分布式文件系统概述

分布式文件系统概述

文件系统是操作系统的一个重要组成部分，通过对操作系统所管理的存储空间的抽象，向用户提供统一的、对象化的访问接口，屏蔽对物理设备的直接操作和资源管理。

根据计算环境和所提供功能的不同，文件系统可划分为四个层次，从低到高依次是：单处理器单用户的本地文件系统，如DOS的文件系统；多处理器单用户的本地文件系统，如OS/2的文件系统；多处理器多用户的文件系统，如Unix的本地文件系统；多处理器多用户的分布式文件系统。

本地文件系统（Local File System）是指文件系统管理的物理存储资源直接连接在本地节点上，处理器通过系统总线可以直接访问。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。上述按照层次的分类中，高层次的文件系统都是以低层次的文件系统为基础，实现了更高级的功能。比如多处理器单用户的本地文件系统需要比单处理器单用户的本地文件系统多考虑并发控制（Concurrency Control），因为可能存在多个处理器同时访问文件系统的情况；多处理器多用户的文件系统需要比多处理器单用户的本地文件系统多考虑数据安全访问方面的设计，因为多个用户存在于同一个系统中，保证数据的授权访问是一个关键；多处理器多用户的分布式文件系统需要比多处理器多用户的文件系统多考虑分布式体系结构带来的诸多问题，比如同步访问、缓冲一致性等。

随着层次的提高，文件系统在设计和实现方面的难度也会成倍提高。但是，现在的分布式文件系统一般还是保持与最基本的本地文件系统几乎相同的访问接口和对象模型，这主要是为了向用户提供向后的兼容性，同时保持原来的简单对象模型和访问接口。但这并不说明文件系统设计和实现的难度没有增加。正是由于对用户透明地改变了结构，满足用户的需求，以掩盖分布式文件操作的复杂性，才大大增加了分布式文件系统的实现难度[12]。

一、分布式文件系统的发展历史

在计算机性能不断提升的同时，计算机部件的平均价格却在不断下降。用户可以用更低的成本，购买更好、更快、更稳定的设备。存储系统、文件系统面临的新挑战也随之而来：如何管理更多的设备，提供更好的性能，更加有效地降低管理成本等。各种新的存储技术和分布式文件技术层出不穷，以满足用户日益增长的需求。以下为分布式文件系统的发展过程中的几个阶段[12]：

1980～1990年早期的分布式文件系统一般以提供标准接口的远程文件访问为目的，更多地关注访问的性能和数据的可靠性。主要以NFS和AFS(Andrew File System)最具代表性，它们对以后的文件系统设计也具有十分重要的影响。

1990～1995年20世纪90年代初，面对广域网和大容量存储应用的需求，以及当时产生的先进的高性能对称多处理器的设计思想，加利福尼亚大学设计开发的xFS，克服了以前的分布式文件系统一般都运行在局域网（LAN）上的弱点，很好地解决了在广域网上进行缓存，以减少网络流量的难题。它所采用的多层次结构很好地利用了文件系统的局部访问的特性，无效写回（Invalidation-based Write Back）缓存一致性协议，减少了网络负载。对本地主机和本地存储空间的有效利用，使它具有较好的性能。

1995～2000年在这个阶段，计算机技术和网络技术有了突飞猛进的发展，单位存储的成本大幅降低。而数据总线带宽、磁盘速度的增长无法满足应用对数据带宽的需求，存储

子系统成为计算机系统发展的瓶颈。网络技术的发展和普及应用极大地推动了网络存储技术的发展，基于光纤通道的SAN、NAS得到了广泛应用。这也推动了分布式文件系统的研究，出现了多种体系结构，充分利用了网络技术。

2000年以后随着SAN和NAS两种体系结构逐渐成熟，研究人员开始考虑如何将两种体系结构结合起来，以充分利用两者的优势。另一方面，基于多种分布式文件系统的研究成果，人们对体系结构的认识不断深入，网格的研究成果等也推动了分布式文件系统体系结构的发展。这一时期，IBM的StorageTank、Cluster的Lustre、Panasas的PanFS、蓝鲸文件系统（BWFS）等是这种体系结构的代表。各种应用对存储系统提出了更多的需求：大容量－现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快；

高性能－数据访问需要更高的带宽；

高可用性－不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；

可扩展性－应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；

可管理性－随着数据量的飞速增长，存储的规模越来越庞大，存储系统本身也越来越复杂，这给系统的管理、运行带来了很高的维护成本；

按需服务－能够按照应用需求的不同提供不同的服务，如不同的应用、不同的客户端环境、不同的性能等。

二、分布式文件系统的关键问题

分布式文件系统的目标就是利用已有的网络和资源向用户透明的提供一个类似本地文件系统的大容量，高性能，具有容错性和可扩展性的系统。设计一个分布式系统需要考虑很多因素，如数据组织，网络情况，安全性，容错性等等。大多数分布式系统的都有一定的目标性，也就是并不意图提供一个通用的文件系统，而只是提供在某种情况下性能比较高的解决方法，如GFS[5]，就是Google专门为自己的应用程序提供的解决方案；Cegor[1]主要是提供一种在异构网络环境下自适应的文件系统；IncFS[2]则是以NFS[6]为基础提供一种分布式文件系统的简单解决方法；Coda[11]则比较侧重于移动计算方面等等。可见要设计一个通用的分布式文件系统是多么的困难，后面主要以这次阅读的文献中的一些资料及自己的想法从以下几个方面来谈谈：

1.总体结构

分布式文件系统结构上有两种大的方式[12]，一种是专用服务器结构，一种是无服务器结构，这次看的资料基本上都是专用服务器结构的。

专用服务器又分为两种，一种是单个系统服务器。由于只有一个系统服务器，数据的一致性问题得到很大的缓解，但其可扩展性却受到限制。另外一种是多个系统服务器。这种系统一般具有较好的可扩展性，但由于多个系统服务器的原因，数据一致性很难处理。

GFS[5]是由单个主控服务器，多个数据块服务器组成，严格来说算是多个系统服务器。但是GFS将所有的元数据和数据的分布信息都保留在主控服务器上，客户端的数据读写首先必须得通过与主控服务器的交互才能进行，所以我觉得又有点单个系统服务器的意思，这样可以简化整个系统的设计。

