主流分布式文件系统比较

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主流集群文件系统架构分类对比

1、共享与非共享存储集群共享存储集群：所有节点共享使用后端存储（共享使用一个LUN或多个LUN）非共享存储集群（分布式文件系统）：所有节点不共享使用后端存储，各自的存储空间只能自己使用，别的节点不可以使用（不可使用不代表不能访问）。

客户端从B节点访问，但是访问的数据放在节点A，则B节点收到数据后发现数据放在A节点，B节点则找A节点要数据（一般是使用前端以太网），A节点讲数据返回给B节点，B节点再将数据返回客户端。

2、对称式与非对称式集群对称式集群：所有节点的角色都是相同的，所有节点都掌管着文件系统的元数据，当某个元数据更新要同步到所有节点，这样所有节点都可以掌握最新的元数据，优点就是当有用户要访问数据时，不管是通过那个节点都可以请求到最终数据，付出的代价就是要时刻保持交流，对交换性能消耗较大非对称式集群：有专门的节点保存Metadata,掌管Metadata数据的节点叫做Metadata server （MDS）或者Metadata Controller（MDC）。

当客户端要读数据时，将请求发给节点A了，但是节点A是普通节点，则节点A或找M节点，问一下对应的数据放在那里了，当M节点告诉A节点对应的LBA，A节点则去对应的LBA去读取数据，返回客户端。

非对称式集群的优点是节点间不需要时刻进行交流，只需要在有Read或Write任务时找MDS节点要对应的LBA，减少了交流的成本，但是如果只有一个MDS的话那么这个MDS出故障了，所有节点都不可以访问了，所有为了安全行考虑一般都会有2个MDS或多个MDS，而缺点也是MDS只有固定的几个，所以容易出现瓶颈。

3、自助型与服务型集群自助型集群：自己形成集群自己用，自己即是服务者又是消费者服务型集群：真正的消费者并不是集群内的主机，而是集群外面的主机，集群内的主机只负责提供服务（现实生活中应该绝大部分都是服务型集群）根据上面所说的对现在常见集群分析1、IBM XIVInterface Module口：共享对称式服务型集群Data Moudule口：不涉及共享，对称这些，Data 口是为前面的Interface口服务的，当有一个IO进来时，会首先到达Interface口，如果请求的数据刚好在这个模块上，则直接返回，如果没有在这个模块上则查找Distribution Map找到对应的模块，返回所以Data口不涉及共享，对称这些2、3PAR Inserv—T800每节点对间是共享对称服务型集群，但是不同节点对之间是非共享对称服务型节点3、EMC symmetrix V-MAX每Engine间是共享对称服务型集群，但是不同Engine之间是非共享对称服务型节点4、HP IBRIXNFS、CIFS：非共享Fusion：共享。

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，这正是连分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析作者：许春玲，张广泉， Xu ChunLing， Zhang Guangquan作者单位：许春玲,Xu ChunLing(苏州大学计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006)，张广泉,Zhang Guangquan(苏州大学计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,北京,100080)刊名：苏州大学学报（工科版）英文刊名：JOURNAL OF SUZHOU UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE EDITION)年，卷(期)：2010,30(4)1.John Howard.Michael Kazar.Sherri Menees Scale and performance in a distributed file system 1988(1)2.Luiz A Barroso.Jeffrey Dean.Urs H¨olzle Web search for a planet:the Google cluster architecture 2003(2)本文链接：/Periodical_szscgxyxb201004002.aspx。

分布式存储解决方案

分布式存储解决方案下面将系统地介绍几种常见的分布式存储解决方案。

1. 分布式文件系统（Distributed File System, DFS）：分布式文件系统将文件分割为多个块，并将这些块存储在不同的节点上，实现文件的高可靠性、高可扩展性和高性能。

其中比较著名的有Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和谷歌分布式文件系统（Google File System, GFS）。

HDFS将文件分割为固定大小的数据块，并将这些数据块复制到多个节点上。

通过对数据块的复制，实现了数据的冗余和高可靠性。

同时，HDFS还采用了主从架构和数据局部性原理，使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。

GFS采用了类似的设计思想，将文件分割为大量的数据块，并将这些数据块按照一定的规则分布到多个节点上。

通过为每个文件存储多个副本和采用主从架构，实现了数据的冗余和高可靠性。

同时，GFS还使用了日志结构文件系统和数据局部性原理，使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。

