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分布式文件系统用哪种好

包含分布式文件系统用哪种好的词条

admin admin 发表于2023-04-05 22:04:08 浏览57 评论0

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本文目录一览:

linux下常用的分布式文件系统有哪些

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)

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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MapReduce算法的一种开源应用,是Google开创其帝国的重要基石。-分布式文件系统用哪种好

Ceph

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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。-分布式文件系统用哪种好

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

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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。

各位使用的分布式文件存储,有哪些产品使用体验更好一些?

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。-分布式文件系统用哪种好

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。-分布式文件系统用哪种好

数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系

数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系

1. 用向外扩展代替向上扩展

扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大

的数据库,就需要买一个更大的机器。事实上,往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机

标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集,却找不到一个足够大的机器。

更重要的是,高端的机器对于许多应用并不经济。例如,性能4倍于标准PC的机器,其成本将大大

超过将同样的4台PC放在一个集群中。Hadoop的设计就是为了能够在商用PC集群上实现向外扩展

的架构。添加更多的资源,对于Hadoop集群就是增加更多的机器。一个Hadoop集群的标配是十至

数百台计算机。事实上,如果不是为了开发目的,没有理由在单个服务器上运行Hadoop。

2. 用键/值对代替关系表

关系数据库的一个基本原则是让数据按某种模式存放在具有关系型数据结构的表中。虽然关

系模型具有大量形式化的属性,但是许多当前的应用所处理的数据类型并不能很好地适合这个模

型。文本、图片和XML文件是最典型的例子。此外,大型数据集往往是非结构化或半结构化的。

Hadoop使用键/值对作为基本数据单元,可足够灵活地处理较少结构化的数据类型。在hadoop中,

数据的来源可以有任何形式,但最终会转化为键/值对以供处理。

3. 用函数式编程(MapReduce)代替声明式查询(SQL )

SQL 从根本上说是一个高级声明式语言。查询数据的手段是,声明想要的查询结果并让数据库引擎

判定如何获取数据。在MapReduce中,实际的数据处理步骤是由你指定的,它很类似于SQL

引擎的一个执行计划。SQL 使用查询语句,而MapReduce则使用脚本和代码。利用MapReduce可

以用比SQL 查询更为一般化的数据处理方式。例如,你可以建立复杂的数据统计模型,或者改变

图像数据的格式。而SQL 就不能很好地适应这些任务。

4.

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。

共享文件与分布式文件系统的区别

分布式文件系统(Distributed File System,DFS)

如果局域网中有多台服务器,并且共享文件夹也分布在不同的服务器上,这就不利于管理员的管理和用户的访问。而使用分布式文件系统,系统管理员就可以把不同服务器上的共享文件夹组织在一起,构建成一个目录树。这在用户看来,所有共享文件仅存储在一个地点,只需访问一个共享的DFS根目录,就能够访问分布在网络上的文件或文件夹,而不必知道这些文件的实际物理位置。-分布式文件系统用哪种好

ftp server和分布式文件系统的区别

换个思路,使用mount --bind把目录加载过来就可以了 先将数据盘挂载 mount /dev/sdb1 /mnt/d 在ftp目录下建一个文件夹data mount --bind /mnt/d data-分布式文件系统用哪种好

FTP server和分布式文件系统的区别, 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。-分布式文件系统用哪种好

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。-分布式文件系统用哪种好

hadoop是分布式文件系统吗

是的

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统。-分布式文件系统用哪种好

1.分布式文件系统

多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题,这样的系统我们称之为分布式系统。

分布式文件系统是分布式系统的一个子集,它们解决的问题就是数据存储。换句话说,它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存储在分布式文件系统上的数据自动分布在不同的节点上。

分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景,它们为存储和处理来自网络和其它地方的超大规模数据提供所需的扩展能力。

2.分离元数据和数据:NameNode和DataNode

存储到文件系统中的每个文件都有相关联的元数据。元数据包括了文件名、i节点(inode)数、数据块位置等,而数据则是文件的实际内容。

在传统的文件系统里,因为文件系统不会跨越多台机器,元数据和数据存储在同一台机器上。

为了构建一个分布式文件系统,让客户端在这种系统中使用简单,并且不需要知道其他客户端的活动,那幺元数据需要在客户端以外维护。HDFS的设计理念是拿出一台或多台机器来保存元数据,并让剩下的机器来保存文件的内容。-分布式文件系统用哪种好

NameNode和DataNode是HDFS的两个主要组件。其中,元数据存储在NameNode上,而数据存储在DataNode的集群上。NameNode不仅要管理存储在HDFS上内容的元数据,而且要记录一些事情,比如哪些节点是集群的一部分,某个文件有几份副本等。它还要决定当集群的节点宕机或者数据副本丢失的时候系统需要做什么。-分布式文件系统用哪种好

存储在HDFS上的每份数据片有多份副本(replica)保存在不同的服务器上。在本质上,NameNode是HDFS的Master(主服务器),DataNode是Slave(从服务器)。

文件系统与数据库系统的区别和联系

其区别在于:

(1)

文件系统用文件将数据长期保存在外存上,数

据库系统用数据库统一存储数据。

(2)

文件系统中的程序和数据有一

定的联系,数据库系统中的程序和数据分离。

(3)

文件系统用操作系

统中的存取方法对数据进行管理,数据库系统用

DBMS

统一管理和控

制数据。

(4)

文件系统实现以文件为单位的数据共享,数据库系统实

现以记录和字段为单位的数据共享。

其联系在于:

(1)

均为数据组织的管理技术。

(2)

均由数据管理软

件管理数据,程序与数据之间用存取方法进行转换。

(3)

数据库系统

是在文件系统的基础上发展而来的。

数据库系统和文件系统的区别与联系

文件系统和数据库系统之间的区别:

(1) 文件系统用文件将数据长期保存在外存上,数据库系统用数据库统一存储数据;

(2) 文件系统中的程序和数据有一定的联系,数据库系统中的程序和数据分离;

(3) 文件系统用操作系统中的存取方法对数据进行管理,数据库系统用DBMS统一管理和控制数据;

(4) 文件系统实现以文件为单位的数据共享,数据库系统实现以记录和字段为单位的数据共享。

文件系统和数据库系统之间的联系:

(1) 均为数据组织的管理技术;

(2) 均由数据管理软件管理数据,程序与数据之间用存取方法进行转换;

(3) 数据库系统是在文件系统的基础上发展而来的。

什么是Hadoop分布式文件系统

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。

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MapReduce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。

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。-分布式文件系统用哪种好

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。-分布式文件系统用哪种好

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。-分布式文件系统用哪种好

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-分布式文件系统用哪种好

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。-分布式文件系统用哪种好

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, 土豆, 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.-分布式文件系统用哪种好

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,-分布式文件系统用哪种好

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.-分布式文件系统用哪种好

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.-分布式文件系统用哪种好

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,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

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。-分布式文件系统用哪种好

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;-分布式文件系统用哪种好

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.