GFS架构

另外，在看文献的时候，发现一些系统在构建时就是以其它的分布式文件系统为基础的。如IncFS[2]就是以NFS为基础构建，所有的网络通信都是以NFS为基础进行；而Coda[11]的很多特性都是从AFS[8]继承下来的。而大部分的分布式文件系统则是以本地文件系统（主要是Linux文件系统或者VFS）为基础的，甚至还出现了用户空间的文件系统[3]。

2.数据组织及管理

分布式文件系统的一个主要目的就是整合资源，将不同机器上的存储资源进行有效利用。如何对系统的数据进行组织并进行有效的管理，对整个系统的性能有重要的影响。

大部分的分布式文件系统都是将数据以Linux文件的形式存储在服务器上。但是各个系统可能根据实际需要会对数据的组织形式有所改变。

如上图，GFS[5]将元数据（文件名，数据块到文件的映射，数据块的位置）与文件数据区分，元数据保存在主控服务器上，而文件数据则被分成固定大小的块（以Linux文件的形式保存）保存在数据块服务器上。而文件数据的分布信息则是保存在主控服务器上的，这样，当要进行数据的读写时，都必须首先与主控服务器进行交互，当然，如果在一定的生命期内，客户端缓存的元数据据有效时则可跳过这一步的执行。

那么，主控服务器如何来得知数据块的变化信息呢？比如因为某个数据块服务器在某个时刻崩溃了。事实上，主控服务器并不是保存数据块位置的固定信息，而是通过“心跳”机制来动态的更新，这样当某一个数据块服务器崩溃时，主控服务器至少在下一次通过“心跳”来交互时就会更新这一信息。

另外，并且为了保证可靠性，每个数据块都会被复制到多个不同的数据块服务器上。并且当主控服务器在某一次通过“心跳”交互后，发现某个数据块的副本量少于特定的值时，主控服务器会重新创建新的副本，以达到要求。

Ceph[7]，IncFS[2]采用了和GFS[5]类似的机制，以元数据服务器（Meta Server）来保存文件信息，而以存储服务器（Storage Server）来保存文件的数据。采用这种形式的数据组织，可以有效的保证全局的文件名称空间。

类似GFS，IncFS[2]这种底层以Linux文件保存数据、通过系统提价的文件操作接口访问数据的形式称之为文件级别的存储。而在TLDFS[4]中，作者提出了一种块级别的存储方案，分布式文件系统直接操作设备块，而不是文件。并且为了提高在并发访问时的锁定操作的效率，文件提出了一种改良的块组织形式，如下：

将原来分配专门的块来保存inode的方式改成将inode平均的分布在数据区中。这样，当需要锁定某个inode时就不会同时锁定在同一个块上的其它inode，从而可以更好的支持并发访问。

3.数据一致性

分布式文件系统中，需要保证多个客户端并发访问时的数据一致性。为了保证以上语义，分布式文件系统需要仔细的处理客户端与服务端交互的协议。保证数据一致性需要保证以下语义[6]：

?每一次对文件数据的读操作都应该看到所有之前写操作的结果。

?对于一个已打开文件的写操作应该对本地客户端可见，但是对同时打开这个文件

的其它远程客户端并不可见。

?当一个文件被关闭时，对此文件所做的修改要到下一次的会话中才对其它客户端

可见，已经打开的文件并不反映这些变化。

租赁协议[10]：租赁就是保证某些属性在固定的时间段内有效的一个约定。当客户端用服务器发出一个读操作请求时，它不仅收到所请求的数据，而且会收到一个租赁，它保证在租赁的有效期内，服务器不会对客户端收到的数据进行更新。如果客户端对一个本地已经缓存的文件进行操作，只要那个文件的租赁没有过期，客户端就不需要从服务端重新请求数据，而只要对缓存中的数据时行操作即可，也就是说，在租赁过期时，客户端必须与服务器进行交互以确认本地的数据是否是最新的数据，如若不然，则必须从服务器获取新的数据。

当服务器收到客户端的更新请求时，它并不是立即就确认此次更新。在提交更新前，服务器必须征得所有拥有这个文件有效租赁的客户端同意。当客户端收到服务器的更新确认请求时，就将已经拥有的有效租赁标记为无效，这样，更新才会最终写入文件。此后，如果客户端需要读取相同的文件时，它必须从服务器获取新的数据，同时获取一个新的有效租赁。

调和一致性协议[1]：是一个基于租赁的一致性协议。在拥有的租赁过期时，客户端必须和文件服务器进行调和。在两次调和事件之间，所有在本地缓存中的数据都将作为最新数据使用，也就是最后一次调和产生的数据。调和一致性协议将保证客户端在下一次调和后看到所有文件的最新版本数据。这个协议保证一个客户端所做的修改在最多两个调和周期后被另一个客户看到。

上面的协议都只提供了多读者单写者的机制，也就是说同一时间在同一个文件上可以有多个读操作，但同一时间只能有一个写操作进行，类似的如TLDFS[4]。

另一方面，一些分布式系统提供了多个更新操作并发执行的机制，如GFS中提出的一致性模型，它只保证每个写操作都以原子操作对每个副本以相同的顺序至少执行一次，而并不保证最终的数据结果完全一样（字节相似）。另外，GFS使用版本号来检测已经过期的数据，采用类似机制的还有Coda的版本号向量[9]。而有些系统的实现仅对文件操作提供数据一致性保障，没有保证读操作获得的内容结果的有效性[13]。

4.Cache

当客户端进程需要访问服务器数据时，一般都会加入缓存机制，以提高数据访问的性能。当客户端第一次请求数据时，服务器总会返回更多数据，并且将这些数据缓存在本地，以后

客户端的操作都是对本地缓存进行操作，以减少网络通信流量，提高效率。这样，当存在多个客户端的并发访问时，就需要一个机制来保证缓存数据的一致性。

分布式系统中缓存的设计需要解决以下的设计问题[6]：

●缓存数据的粒度。

●客户端缓存的位置（主存或者硬盘）。

●缓存副本的更新如何进行。

●如何判断客户端缓存数据的一致性。

GFS区分了元数据和文件数据，客户端会缓存元数据（文件属性，数据块位置等），以加快访问速度，并且在一定的有效期后，这些信息需要从服务器重新获取。而对于文件数据，客户端和数据块服务器都不会进行缓存[5]。客户端不进行缓存主要是因为GFS处理的主要是大文件，这对缓存来说不太现实，并且这样的话可以简化因为缓存而带来的数据一致性问题；而数据块服务器不对文件数据缓存主要是因为数据块是以Linux文件的形式存在的，Linux系统会自动缓存经常访问的数据。类似的还有NFS也是只缓存文件或者目录的属性信息，并且保存一定的时间，而并不缓存文件数据[12]。