2. 分布式对象存储（Distributed Object Storage, DOS）：分布式对象存储将数据存储为对象，并将这些对象通过哈希算法分布到多个节点上，实现对象的高可靠性、高可扩展性和高性能。

其中比较著名的有亚马逊云存储服务（Amazon S3）和谷歌云存储服务（Google Cloud Storage）。

这些分布式对象存储系统采用了分布式哈希表的设计思想，将对象根据其哈希值分布到多个节点上。

通过为每个对象存储多个副本和采用主从架构，实现了对象的冗余和高可靠性。

同时，这些系统还使用了一致性哈希算法和数据局部性原理，使得对象的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。

3. 分布式块存储（Distributed Block Storage, DBS）：分布式块存储将数据划分为固定大小的块，并将这些块存储在多个节点的硬件设备上，实现块的高可靠性、高可扩展性和高性能。

分布式文件系统对比

分布式⽂件系统对⽐1⽂件系统⽂件系统是操作系统⽤于明确存储设备（常见的是磁盘，也有基于NAND Flash的固态硬盘）或分区上的⽂件的⽅法和数据结构；即在存储设备上组织⽂件的⽅法。

操作系统中负责管理和存储⽂件信息的软件机构称为，简称⽂件系统。

⽂件系统由三部分组成：⽂件系统的接⼝，对对象操纵和管理的软件集合，对象及属性。

从系统⾓度来看，⽂件系统是对⽂件存储设备的空间进⾏组织和分配，负责⽂件存储并对存⼊的⽂件进⾏保护和的系统。

具体地说，它负责为⽤户建⽴⽂件，存⼊、读出、修改、转储⽂件，控制⽂件的存取，当⽤户不再使⽤时撤销⽂件等。

2⽂件系统的分类2.1本地⽂件系统linux的ext3,ext4 windows的FAT32 NTFS ..如下是window下格式化硬盘时可以选择的⽂件系统。

注意下其中有个参数分配单元⼤⼩，稍后讨论。

2.2分布式⽂件系统利⽤分布式技术将标准X86服务器的本地HDD、SSD等存储介质组织成⼀个⼤规模存储资源池，同时，对上层的应⽤和虚拟机提供⼯业界标准的SCSI、iSCSI和对象访问接⼝，进⽽打造⼀个虚拟的⽂件存储系统。

3 ⽂件的存储1.块级概念：块级是指以扇区为基础，⼀个或我连续的扇区组成⼀个块，也叫物理块。

它是在⽂件系统与块设备（例如：磁盘驱动器）之间。

2.⽂件级概念：⽂件级是指⽂件系统，单个⽂件可能由于⼀个或多个逻辑块组成，且逻辑块之间是不连续分布。

逻辑块⼤于或等于物理块整数倍，3.物理块与⽂件系统之间的关系图：映射关系：扇区→物理块→逻辑块→⽂件系统⽂件级备份：⽂件级备份是指在指定某些⽂件进⾏备份时，⾸先会查找每个⽂件逻辑块，其次物理块，由于逻辑块是分散在物理块上，⽽物理块也是分散在不同扇区上。

需要⼀层⼀层往下查找，最后才完成整个⽂件复制。

⽂件级备份时⽐较费时间，效率不⾼，实时性不强，备份时间长，且增量备份时，单⽂件某⼀⼩部份修改，不会只备份修改部份，⽽整个⽂件都备份。

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：/topics/download/38db9a29-3e17-3dce-bc93-df9286081126做个原版地址链接：/papers/gfs.html/papers/bigtable.html/papers/mapreduce.htmlGFS（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。

HDFS--------------------------------------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HadoopHDFS与传统文件系统LinuxFS的比较与分析-论文总结

[1] 许春玲，张广泉.分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析[J].苏州:苏州大学学报（工科版）, 2010，30(4)：6-9.一、HDFS实现分布式的关键技术分析1.用户群空间和物理空间的彼此独立：通过添加Block层来实现●Map1: < Block, INodeF ile> ;●Map2: < Block, DataNode> ;(以上两组映射封装在B locksMap< Block, BlockIn fo> 以哈希映射实现, 作为描述Block 的重要元数据Blockinfo封装了该Block相关的INode、DataNode。

