为驱动器和网络所花费的成本非常低，极大的提高了服务器的使用效率，同时，数据中心所花费的电力、空调费、所占空间等费用也减少了，管理起来更加方面，所需要的人也更少。这也是为什么如今各大公司都在部署分布式存储。
⑩ linux下存储视频等文件，需要构建分布式文件系统，请问哪种分布式系统适合存储视频文件
原先我想推荐 以前使用的商业化的quantum stornext,但是那是几年前的解决方案，也是很烧钱的方案，有些功能也不够完善
先在看来目前网络上大热的hadoop才是廉价的解决方案，关键概念比较新，他的理念来自于google公布的goole file system原理,我以前也只是听到这个名字，看来有机会可以多了解一下
本人目前的认识，对两个方案比较如下
stornext 需要硬件支持cluster，基于共享存储fc/iscsi, 可以自动备份文件到磁带，也可以自动读取存在磁带上的文件，支持居于数据块的优化存储(理论上100个用户存同一部电影，如果原始文件是同一个，即使每个版本删节掉的镜头完全不一样，最终它们共同占用的磁盘空间还是一部完整电影的空间)
hadoop dfs不需要共享存储，可以直接使用多服务器上的本地硬盘，通过冗余允许部分节点失效,扩展比较灵活，费用相对低廉，对流媒体的支持较好