在AFS中，服务器会记录客户端的缓存行为，客户端缓存文件的属性和数据，并且采用LRU算法对缓存进行更新。当有其它客户端试图修改已经被别的客户端缓存的文件属性或者数据时，服务器会采用回调的机制来通知客户端这些缓存已经失效[8]。虽然回调机制减少了缓存确认的通信流量，但是使整个系统变得更加复杂，因为客户端和服务端都必须保存回调的状态信息。

Cegor在借鉴AFS中缓存机制的基础上，提出了基于语义视图的缓存机制[1]。以阴影缓存（Shadow Cache）来保存暂时不经常访问的文件；对于阴影缓存中的数据，采用自适应放缩协议（Adaptive Zooming Protocol）来进行更新。

从以上可以看出，不同的系统都会根据各自的需要，对缓存机制进行一些调整，来更好的适应应用环境的需要。

5.安全性

在传统的分布式文件系统中，所有关于文件的数据和元数据都要经过元数据服务器进行存取，因为系统的安全性都可以在元数据服务器那里集中控制。这样的情况下，安全性比较容易实现，一般采用简单的身份验证和访问授权的形式即可，如NFS，GFS等。

Cegor提出了在异构网络环境中以连接视图（Connection View）为基础的安全访问机制[1]。连接视图被定义成客户端和文件服务器断开连接时，所有连接的一个快照。为连接视图中的每个结点以HASH算法为基础递归的生成一个密钥，而另一个预先定义的密钥则在初始的文件挂载过程中分发给客户端，以后的客户端访问都是在此基础上进行授权的。

6.性能优化

在分布式系统中，为了提高数据访问的速度，减少网络通信的流量，不同的系统都会采用不同的策略来对性能做出优化。比如在GFS中，为了节省文件操作的时间，所有的元数据信息都是常住内存的；Cegor[1]不仅使用缓存技术来减少通信流量，还提出了基于类型的通信延迟优化策略：它使用差异算法来计算两个文件之间的差别产生一个“△”并将这部分做为最终的更新数据，主要的观点是对不同类型的文件采用不同的差异算法，以最大限度的节省计算时间和利用带宽。

7.容错性

在分布式环境中，容错性是一个重要的问题。当服务器对一个客户端提供数据服务时，如果缓存有关客户端的信息时，则称服务器是有状态的（stateful），反之，则称为无状态的（stateless）[6]。当服务器在一次数据服务过程中崩溃时，无状态和有状态服务器之间的区别就更加明显：有状态服务器会丢失所有易失性状态，所以就需要一种机制来重新恢复到崩

溃以前的状态；而在崩溃后，新的无状态服务器却可以很方便的重新向客户端提供数据服务，但是，却需要更长的请求消息和更久的处理过程，因为，服务器并没有保留任何信息来加速这个过程。

容错性环境下定义了两种文件属性[6]：

●可恢复，当操作一个文件失败时，存在一种机制可以把已经不一致的文件数据恢

复到一个更早的一致性状态，则被定义为可恢复的。

●健壮性，如果一个文件保证在部分存储设备或者媒体失效时可以正常访问，则被

定义为健壮的。

可恢复性可以通过原子更新操作来保证，健壮性则可以通过冗余技术来实现。

GFS中，因为系统所用设备的原因，既不能完全的信任机器，也不能完全的信任磁盘，所以为了提高可用性，它提供了两种策略[5]：快速恢复和保存多个副本。快速恢复保证不管服务器如何崩溃，它们都可以在几秒钟内重新起动并恢复到原来的状态。保存多个副本的策略有两个方面，一个是数据块备份，每个数据块都会在不同架的不同服务器上进行备份，并且保证每个数据块的完全备份（副本的数量达到一定要求）；另一方面，为了保证可靠性，主控服务器的状态也会进行备份，当主控服务器的状态需要更新时，会先对所有的备份更新成功后才进行。同时，为了保证数据完整性，每个数据块服务器都会使用检验和来检测已经破坏的数据，因为在数据块服务器之间比较各个数据块是不现实的，并且，GFS并不保证每个数据块的完全相似性。

在SODA中，因为之前提到的租赁协议本身就是具有容错性的[10]，所以并不需要其它的机制来实现容错性。

8.可扩展性

应用对分布式文件系统在性能和容量方面的需要在不断的增长。分布式文件系统一般都是通过扩充系统规模来取得更好的性能和更大的容量。但是对于各种系统结构，系统在规模上可能存在不同的限制。比如NFS采用单个服务器，那个整个系统的性能和容量都存在瓶颈，难以突破单个服务器系统的极限。设法保证系统的性能随着系统的规模能够性性增长，是分布式文件系统一直努力的目标[12]。

另一方面，扩展性还体现在系统规模的增长不会带来系统管理复杂度的过度增加。降低控制系统的管理成本，简化系统的管理流程，都是分布式文件系统实现的关键技术。

比如在GFS中，因为主控服务器和数据块服务器的分离，动态的添加服务器并不会影响整个系统的管理难度，但同时又提高了整体容量、访问性能和更高的可靠性。

三、总结

通过这次的文献阅读，大体上了解了分布式文件系统的发展过程，各个阶段提出的文件系统的特点以及在设计分布式文件系统时需要考虑的问题。技术的进步，应用需求的发展，是分布式文件系统不断进步的原动力。现在的分布式文件系统，已经不再是单纯的文件系统，而是整合了很多其它方面计算机技术的综合系统，其发展更加注重系统的性能、扩展性、可用性等因素，同时结合存储管理，也更加强调降低整个系统的总体拥有成本，包括系统的管理成本。

总的来说，还是收获不少，但是还需要在这方面进行更多的了解，特别是在移动计算环境方面，因为随着移动技术的发展，支持移动计算的分布式文件系统将会成为迫切的要求。

[1] Weisoing Shi, Sharun Santhosh, Hanping Lufei. Cegor: An Adaptive Distributed File System for Heterogeneous Network Environments. Wayne State University. IEEE Proc. of the tenth ICPADS’04, 2004.

