A. 超融合产品和分布式文件系统的区别是什么
超融合和分布式文件系统，其实两者无论在应用场景，还是在架构设计，都不在同一个层次上。
首先，超融合的出现是为了提高效率、降低运营成本。推动客户选择超融合的主要原因是：
- 敏捷性：在数据中心内具有公共云速度、效率和经济性。
- 可扩展性：从小规模开始，可轻松纵向或横向扩展，同时保持性能水平。
- 简单性：用软件驱动的自动化和生命周期管理来简化运营。
超融合系统不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素，而多节点可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝横向扩展（scale-out），形成统一的资源池。超融合基础架构还提供了具有高效可扩展性的虚拟化就绪环境。此外，由于简化了采购和部署并降低了管理成本和复杂性，它还可能实现资本和运营支出的减少。
通常超融合系统采用分布式存储架构，通过增加节点的方式横向扩容，但是不一定是分布式文件系统，比如杉岩的超融合一体机。
而分布式文件系统，通常也通过增加节点的方式横向扩容，提供分布式块存储、分布式文件存储、分布式对象存储等存储服务。但分布式文件系统与超融合并不是同一个层次上的东西。
B. 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。
C. 大规模分布式存储系统的作品目录
前言第1章概述1.1分布式存储概念1.2分布式存储分类第一篇基础篇第2章单机存储系统2.1硬件基础2.1.1CPU架构2.1.2IO总线2.1.3网络拓扑2.1.4性能参数2.1.5存储层次架构2.2单机存储引擎2.2.1哈希存储引擎2.2.2B树存储引擎2.2.3LSM树存储引擎2.3数据模型2.3.1文件模型2.3.2关系模型2.3.3键值模型2.3.4SQL与NoSQL2.4事务与并发控制2.4.1事务2.4.2并发控制2.5故障恢复2.5.1操作日志2.5.2重做日志2.5.3优化手段2.6数据压缩2.6.1压缩算法2.6.2列式存储第3章分布式系统3.1基本概念3.1.1异常3.1.2一致性3.1.3衡量指标3.2性能分析3.3数据分布3.3.1哈希分布3.3.2顺序分布3.3.3负载均衡3.4复制3.4.1复制的概述3.4.2一致性与可用性3.5容错3.5.1常见故障3.5.2故障检测3.5.3故障恢复3.6可扩展性3.6.1总控节点3.6.2数据库扩容3.6.3异构系统3.7分布式协议3.7.1两阶段提交协议3.7.2Paxos协议3.7.3Paxos与2PC3.8跨机房部署第二篇范型篇第4章分布式文件系统4.1Google文件系统4.1.1系统架构4.1.2关键问题4.1.3Master设计4.1.4ChunkServer设计4.1.5讨论4.2Taobao File System4.2.1系统架构4.2.2讨论4.3Facebook Haystack4.3.1系统架构4.3.2讨论4.4内容分发网络4.4.1CDN架构4.4.2讨论第5章分布式键值系统5.1Amazon Dynamo5.1.1数据分布5.1.2一致性与复制5.1.3容错5.1.4负载均衡5.1.5读写流程5.1.6单机实现5.1.7讨论5.2淘宝Tair5.2.1系统架构5.2.2关键问题5.2.3讨论第6章分布式表格系统6.1Google Bigtable6.1.1架构6.1.2数据分布6.1.3复制与一致性6.1.4容错6.1.5负载均衡6.1.6分裂与合并6.1.7单机存储6.1.8垃圾回收6.1.9讨论6.2Google Megastore6.2.1系统架构6.2.2实体组6.2.3并发控制6.2.4复制6.2.5索引6.2.6协调者6.2.7读取流程6.2.8写入流程6.2.9讨论6.3Windows Azure Storage6.3.1整体架构6.3.2文件流层6.3.3分区层6.3.4讨论第7章分布式数据库7.1数据库中间层7.1.1架构7.1.2扩容7.1.3讨论7.2Microsoft SQL Azure7.2.1数据模型7.2.2架构7.2.3复制与一致性7.2.4容错7.2.5负载均衡7.2.6多租户7.2.7讨论7.3Google Spanner7.3.1数据模型7.3.2架构7.3.3复制与一致性7.3.4TrueTime7.3.5并发控制7.3.6数据迁移7.3.7讨论第三篇实践篇第8章OceanBase架构初探8.1背景简介8.2设计思路8.3系统架构8.3.1整体架构图8.3.2客户端8.3.3RootServer8.3.4MergeServer8.3.5ChunkServer8.3.6UpdateServer8.3.7定期合并&数据分发8.4架构剖析8.4.1一致性选择8.4.2数据结构8.4.3可靠性与可用性8.4.4读写事务8.4.5单点性能8.4.6SSD支持8.4.7数据正确性8.4.8分层结构第9章分布式存储引擎9.1公共模块9.1.1内存管理9.1.2基础数据结构9.1.3锁9.1.4任务队列9.1.5网络框架9.1.6压缩与解压缩9.2RootServer实现机制9.2.1数据结构9.2.2子表复制与负载均衡9.2.3子表分裂与合并9.2.4UpdateServer选主9.2.5RootServer主备9.3UpdateServer实现机制9.3.1存储引擎