实际上分布式存储,高性能与高可用是矛盾的,比如要设计一个分布式存储系统,出于对性能的考虑,记录数据时先写一个份数据到某个机器上并立即返回,然后异步发起多个数据备份过程(副本)。这种设计的性能比较好,但存在“容错性”的风险,即写完数据后,目标机器立即发生故障,会导致数据丢失!如果同时写多个副本,每个副本写成功以后再返回,则又导致性能下降,因为这个过程取决于慢的那台机器的性能。这就是高性能与高可用之间的矛盾。而要真正从根本上克服这些矛盾,解决分布式存储的高性能和高可用问题,更有效的是对于分布式文件系统和分布式存储系统架构进行优化和改进,从而从源头解决这些问题。 浅谈分布式存储中的网络通信。宿迁大数据分布式存储哪家好
分布式存储的种类和比较: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HDFS(HadoopDistributionFileSystem)为代biao的架构是典型的代biao。在这种架构中,一部分节点NameNode是存放管理数据(元数据),另一部分节点DataNode存放业务数据,这种类型的服务器负责管理具体数据。这种架构就像公司的层次组织架构,namenode就如同老板,只管理下属的经理(datanode),而下属的经理,而经理们来管理节点下本地盘上的数据。 常州什么是分布式存储技术有哪些分布式存储不仅是存储,而是下一代互联网。
那么现在问题来了,如果我们要选择分布式存储,选择哪种好呢?其实它们各有各的优势和使用场景,具体要看需求。(1)HDFS:主要用于大数据的存储场景,是Hadoop大数据架构中的存储组件。HDFS在开始设计的时候,就已经明确的它的应用场景,就是大数据服务。(2)Ceph:目前应用广的开源分布式存储系统,已得到众多厂商的支持,许多超融合系统的分布式存储都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已经成为LINUX系统和OpenStack的“标配”,用于支持各自的存储系统。Ceph可以提供对象存储、块设备存储和文件系统存储服务。同时支持三种不同类型的存储服务的特性,在分布式存储系统中,是很少见的。(3)Swift:主要面向的是对象存储。和Ceph提供的对象存储服务类似。主要用于解决非结构化数据存储问题。它和Ceph的对象存储服务的主要区别是。
随着企业数字化转型的深入,分布式存储由初的开发测试、桌面云等非关键应用,逐步走向生产应用。生产应用除了上述可靠性SLA要求之外,对分布式存储的性能,尤其是数据访问的稳定低时延提出了更严苛的要求。软硬件解耦的分布式存储在性能设计上存在两大天然缺陷:标准服务器不具备机房突然断电时保护内存数据的电池(BBU),所以只能用SSD卡/盘来做数据缓存。SSD的时延远高于内存,导致业界绝大多数的软硬解耦的分布式存储时延无法和生产存储媲美。单独采购的分布式存储软件无法和第三方服务器的SSD盘紧密配合,从而无法像业界先进的全闪存存储一样实现全局垃圾回收,控制数量众多的SSD盘各自的垃圾回收导致的生产应用时延波动。 分布式存储是未来趋势。
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。客户端和元数据服务器之间交互是“信令交互”,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”。客户端拿到这个指示后,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。 分布式存储系统,分布式存储架构及原理。宿迁大数据分布式存储哪家好
分布式存储“避坑”指南。宿迁大数据分布式存储哪家好
很多人可能对分布式存储耳熟能详,但是,大多数人对其概念或者知识点却了解得都过于分散,看了很多却“只见树木,不见森林”,学了很多往往只能“知其然,却不能知其所以然”。因此,有必要对分布式存储的概念、问题和矛盾进行一下分析和解读。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。 宿迁大数据分布式存储哪家好
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