[2] Yi Zhao, Rongfeng Tang, Jin Xiong, Jie Ma. IncFS: An Integrated High-Performance Distributed File System Based on NFS. IEEE Proc. of IWNAS2006, 2006.

[3] Ivan Voras, Mario Zagar. Network Distributed File System in User Space. Faculty of Electrical Engineering & Computing, University of Zagreb. Information Technology Interfaces, 2006.

[4] Lei Wang, Chen Yang. TLDFS: A Distributed File System Based on the Layered Structure. International Conference on Network and Parallel Computing, 2007.

[5] Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, Shun-Tak Leung. The Google File System. ACM SOSP’03.

[6] Eliezer Levy, Abraham Silberschatz. Distributed File Systems: Concepts and Examples. ACM Computing Surveys (CSUR) 1990.

[7] Sage A. Weil, Scott A. Brandt, Ethan L. Miller, Darrell . Long. Ceph: A Scalable, High-Performance Distributed File System. USENIX OSDI’06.

[8] John H. Howard, Michael , Sherri G. Menees. Scale and Performance in a Distributed File System. ACM Transactions on Computer Systems, 1988.

[9] M. Satyanarayanan. Coda: A Highly Available File System for a Distributed Workstation Environment. IEEE Transactions on Computers, V ol. 39, No. 4, April 1990.

[10] Fabio Kon, Arnaldo Mandel. SODA: A Lease-Based Consistent Distributed File System. Proceedings of the 13th Brazilian Symposium on Computer Networks, 1995.

[11] Peter . The Coda Distributed File System. Linux Journal June, 1998.

[12] 黄华, 杨德志, 张健刚. 分布式文件系统. 信息技术快报, 2004年第10期.

[13] 杨德志, 黄华, 张健刚, 许鲁. 大容量、高性能、高扩展能力的蓝鲸分布式文件系统. 计算机研究与发展, 42, 2005.

分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享

由于用户数量的不断攀升,我对访问量大的应用实现了可扩展、高可靠的集群部署（即lvs+keepalived的方式），但仍然有用户反馈访问慢的问题。通过排查个服务器的情况，发现问题的根源在于共享存储服务器NFS。在我这个网络环境里，N个服务器通过nfs方式共享一个服务器的存储空间，使得 NFS服务器不堪重负。察看系统日志，全是nfs服务超时之类的报错。一般情况下，当nfs客户端数目较小的时候，NFS性能不会出现问题；一旦NFS服务器数目过多，并且是那种读写都比较频繁的操作，所得到的结果就不是我们所期待的。 下面是某个集群使用nfs共享的示意图： 这种架构除了性能问题而外，还存在单点故障，一旦这个NFS服务器发生故障，所有靠共享提供数据的应用就不再可用，尽管用rsync方式同步数据到另外一个服务器上做nfs服务的备份，但这对提高整个系统的性能毫无帮助。基于这样一种需求，我们需要对nfs服务器进行优化或采取别的解决方案，然而优化并不能对应对日益增多的客户端的性能要求，因此唯一的选择只能是采取别的解决方案了；通过调研，分布式文件系统是一个比较合适的选择。采用分布式文件系统后，服务器之间的数据访问不再是一对多的关系（1个NFS服务器，多个NFS 客户端），而是多对多的关系，这样一来，性能大幅提升毫无问题。 到目前为止，有数十种以上的分布式文件系统解决方案可供选择，如 lustre,hadoop,Pnfs等等。我尝试了 PVFS,hadoop,moosefs这三种应用，参看了lustre、KFS等诸多技术实施方法，最后我选择了moosefs（以下简称MFS）

这种分布式文件系统来作为我的共享存储服务器。为什么要选它呢？我来说说我的一些看法： 1、实施起来简单。MFS的安装、部署、配置相对于其他几种工具来说，要简单和容易得多。看看lustre 700多页的pdf文档，让人头昏吧。 2、不停服务扩容。MFS框架做好后，随时增加服务器扩充容量；扩充和减少容量皆不会影响现有的服务。注：hadoop也实现了这个功能。 3、恢复服务容易。除了MFS本身具备高可用特性外，手动恢复服务也是非常快捷的，原因参照第1条。 4、我在实验过程中得到作者的帮助，这让我很是感激。 MFS文件系统的组成 1、元数据服务器。在整个体系中负责管理管理文件系统，目前MFS只支持一个元数据服务器master，这是一个单点故障，需要一个性能稳定的服务器来充当。希望今后MFS能支持多个master服务器，进一步提高系统的可靠性。 2、数据存储服务器chunkserver。真正存储用户数据的服务器。存储文件时，首先把文件分成块，然后这些块在数据服务器chunkserver之间复制（复制份数可以手工指定，建议设置副本数为3）。数据服务器可以是多个，并且数量越多，可使用的“磁盘空间”越大，可靠性也越高。 3、客户端。使用MFS文件系统来存储和访问的主机称为MFS的客户端，成功挂接MFS文件系统以后，就可以像以前使用NFS一样共享这个虚拟性的存储了。 元数据服务器安装和配置

分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析

６苏州大学学报（工科版）第３０卷 图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构 ２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较 ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。 ２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ） 两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。 一二 Ｒｏｏｔ ＼ 图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树 ２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ） Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。 ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。 ２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ） ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。 ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。 ２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ） Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并 指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连

Hadoop分布式文件系统：架构和设计

Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)

引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 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。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

分布式存储技术及应用介绍

根据did you know(https://www.wendangku.net/doc/b515192656.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。

分布式存储系统的一些理解和实践

分布式存储系统的一些理解和实践 张建伟 一、分布式存储系统介绍 1.简介 互联网数据规模越来越大，并发请求越来越高，传统的关系数据库，在很多使用场景下并不能很好的满足需求。分布式存储系统应运而生。它有良好的扩展性，弱化关系数据模型，甚至弱化一致性要求，以得到高并发和高性能。按功能分类，主要有以下几种： ?分布式文件系统 hdfs ceph glusterfs tfs ?分布式对象存储 s3(dynamo) ceph bcs(mola) ?分布式表格存储 hbase cassandra oceanbase ?块存储 ceph ebs(amazon) 分布式存储系统，包括分布式系统和单机存储两部分；不同的系统，虽在功能支持、实现机制、实现语言等方面是有差异的，但其设计时，关注的关键问题是基本相同的。单机存储的主流实现方式，有hash引擎、B+树引擎和LSM树(Log Structured Merge Tree)三种，不展开介绍。本文第二章节，主要结合hbase、cassandra和ceph，讲下分布式系统设计部分，需要关注的关键问题。 2.适用场景 各分布式存储系统功能定位不尽相同，但其适用和不适用的场景，在一定程度上是相同的，如下。