9.3.2任务模型9.3.3主备同步9.4ChunkServer实现机制9.4.1子表管理9.4.2SSTable9.4.3缓存实现9.4.4IO实现9.4.5定期合并&数据分发9.4.6定期合并限速9.5消除更新瓶颈9.5.1读写优化回顾9.5.2数据旁路导入9.5.3数据分区第10章数据库功能10.1整体结构10.2只读事务10.2.1物理操作符接口10.2.2单表操作10.2.3多表操作10.2.4SQL执行本地化10.3写事务10.3.1写事务执行流程10.3.2多版本并发控制10.4OLAP业务支持10.4.1并发查询10.4.2列式存储10.5特色功能10.5.1大表左连接10.5.2数据过期与批量删除第11章质量保证、运维及实践11.1质量保证11.1.1RD开发11.1.2QA测试11.1.3试运行11.2使用与运维11.2.1使用11.2.2运维11.3应用11.3.1收藏夹11.3.2天猫评价11.3.3直通车报表11.4最佳实践11.4.1系统发展路径11.4.2人员成长11.4.3系统设计11.4.4系统实现11.4.5使用与运维11.4.6工程现象11.4.7经验法则第四篇专题篇第12章云存储12.1云存储的概念12.2云存储的产品形态12.3云存储技术12.4云存储的核心优势12.5云平台整体架构12.5.1Amazon云平台12.5.2Google云平台12.5.3Microsoft云平台12.5.4云平台架构12.6云存储技术体系12.7云存储安全第13章大数据13.1大数据的概念13.2MapRece13.3MapRece扩展13.3.1Google Tenzing13.3.2Microsoft Dryad13.3.3Google Pregel13.4流式计算13.4.1原理13.4.2Yahoo S413.4.3Twitter Storm13.5实时分析13.5.1MPP架构13.5.2EMC Greenplum13.5.3HP Vertica13.5.4Google Dremel参考资料
D. 什么是灵动的分布式存储系统
什么是分布式系统
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。
分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。
因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。
在很多文章中，主要讲分布式系统分为分布式计算（computation）与分布式存储（storage）。
计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。
在操作系统中，对计算与存储有非常详尽的讨论，分布式系统只不过将这些理论推广到多个节点罢了。
那么分布式系统怎么将任务分发到这些计算机节点呢，很简单的思想，分而治之，即分片（partition）。
对于计算，那么就是对计算任务进行切换，每个节点算一些，最终汇总就行了，这就是MapRece的思想；对于存储，更好理解一下，每个节点存一部分数据就行了。当数据规模变大的时候，Partition是唯一的选择，同时也会带来一些好处：
（1）提升性能和并发，操作被分发到不同的分片，相互独立
（2）提升系统的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不会受到影响
理想的情况下，有分片就行了，但事实的情况却不大理想。原因在于，分布式系统中有大量的节点，且通过网络通信。
单个节点的故障（进程crash、断电、磁盘损坏）是个小概率事件，但整个系统的故障率会随节点的增加而指数级增加，网络通信也可能出现断网、高延迟的情况。
在这种一定会出现的“异常”情况下，分布式系统还是需要继续稳定的对外提供服务，即需要较强的容错性。
E. 服务器分布式存储需要Raid卡支持passthrough功能,为什么具体工作原理是怎样的多谢
RAID 独立磁盘冗余阵列。简单的说，我们把数个硬盘组合起来成为一颗硬盘，以增加数据的传输效率，并提高数据安全性。视硬盘数目而定，你可以有多种选择，以达成以下目标：追求高安全性、追求性能、或是两者兼具。
F. 谁有《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战-杨传辉》电子书百度网盘资源下载
大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战-杨传辉链接：
G. 极客时间上有关于分布式存储的课程吗求推荐
你可以在极客时间官网找一下《深入浅出分布式技术原理》可网络下这个课程，这是由伴鱼技术中台负责人，前小米工程师陈现麟主讲的，带你从业务场景出发，搭建自己的分布式知识体系。同时课程中还会详细讲解诸多案例，结合业务场景让学员进一步掌握高频知识点，降低学习难度，提升学习效率。
H. 分布式存储技术有哪些
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。
I. 有没有用Java写的轻量级开源的分布式存储系统
一个轻量级分布式KV存储系统。
如果用K记录文件路径和文件名，用V记录文件内容，就是一个轻量级分布式小文件系统。
至于大文件，几乎一定是HDFS这种有元数据服务中心（NameNode）架构的。