)●Map3: < INode, Block> (Map1逆向), 作为目录树的最底层存放在FSImage;●Map4: < DataNode , Block> (Map2逆向), DataNodeDescr iptor中定义的Block List。

2.数据块映射BlockMap从HDFS目前的设计架构来看, 前面的Map1、Map2通过Java的Map界面实现, 而Hadoop基于MapReduce范式也实现了自己的应用程序界面Mapper、Rducer。

JavaMap以整个集合为操作对象, 不利于任务的分解和并行处理, 因此HDFS仅在数据的存储上实现分布式, 对算法和操作的实现依旧是集中式的。

这样的设计, 造成集群过分依赖NameNode, 当文件系统越来越庞大、目录树的结构越来越复杂时, NameNode的处理能力将成为HDFS 的瓶颈。

也许正是考虑到HDFS整个集群目录的操作都集中在一台NameNode上, 所以出现了前面HDFS设计的两个重点, 努力简化目录树结构以减少空间占用。

即便如此, 从长远来看日益庞大的集群(甚至可能在将来出现涵盖整个互联网的唯一集群)使简化的目录树无法从根本上解决问题, 而一旦NameNode崩溃, 则意味着集群的瘫痪。

主流分布式存储技术架构对比分析

主流分布式存储技术架构对比分析目录主流分布式存储技术架构对比分析 (1)一、 Ceph (3)二、 GFS (6)三、 HDFS (9)四、 Swift (10)五、 Lustre分布式存储 (15)六、主流分布式存储技术的比较 (16)存储根据其类型，可分为块存储，对象存储和文件存储。

在主流的分布式存储技术中，HDFS/GPFS/GFS属于文件存储，Swift属于对象存储，而Ceph可支持块存储、对象存储和文件存储，故称为统一存储。

一、 CephCeph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。

经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。

Ceph根据场景可分为对象存储、块设备存储和文件存储。

Ceph相比其它分布式存储技术，其优势点在于：它不单是存储，同时还充分利用了存储节点上的计算能力，在存储每一个数据时，都会通过计算得出该数据存储的位置，尽量将数据分布均衡。

同时，由于采用了CRUSH、HASH等算法，使得它不存在传统的单点故障，且随着规模的扩大，性能并不会受到影响。

1.Ceph的主要架构Ceph的最底层是RADOS（分布式对象存储系统），它具有可靠、智能、分布式等特性，实现高可靠、高可拓展、高性能、高自动化等功能，并最终存储用户数据。

RADOS系统主要由两部分组成，分别是OSD和Monitor。

RADOS之上是LIBRADOS，LIBRADOS是一个库，它允许应用程序通过访问该库来与RADOS系统进行交互，支持多种编程语言，比如C、C++、Python等。

基于LIBRADOS层开发的有三种接口，分别是RADOSGW、librbd和MDS。

RADOSGW是一套基于当前流行的RESTFUL协议的网关，支持对象存储，兼容S3和Swift。

librbd提供分布式的块存储设备接口，支持块存储。

MDS提供兼容POSIX的文件系统，支持文件存储。

各种分布式文件系统的比较

各种分布式⽂件系统的⽐较1、MooseFS⽀持FUSE，相对⽐较轻量级，对master服务器有单点依赖，⽤perl编写，性能相对较差，国内⽤的⼈⽐较多，易⽤，稳定，对⼩⽂件很⾼效。

+ ⽀持⽂件元信息+ mfsmount 很好⽤+ 编译依赖少，⽂档全，默认配置很好+ mfshdd.cfg 加 * 的条⽬会被转移到其它 chunk server，以便此 chunk server 安全退出+ 不要求 chunk server 使⽤的⽂件系统格式以及容量⼀致+ 开发很活跃+ 可以以⾮ root ⽤户⾝份运⾏+ 可以在线扩容+ ⽀持回收站+ ⽀持快照- master server 存在单点故障- master server 很耗内存测试性能还不错。

吞吐量在15MB/秒以上2、MogileFSKey-Value型元⽂件系统，不⽀持FUSE，应⽤程序访问它时需要API，主要⽤在web领域处理海量⼩图⽚，效率相⽐mooseFS⾼很多，据说对于 Web 2.0 应⽤存储图⽚啥的很好。