1)适用 大数据量（大于100T，乃至几十PB） key/value或者半结构化数据 高吞吐 高性能 高扩展 2)不适用 Sql查询 复杂查询，如联表查询 复杂事务 二、分布式存储系统设计要点 1.数据分布 分布式存储，可以由成千甚至上万台机器组成，以实现海量数据存储和高并发。那它最先要解决的就是数据分布问题，即哪些数据存储在哪些机器（节点）上。常用的有hash类算法和用meta表映射两种方式。一般完全分布式的设计（无master节点），会用hash类算法；而集中式的设计（有master节点）用meta表映射的方式。两者各有优缺点，后面讲到具体问题时再做比较。 1)一致性hash 将存储节点和操作的key（key唯一标识存储的object，有时也叫object name）都hash到0~2的32次方区间。映射到如下环中的某个位置。沿操作key的位置顺时针找到的第一个节点即为此key的primary存储节点。如下图所示：

分布式文件存储方案

1DFS系统 (DFS) 是AFS的一个版本，作为开放软件基金会(OSF)的分布 分布式文件系统 式计算环境(DCE)中的文件系统部分。 如果文件的访问仅限于一个用户，那么分布式文件系统就很容易实现。可惜的是，在许多网络环境中这种限制是不现实的，必须采取并发控制来实现文件的多用户访问，表现为如下几个形式： 只读共享任何客户机只能访问文件，而不能修改它，这实现起来很简单。 受控写操作采用这种方法，可有多个用户打开一个文件，但只有一个用户进行写修改。而该用户所作的修改并不一定出现在其它已打开此文件的用户的屏幕上。 并发写操作这种方法允许多个用户同时读写一个文件。但这需要操作系统作大量的监控工作以防止文件重写，并保证用户能够看到最新信息。这种方法即使实现得很好，许多环境中的处理要求和网络通信量也可能使它变得不可接受。 NFS和AFS的区别 NFS和AFS的区别在于对并发写操作的处理方法上。当一个客户机向服务器请求一个文件(或数据库记录)，文件被放在客户工作站的高速缓存中，若另一个用户也请求同一文件，则它也会被放入那个客户工作站的高速缓存中。当两个客户都对文件进行修改时，从技术上而言就存在着该文件的三个版本(每个客户机一个，再加上服务器上的一个)。有两种方法可以在这些版本之间保持同步： 无状态系统在这个系统中，服务器并不保存其客户机正在缓存的文件的信息。因此，客户机必须协同服务器定期检查是否有其他客户改变了自己正在缓存的文件。这种方法在大的环境中会产生额外的LAN通信开销，但对小型LAN来说，这是一种令人满意的方法。NFS 就是个无状态系统。 回呼(Callback)系统在这种方法中，服务器记录它的那些客户机的所作所为，并保留它们正在缓存的文件信息。服务器在一个客户机改变了一个文件时使用一种叫回叫应答(callbackpromise)的技术通知其它客户机。这种方法减少了大量网络通信。AFS(及OSFDCE的DFS)就是回叫系统。客户机改变文件时，持有这些文件拷贝的其它客户机就被回叫并通知这些改变。 无状态操作在运行性能上有其长处，但AFS通过保证不会被回叫应答充斥也达到了这一点。方法是在一定时间后取消回叫。客户机检查回叫应答中的时间期限以保证回叫应答是当前有效的。回叫应答的另一个有趣的特征是向用户保证了文件的当前有效性。换句话说，若

HDFS分布式文件系统具备的优点

HDFS分布式文件系统具备的优点 随着互联网数据规模的不断增大，对文件存储系统提出了更高的要求，需要更大的容量、更好的性能以及更高安全性的文件存储系统，与传统分布式文件系统一样，HDFS分布式文件系统也是通过计算机网络与节点相连，但也有优于传统分布式文件系统的优点。 1. 支持超大文件 HDFS分布式文件系统具有很大的数据集，可以存储TB或PB级别的超大数据文件，能够提供比较高的数据传输带宽与数据访问吞吐量，相应的，HDFS开放了一些POSIX的必须接口，容许流式访问文件系统的数据。 2. 高容错性能 HDFS面向的是成百上千的服务器集群，每台服务器上存储着文件系统的部分数据，在集群的环境中，硬件故障是常见的问题，这就意味着总是有一部分硬件因各种原因而无法工作，因此，错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标，因此，HDFS具有高度的容错性。 3. 高数据吞吐量 HDFS采用的是“一次性写，多次读”这种简单的数据一致性模型，在HDFS 中，一个文件一旦经过创建、写入、关闭后，一般就不需要修改了，这样简单的一致性模型，有利于提高吞吐量。 4. 流式数据访问 HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要访问大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理，应用程序能以流的形式访问数据

集。 Hadoop已经迅速成长为首选的、适用于非结构化数据的大数据分析解决方案，HDFS分布式文件系统是Hadoop的核心组件之一，保证了大数据的可靠存储，与MapReduce配合使用，可以对结构化和复杂大数据进行快速、可靠分析，从而为企业做出更好的决策，促进收入增长，改善服务，降低成本提供有力支撑！

分布式文件系统架构设计(20201126073806)

分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.

