分布式存储分为文件存储、对象存储和块存储,但它们三种存储方式的基本架构都是大同小异的。即客户端或应用端、元数据(MDS)服务器和数据节点服务器??突Ф撕驮莘衿髦浣换ナ恰靶帕罱换ァ?,而客户端到数据节点是“媒体交互”。元数据服务器或通过数据节点服务器获取各节点服务器的基本配置情况和状态信息。比如,客户端需要读取某一个文件的信息,客户端会将相应的要求发给元数据服务器:“喂!我需要XXX,存在哪里了”,元数据服务器查询后回答“你到xxx服务器的xxx地址+xxx服务器的xxx地址取”??突Ф四玫秸飧鲋甘竞?,向这2台服务器发出指令,数据节点获得指令后,将相应的数据返回给客户端。 分布式存储“避坑”指南。金华大数据分布式存储的一般架构
什么是分布式存储呢?如果一个存储系统,不管是对象、块、文件、kv、log、olap、oltp,只要对所管理的数据做了Partitioning&Replication,不管姿势对不对,其实都可以归纳于分布式存储。分布式存储就是:Partitioning以多机scale,Replication以灾备容错。复制是解决可用性,可扩展性和高性能的关键。为了灾备,数据需要冗余存储;为了高可用,服务需要hotstandby。缺乏灾备的系统难以在生产环境使用。元数据和数据的维护均离不开复制,复制可转移而不可消除。复制引出了多副本一致性问题,而一致性保证需要考虑各种软件和硬件故障,以及误操作。 苏州数据分布式存储系统原理分布式存储还能够容忍服务器故障,存储系统依然稳定可用,可靠性更优。
分布式存储在大数据环境下,元数据的体量也非常大,元数据的存取性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和分布式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器,实现简单.但是存在单点故障等问题。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上.进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题.并提高了元数据管理架构的可扩展性,但实现较为复杂,并引入了元数据一致性的问题。另外,还有一种无元数据服务器的分布式架构,通过在线算法组织数据,不需要专yong的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难.实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下,并且缺乏文件系统全局监控管理功能。
无论如何波折,分布式存储未来可期:正所谓不管白猫、黑猫,抓到老鼠的就是好猫。我们相信在较长一段时间内,分布式存储软硬件一体和软硬件解耦会长期共存。总体而言,笔者认为随着数据价值的增高,场景对数据可靠性的要求随之会越来越严苛,市场的天平就会更多偏向软硬件一体;与此相反,场景对数据可靠性的敏感度越低、短期成本敏感度越高,市场的天平就会更多的偏向软硬件解耦。分布式存储的发展历程无论如何波折,我们更愿意相信它终会是部正剧,在整个存储市场中占据海量数据承载的主力军位置,铿锵而立,并给人以无穷回味!布式存储帮助企业打造智能化的数据治理平台。
分布式存储包含的种类繁多,除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外,还包括分布式数据库和分布式缓存等,但其中架构无外乎于三种;以Ceph为代biao的架构是其典型的代biao。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置,这样客户端可以直接与存储节点通信,从而避免中心节点的性能瓶颈。以Ceph为代biao的架构是其典型的代biao。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点??突Ф耸峭ü桓錾璞赣成涔叵导扑愠隼雌湫慈胧莸奈恢?,这样客户端可以直接与存储节点通信,从而避免中心节点的性能瓶颈。 分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据,随着服务器数量的增加,出现故障的概率也在不断增加。湖州大道云行分布式存储
分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。金华大数据分布式存储的一般架构
很多人可能从来没有考虑过这个问题,为什么需要分布式存储?实际上,使用分布式存储是“被迫”的,因为随着互联网的飞速发展、应用越来越丰富、用户数量越来越多、数据也成几何级增长,海量数据的存储给本地存储带了巨大压力,存储系统已经不堪重负,处于崩溃的边缘,因此,必须通过其他手段分散存储系统压力,分布式存储和分布式文件系统应运而生。实际上,如果可能,应该是尽量不使用分布式的,因为这会增加系统的复杂度和管理难度,然而,虽然是这样,但这些终归是可以通过其他技术来解决,而如果不使用分布式,系统的可用性、稳定性都无法保证,更谈不上系统的高性能了。因此,说分布式是被迫使用的,一点也不夸张。 金华大数据分布式存储的一般架构
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