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分布式文件系统(分布式文件存储)

  • 全部评论(3)
  • gyq
  • 分布式计算机系统所支撑的分布式数据库是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物。与常见的集中式数据库相比,虽然分布式数据库的数据分散存储在网络上的各点,但它可以为网上所有的用户所共享,任何地方的合法用户都可以十分方便地获取和处理所需的数据,就像数据在他们本地的计算机上一样。
  • 2021-05-18 05:46:49
  • lyrhc
  • 最近在Quora上有人提到一个问题,有关Hadoop分布式文件系统和OpenStack对象存储的不同。问题原文如下:“HDFS (Hadoop分布式文件系统)和OpenStack对象存储(OpenStack Object Storage)似乎都有着相似的目的:实现冗余、快速、联网的存储。什么样的技术特性让这两种系统因而不一样?这两种存储系统最终趋于融合是否大有意义?”问题提出之后,很快有OpenStack的开发者进行了回复。本文在此摘抄了前两名回复进行翻译,以供各位参考。排名第一的答案来自RackSpace的OpenStack Swift开发者Chuck Their:虽然HDFS与Openstack对象存储(Swift)之间有着一些相似之处,但是这两种系统的总体设计却大不一样。1. HDFS使用了中央系统来维护文件元数据(Namenode,名称节点),而在Swift中,元数据呈分布式,跨集群复制。使用一种中央元数据系统对HDFS来说无异于单一故障点,因而扩展到规模非常大的环境显得更困难。2. Swift在设计时考虑到了多租户架构,而HDFS没有多租户架构这个概念。3. HDFS针对更庞大的文件作了优化(这是处理数据时通常会出现的情况),Swift被设计成了可以存储任何大小的文件。4. 在HDFS中,文件写入一次,而且每次只能有一个文件写入;而在Swift中,文件可以写入多次;在并发操作环境下,以最近一次操作为准。5. HDFS用Java来编写,而Swift用Python来编写。另外,HDFS被设计成了可以存储数量中等的大文件,以支持数据处理,而Swift被设计成了一种比较通用的存储解决方案,能够可靠地存储数量非常多的大小不一的文件。排名第二的答案来自Joshua McKenty,他是美国宇航局Nebula云计算项目的首席架构师,是OpenStack Nova软件的早期开发者之一,目前是OpenStack项目监管委员会的成员,还是Piston.cc这家基于OpenStack的公司的创始人。Chuck刚才详细介绍了两者的技术差异,但是没有讨论两者可想而知的融合,OpenStack设计峰会上抛出了融合这个话题。简而言之,HDFS被设计成可以使用Hadoop,跨存储环境里面的对象实现MapReduce处理。对于许多OpenStack公司(包括我自己的公司)来说,支持Swift里面的处理是路线图上面的一个目标,不过不是每个人都认为MapReduce是解决之道。我们已讨论过为HDFS编写包装器,这将支持OpenStack内部存储应用编程接口(API),并且让用户可以针对该数据来执行Hadoop查询。还有一个办法就是在Swift里面使用HDFS。但是这些方法似乎没有一个是理想的。OpenStack社区方面也在开展研究开发方面的一些工作,认真研究其他替代性的MapReduce框架(Riak和CouchDB等)。最后,现在有别的一些存储项目,目前“隶属于”OpenStack社区(SheepDog和HC2)。充分利用数据局部性,并且让对象存储变得“更智能”,这是预计会取得进步的一个领域。
  • 2021-05-18 05:44:50
  • zaijianshaoshi
  • 知名分布式存储系统包含哪些,ceph相关的有元核云、华为的oceanstor9000、UDS等。
  • 2021-05-18 05:44:50
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