2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5

1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System )，简称HDFS，解 决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce ，解决了海量数据如何计 算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我 们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优 化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我 们的系统架构能力。 2. HDFS1

分布式文件系统DFS使用方法总结(超详细)

DFS使用方法总结（超详细） 使用分布式文件系统 (DFS)，系统管理员可以使用户方便地访问和管理物理上分布在网络各处的文件。通过DFS，可以使分布在多个服务器上的文件如同位于网络上的一个位置一样显示在用户面前。 您可采用两种方式实施分布式文件系统：一种是独立的根目录分布式文件系统，另一种是域分布式文件系统。 独立的DFS根目录： 不使用 Active Directory。 至多只能有一个根目录级别的目标。 使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 通过服务器群集支持容错。 域DFS根目录： 必须宿主在域成员服务器上。 使它的DFS名称空间自动发布到 Active Directory 中。 可以有多个根目录级别的目标。 通过 FRS 支持自动文件复制。 通过 FRS 支持容错。 分布式文件系统 (DFS) 映射由一个DFS根目录、一个或多个DFS链接以及指向一个或多个目标的引用组成。 DFS根目录所驻留的域服务器称为主服务器。通过在域中的其他服务器上创建根目标，可以复制DFS根目录。这将确保在主服务器不可用时，文件仍可使用。因为域分布式文件系统的主服务器是域中的成员服务器，所以默认情况下，DFS映射将自动发布到 Active Directory 中，从而提供了跨越主服务器的DFS拓扑同步。这反过来又对DFS根目录提供了容错性，并支持目标的可选复制。通过向DFS根目录中添加DFS链接，您可扩展DFS映射。Windows Server 2003 家族对DFS映射中分层结构的层数的唯一限制是对任何文件路径最多使用 260 个字符。新DFS链接可以引用具有或没有子文件夹的目标，或引用整个Windows Server 2003 家族卷。 创建DFS根目录 使用DFS管理工具，您可以指定某个目标，指派它为DFS根目录。除了访问该目标外，用户还可以访问该目标的任何子文件夹。使用 Windows Server 2003 Enterprise Edition 或Windows Server 2003 Datacenter Edition 时，您可在单独计算机上作为多个DFS根目录的宿主。由于DFS Active Directory 对象的大小，大型的基于域的DFS名称空间可能会显著地增加网络传输量。因此，建议您为域根使用的DFS链接的个数少于 5000。建议在运行 Windows Server 2003 的服务器上的独立的根目录的最大名称空间为 50,000 个链接。 如何创建DFS根目录: 1.打开分布式文件系统。 2.在“操作”菜单上，单击“新建根目录”。

分布式文件系统架构设计

分布式文件系统架构设计

目录 1.前言 (3) 2.HDFS1 (3) 3.HDFS2 (5) 4.HDFS3 (11) 5.结语 (15)

1.前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS，解决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce，解决了海量数据如何计算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop重要的比较大的版本有:Hadoop1，Hadoop2，hadoop3。同时也相对应的有HDFS1，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2.HDFS1

最早出来投入商业使用的的Hadoop的版本，我们称为Hadoop1，里面的HDFS就是HDFS1，当时刚出来HDFS1，大家都很兴奋，因为它解决了一个海量数据如何存储的问题。HDFS1用的是主从式架构，主节点只有一个叫：Namenode，从节点有多个叫：DataNode。 我们往HDFS上上传一个大文件，HDFS会自动把文件划分成为大小固定的数据块（HDFS1的时候，默认块的大小是64M，可以配置），然后这些数据块会分散到存储的不同的服务器上面，为了保证数据安全，HDFS1里默认每个数据块都有3个副本。Namenode是HDFS的主节点，里面维护了文件系统的目录树，存储了文件系统的元数据信息，用户上传文件，下载文件等操作都必须跟NameNode进行交互，因为它存储了元数据信息，Namenode为了能快速响应用户的操作，启动的时候就把元数据信息加载到了内存里面。DataNode是HDFS的从节点，干的活就很简单，就是存储block文件块。

3种分布式文件系统

第一部分CEPH 1.1 特点 Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH，一种拟算法来分配文件的locaiton，其核心是 RADOS（resilient automatic distributed object storage)，一个对象集群存储，本身提供对象的高可用，错误检测和修复功能。 1.2 组成 CEPH文件系统有三个主要模块： a)Client：每个Client实例向主机或进程提供一组类似于POSIX的接口。 b)OSD簇：用于存储所有的数据和元数据。 c)元数据服务簇：协调安全性、一致性与耦合性时，管理命名空间（文件名和 目录名） 1.3 架构原理 Client：用户 I/O：输入/输出 MDS：Metadata Cluster Server 元数据簇服务器 OSD：Object Storage Device 对象存储设备

Client通过与OSD的直接通讯实现I/O操作。这一过程有两种操作方式： 1. 直接通过Client实例连接到Client； 2. 通过一个文件系统连接到Client。 当一个进行打开一个文件时，Client向MDS簇发送一个请求。MDS通过文件系统层级结构把文件名翻译成文件节点（inode），并获得节点号、模式（mode）、大小与其他文件元数据。注意文件节点号与文件意义对应。如果文件存在并可以获得操作权，则MDS通过结构体返回节点号、文件长度与其他文件信息。MDS同时赋予Client操作权（如果该Client还没有的话）。目前操作权有四种，分别通过一个bit表示：读（read）、缓冲读（cache read）、写（write）、缓冲写（buffer write）。在未来，操作权会增加安全关键字，用于client向OSD证明它们可以对数据进行读写（目前的策略是全部client 都允许）。之后，包含在文件I/O中的MDS被用于限制管理能力，以保证文件的一致性与语义的合理性。 CEPH产生一组条目来进行文件数据到一系列对象的映射。为了避免任何为文件分配元数据的需要。对象名简单的把文件节点需要与条目号对应起来。对象复制品通过CRUSH（著名的映射函数）分配给OSD。例如，如果一个或多个Client打开同一个文件进行读操作，一个MDS会赋予他们读与缓存文件内容的能力。通过文件节点号、层级与文件大小，Client可以命名或分配所有包含该文件数据的对象，并直接从OSD簇中读取。任何不存在的对象或字节序列被定义为文件洞或0。同样的，如果Client打开文件进行写操作。它获得使用缓冲写的能力。任何位置上的数据都被写到合适的OSD上的合适的对象中。Client 关闭文件时，会自动放弃这种能力，并向MDS提供新的文件大小（写入时的最大偏移）。它重新定义了那些存在的并包含文件数据的对象的集合。 CEPH的设计思想有一些创新点主要有以下两个方面： 第一，数据的定位是通过CRUSH算法来实现的。