不适合做通⽤⽂件系统，适合存储静态只读⼩⽂件，⽐如图⽚⽹上说这个是性能最⾼的，不过是perl编写的代码，对外提供API来进⾏使⽤，搭建相对⽐较复杂⼀点，因为需要安装很多依赖的第三⽅perl包，另外还要安装MySQL数据库来⽀持。

安装完毕后，服务器端起来了，客户端有Java， PHP, PERL, RUBY 等开发的，我需要的是要⽀持 FUSE 的，但是这个分布式的⽂件系统，对FUSE的⽀持需要安装⼀个PERL与C通信的模块，这个模块死活编译不过去，最后⽆法测试成功，⽆奈只能有时间了继续研究。

5、OCFS2GFS 的 Oracle 翻版，据说性能⽐ GFS2 好 (Debian: aptitude install ocfs2-tools, 图形配置⼯具包 ocfs2console)不⽀持 ACL、flock，只是为了 Oracle database 设计6、OpenAFS/Coda是很有特⾊的东西。

分布式文件系统比较Ceph-Swift-HDFS

Ceph Ceph 现在已经是 Openstack 官方主要支持的存储后端，而最新的 Ceph 不仅可以提供块服务，文件服务，而且还可以提供对象存储。

Openstack Swift 也提供对象存储服务，那这两者到底是竞争关系，还是互补关系呢？ Ceph 是一个基于伪随机算法的强一致性分布式存储系统，它主要提供块服务，能很好的支持顺序 IO 和随机 IO。

除了用作 cinder 后端给虚拟机提供卷服务，同时也可以作为 glance 的后端；一般来说，为了同时保证写性能和一致性，一个强一致性系统节点间通讯的延迟要尽量小，所以这样的系统一般不支持跨机房，跨地域的大规模部署。

Ceph 也有自己的问题，特别是在云环境上。

它的多地域支持，虽然经常被当做优势来宣传，但实际上还是 master-slave 模型。

因为只能从 master 到 slave 进行复制，所以在多于两个地域时，基础架构上的负载分布会很不均衡。

Ceph 的两地域设计也不太实际，因为只支持 master 上的写入，而不阻隔 slave 上的写入。

这样的配置最严重时可能导致整个集群的崩溃。

Ceph 的另一个短板是安全性。

云计算节点上的 RADOS 客户端直接与 RADOS 服务器交互所使用的网络与 Ceph 用于未加密复制流量的网络相同。

如果某个 Ceph 客户端节点被入侵，攻击者便能得到存储网络的所有流量。

为什么不直接构建一个 Ceph 集群，扩展到两个地域呢?一个原因是 Ceph 只能同步写入，并且要求写入节点达到 quorum 数才能成功返回。

假定有一个集群跨越两个地域，相隔数千英里，100ms 延时，非常慢的网络连接。

假定将两个副本写入到本地地域，另外两个写入到远程地域。

这时四次副本的 quorum 数是三次，这就意味着这次写请求在至少完成一次远程拷贝前都不会返回。

也就意味着即使是很小量的一次写入也会延迟 0.2 秒，而大批量写入则会因为吞吐量限制严重受阻。

hdfs（分布式文件系统）优缺点

hdfs（分布式⽂件系统）优缺点hdfs(分布式⽂件系统)优点⽀持超⼤⽂件⽀持超⼤⽂件。

超⼤⽂件在这⾥指的是⼏百M，⼏百GB，甚⾄⼏TB⼤⼩的⽂件。

⼀般来说hadoop的⽂件系统会存储TB级别或者PB级别的数据。

所以在企业的应⽤中，数据节点有可能有上千个。

检测和快速应对硬件故障在集群的环境中，硬件故障是常见的问题。

因为有上千台服务器连接在⼀起，这样会导致⾼故障率。

因此故障检测和⾃动恢复是hdfs⽂件系统的⼀个设计⽬标。

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。

主要的是数据的吞吐量，⽽不是访问速度。

简化的⼀致性模型⼤部分hdfs操作⽂件时，需要⼀次写⼊，多次读取。

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。

缺点低延迟数据访问低延迟数据。

如和⽤户进⾏交互的应⽤，需要数据在毫秒或秒的范围内得到响应。

由于hadoop针对⾼数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟来说，不适合⽤hadoop来做。