中科分布式存储系统技术白皮书V2.0

LINGHANG TECHNOLOGIES CO.,LTD 中科分布式存储系统技术白皮书 北京领航科技 2014年04

目录 1、产品介绍 (3) 1.1 云时代的政府/企业烦恼 (3) 1.2 产品服务与定位 (3) 2、中科分布式存储应用场景 (4) 2.1 目标用户 (4) 2.2 产品模式 (4) 2.2.1高性能应用的底层存储 (4) 2.2.2企业级海量数据存储平台 (5) 2.2.3容灾备份平台 (5) 2.3 使用场景 (5) 2.3.1企业级数据存储 (5) 2.3.2私有云计算 (6) 2.3.3海量数据存储 (6) 2.3.4大数据分析 (7) 2.3.5 容灾备份 (7) 3、中科分布式存储核心理念 (8) 4、中科分布式存储功能服务 (9) 4.1 存储系统功能介绍 (9) 4.2 WEB监控管理端功能介绍 (11) 5、系统技术架构 (12) 5.1 系统总体架构 (12) 5.2 系统架构性特点 (12) 5.3 技术指标要求 (14) 5.4 系统软硬件环境 (15)

1、产品介绍 1.1云时代的政府/企业烦恼 ?政府、企事业单位每天产生的大量视频、语音、图片、文档等资料，存在 哪里？ ?政府、企事业单位各个部门、各个子系统之间强烈的数据共享需求如何满 足？ ?大数据如何高效处理以达到统一存取、实时互动、价值传播、长期沉淀？ ?您是否为单位电子邮箱充斥大量冗余数据还要不断扩容而烦恼？ ?政府、企事业单位的私有云平台为什么操作和数据存取这么慢？ ?政府、企事业单位的存储平台数据量已接近临界值需要扩容，但上面有重 要业务在运行，如何能在线扩展存储空间？ ?公司的每一个子公司都有重要客户数据，要是所在的任何一个城市发生大 规模灾难（比如地震）数据怎么办？ ?政府、企事业单位有一些历史数据平时比较少用到,但又不能丢掉，占用 了大量的高速存储资源，能否移到更廉价的存储设备上去？ 1.2产品服务与定位 大数据时代已经来临！ 面对数据资源的爆炸性增长，政府、企事业单位每天产生的海量视频、语音、图片、文档和重要客户数据等资料如何有效存取？政府多个部门之间、公司和子公司之间、公司各个部门之间强烈的数据共享需求如何满足？如果

分布式文件系统设计方案

分布式文件系统（DFS）解决方案 一“分布式文件系统（DFS）”概述 DFS并不是一种文件系统，它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS)，使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS，可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时，就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。 例如，如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上，您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下，这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。 二部署使用“分布式文件系统（DFS）”的原因 ●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上； ●大多数用户都需要访问多个共享文件夹； ●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况； ●用户需要对共享文件夹的不间断访问；

●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点； ●用户访问共享文件需要权限。 三“分布式文件系统（DFS）”类型 可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统： 1．作为独立的分布式文件系统。 ●不使用Active Directory。 ●至多只能有一个根目录级别的目标。 ●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 ●通过服务器群集支持容错。 2．作为基于域的分布式文件系统。 ●必须宿主在域成员服务器上。 ●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。 ●可以有多个根目录级别的目标。 ●通过FRS 支持自动文件复制。 ●通过FRS 支持容错。 四分布式文件系统特性 除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外，还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间，该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于

7种分布式文件系统介绍

FastDFS (7) Fastdfs简介 (7) Fastdfs系统结构图 (7) FastDFS和mogileFS的对比 (8) MogileFS (10) Mogilefs简介 (10) Mogilefs组成部分 (10) 0）数据库（MySQL）部分 (10) 1）存储节点 (11) 2）trackers（跟踪器） (11) 3）工具 (11) 4）Client (11) Mogilefs的特点 (12) 1. 应用层——没有特殊的组件要求 (12) 2. 无单点失败 (12) 3. 自动的文件复制 (12) 4. “比RAID好多了” (12) 5. 传输中立，无特殊协议 (13) 6.简单的命名空间 (13) 7.不用共享任何东西 (13) 8.不需要RAID (13)

9.不会碰到文件系统本身的不可知情况 (13) HDFS (14) HDFS简介 (14) 特点和目标 (14) 1. 硬件故障 (14) 2. 流式的数据访问 (14) 3. 简单一致性模型 (15) 4. 通信协议 (15) 基本概念 (15) 1. 数据块(block) (15) 2. 元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode) . 16 2.1这些结点的用途 (16) 2.2元数据节点文件夹结构 (17) 2.3文件系统命名空间映像文件及修改日志 (18) 2.4从元数据节点的目录结构 (21) 2.5数据节点的目录结构 (21) 文件读写 (22) 1.读取文件 (22) 1.1 读取文件示意图 (22) 1.2 文件读取的过程 (23) 2.写入文件 (24) 2.1 写入文件示意图 (24)

Hadoop分布式文件系统方案

Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 原文：https://www.wendangku.net/doc/b515192656.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。 二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。

典型分布式文件系统概述

分布式文件系统概述（一） 杨栋 yangdonglee@https://www.wendangku.net/doc/b515192656.html, 2006-12 摘要 文件系统是操作系统用来组织磁盘文件的方法和数据结构。传统的文件系统指各种UNIX平台的文件系统，包括UFS、FFS、EXT2、XFS等，这些文件系统都是单机文件系统，也称本地文件系统。随着网络的兴起，为了解决资源共享问题，出现了分布式文件系统。分布式文件系统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。本文1简要回顾了本地文件系统，然后按照发展例程大致介绍了2006年之前各时期主要的分布式文件系统，最后从设计目标、体系结构及关键技术等方面比较了各个分布式文件系统的异同。目前很火的Hadoop文件系统、S3文件系统都是从NFS等早期文件系统一步步演化而来的，了解分布式文件系统的历史，有助于大家更加深刻地领会分布式文件系统的精髓。 1本文写于2006年底，借鉴了别人的大量资料，目的是为了与同学们分享分布式文件系统的发展史。笔者在硕士期间跟随中科院计算所的孟老师、熊老师和唐荣锋进行分布式文件系统的研究和开发。分布式文件系统源远流长，本文只是选择了其发展史上的部分实例进行简单描述，由于笔者水平十分有限，错误之处难免很多，各位同学发现问题之后麻烦回复邮件到yangdonglee@https://www.wendangku.net/doc/b515192656.html,，我会尽全力完善，或者请各位同学自行修正。笔者目前在百度进行云计算方面的研究和开发，希望有兴趣的同学一起进行探讨。

目录 1．引言 (5) 2．本地文件系统 (5) 2.1FFS (6) 2.2LFS (6) 2.3Ext3 (7) 3．分布式文件系统 (7) 3.1 发展历程 (7) 3.2分布式文件系统分类 (8) 3.2.1 实现方法 (8) 3.2.2研究状况 (8) 3.3 NFS (9) 3.3.1概述 (9) 3.3.2 体系结构 (9) 3.3.3 通信机制 (10) 3.3.4进程 (10) 3.3.5 命名 (10) 3.3.6 同步机制 (11) 3.3.7 缓存和复制 (11) 3.3.8 容错性 (12) 3.3.9 安全性 (13) 3.4 AFS、DFS、Coda和InterMezzo (13) 3.5 SpriteFS和Zebra (14) 3.6xFS (16) 3.6.1 概述 (16) 3.6.2 体系结构 (16) 3.6.3 通信 (16) 3.6.4 进程 (17) 3.6.5 命名 (18) 3.6.6 缓存 (19)

常见的分布式文件系统

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。 Google学术论文，这是众多分布式文件系统的起源 ================================== Google File System（大规模分散文件系统） MapReduce （大规模分散FrameWork） BigTable（大规模分散数据库） Chubby（分散锁服务） 一般你搜索Google_三大论文中文版(Bigtable、 GFS、 Google MapReduce)就有了。做个中文版下载源：https://www.wendangku.net/doc/b515192656.html,/topics/download/38db9a29-3e17-3dce-bc93-df9286081126 做个原版地址链接： https://www.wendangku.net/doc/b515192656.html,/papers/gfs.html https://www.wendangku.net/doc/b515192656.html,/papers/bigtable.html https://www.wendangku.net/doc/b515192656.html,/papers/mapreduce.html 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。

分布式文件系统研究-GFS

分布式文件系统研究16：Global File System 分类：技术日志 前段时间比较忙，好久没发技术文章了，几天来一个，嘿嘿 Global File System 简介 GFS（Global File System）是Minnesota大学开发的基于SAN的共享存储的机群文件系统，后来Sis tina公司将GFS产品化。GFS在很长一段时间都是以源代码开放软件的形式出现的，后来由于Sistina希望通过向用户提供支持和服务的计划未能取得成功，为了要促进自己的财务收入，Sistina在2001年将GFS 变成了一种“专有软件”。Red Hat公司收购Sistina之后，在遵循GPL协议（General Public License）的条件下履行诺言公开了GFS的源代码。现在，GFS的全名被称为“红帽全球文件系统”（Red Hat Global File System ，GFS）的软件，每台服务器每年收取2200美元的费用。 可能是redhat为了更好的收取服务费的缘故，有关GFS的文档真是少之又少，我只能从网上一些零星的资料来看看GFS的概貌。 框架 GFS最初是在IRIX上开发的，后来移植到LINUX上，并开放源码。基本框架如下图所示。 图1 GFS的基本框架图 通过使用GFS，多台服务器可以共用一个文件系统来存储文件。信息既可以存储在服务器上，也可以存储在一个存储局域网络上。 GFS与GPFS结构相似，但它是全对称的机群文件系统，没有服务器，因而没有性能瓶颈和单一故障点。GFS将文件数据缓存于节点的存储设备中，而不是缓存在节点的内存中。并通过设备锁来同步不同节点对文件的访问，保持UNIX文件共享语义。GFS实现了日志，节点失效可以快速恢复。GFS使用SCSI

分布式存储相对集中式存储优势

明确要求采用分布式架构存储，而非传统集中式存储FCSAN/IP SAN的原因：从软件定义存储概念提出到现在，分布式架构存储系统正成为业界存储主流和发展方向，逐渐取代传统集中式存储系统，随着云计算和大数据的建设成为数据中心建设主流形态，互联网+、人工智能、物联网应用等的普及，以非结构化数据为主的海量数据爆发式增长，如视音频存储、图像存储及识别、流媒体处理等，基于海量数据存储、分析、挖掘等，传统集中式存储无论从架构、扩展性、性能及成本，运维管理优势等方面，都无法满足业务增长及数据处理所带来的存储问题。 首先从架构上，集中式存储FC SAN/IP SAN 采用Scale up的扩展方式，通过存储控制器挂接扩展柜的方式，实现存储容量的扩展，扩展能力有限，并且性能随着容量扩展并非线性关系，可能存储前端及后端端口带宽会成为海量数据并发处理的瓶颈，并且存储资源分布不均，无法做到资源动态均衡伸缩及调度，这对于响应级别要求不一致的应用来说是致命的；分布式架构存储系统，采用Scale out 横向扩展方式，无节点扩展限制，存储容量可轻易扩展至几十甚至几百PB以上，这是集中式存储无法做到的，能够很好解决在云计算架构下海量数据存储及并发问题。并且基于分布式软件的分布式调度算法，可实现资源动态伸缩，随着节点增加，其性能是线性增加，能够很好满足如云计算架构下海量数据存储及处理对存储资源池可动态伸缩及并发访问性能要求。 由于采用软件定义存储方式，无论是成本还是后期运维管理，比传统集中式存储FC SAN/ IP SAN优势明显，分布式软件自动实现对存储资源调度及管理，实现跨数据中心资源分配。集中式存储系统，需要借助存储虚拟化技术（虚拟化网关）才能将存储资源聚合为统一存储资源池，随着规模扩大，网关往往更易成为性能瓶颈。 关于数据安全性问题，分布式架构存储系统基于机架自动感知的数据多副本技术，例如采用三副本技术，即使数据中心同一机架故障，对业务透明无感知，数据安全级别高，业务连续性更好。集中式存储往往采用双活架构实现容灾，不仅初期投入成本高，运维部署复杂。 从应用角度来看，现在越来越多的应用迁到分布式存储系统上，例如海量视频、音频、图像、文档的存储，流媒体及视频图像处理所带来的高并发低延迟，高性能计算应用等，都非常适合分布式架构存储系统，而不采用集中式存储系统，并且从数据存储及性能要求、容量扩展方便，集中式存储做起来非常困难。 诸如以上原因，明确要求采用采用分布式架构存储，而非传统集中式存储FCSAN/IP SAN。