⼤量的⼩⽂件Hdfs⽀持超⼤的⽂件，是通过数据分布在数据节点，数据的元数据保存在名字节点上。

名字节点的内存⼤⼩，决定了hdfs⽂件系统可保存的⽂件数量。

虽然现在的系统内存都⽐较⼤，但⼤量的⼩⽂件还是会影响名字节点的性能。

多⽤户写⼊⽂件、修改⽂件Hdfs的⽂件只能有⼀次写⼊，不⽀持写⼊，也不⽀持修改。

只有这样数据的吞吐量才能⼤。

不⽀持超强的事务没有像关系型数据库那样，对事务有强有⼒的⽀持。

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)2.2写入文件的过程 (24)HDFS不能提供的特点 (25)1.低延时访问 (25)2.大量小文件 (26)3.多用户写，任意文件修改 (27)TFS (27)TFS简介 (27)TFS系统的基本情况 (28)应用规模 (28)性能参数 (28)TFS的逻辑架构图 (29)结合架构图做了进一步说明 (29)TFS的不足之处 (30)1、通用性方面。

gpfs和beegfs

gpfs和beegfs摘要：一、GPFS概述二、BeegFS概述三、GPFS与BeegFS的比较四、适用场景与选择建议正文：随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，分布式文件系统在各类应用场景中发挥着越来越重要的作用。

GPFS（General Parallel File System）和BeegFS（Big Data File System）作为两款高性能的分布式文件系统，分别由IBM和SUSE开发，为广大用户提供了便捷的数据存储和管理解决方案。

本文将对这两款文件系统进行简要介绍、比较，并给出适用场景与选择建议。

一、GPFS概述GPFS（General Parallel File System）是一款高性能、可扩展的分布式文件系统，由IBM开发。

它专为大规模并行处理和分布式计算而设计，具有良好的高性能、高可靠性和高可用性。

GPFS支持多种操作系统，适用于各类计算平台，可满足海量数据存储和处理的需求。

在许多知名企业及科研机构中，GPFS都得到了广泛应用。

二、BeegFS概述BeegFS（Big Data File System）是一款开源的、高性能的分布式文件系统，由SUSE开发。

它针对大数据应用场景进行了优化，具有高吞吐量、低延迟等特点。

BeegFS采用元数据服务器和数据节点分离的设计，可实现对海量数据的高效存储和处理。

同时，BeegFS支持多种存储设备，满足不同场景下的需求。

三、GPFS与BeegFS的比较1.性能：GPFS和BeegFS在性能方面表现出色，前者在高并发场景下具有优势，后者在大数据处理场景下具有较高吞吐量。

2.可靠性：GPFS采用冗余和校验技术，保证了数据的安全性；BeegFS则通过数据备份和自动修复功能，确保数据可靠性。

3.兼容性：GPFS支持多种操作系统，适用于各类计算平台；BeegFS则主要针对Linux系统。

4.开源性：BeegFS是开源的，具有活跃的社区支持；GPFS则为闭源软件，但在业界具有广泛的应用案例。

分布式文件系统比较

支持数据复制。采取一定的策略，将文件的多个副无单点依赖，存在多本存放到不同的节点。在读取副本的时候，系统会个元数据服务器自动选择最近的副本。
TFS可以配置主辅集群，主集群提供所有功能，辅集群只提供读操作。主集群会把所有操作重放到辅集群。NameServer采用HA结构，一主一备。DataServer的容错主要采用 Block存储多份的方式来实现。
否不支持不详
是支持不详
不支持
利用快照，可以让HDFS在数据损坏时恢复到过去一不详个已知正确的时间点。支持很多种网络，如千兆以太网，百兆以太网，Infiniband，支持TCP/IP。
支持很多种网络，如千兆以太网，百兆以太网，Infiniband，支持 TCP/IP。
只支持TCP/IP
简单 C
简单 Java
略微复杂 C
TFS目前版本存在着严重的Bug。在利用TFS的API接口进行测试时，发现在使用C++接口进行多线程写操作时，文件大小为25KB时，当线程数比较少、并发低时，写操作正常；不详当线程线大于80时，TFS的写API函数会随机返回错误。在并发过高、文件大小超过5MB，TFS出现严重的段错误。
不详
TaobaoFS
HDFS
Ceph
有。存在单点故障。Namenode是一个中心服务器，一个TFS集群由两个nameserver节点负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的有。存在多个元数据（一主一备）和多个dataserver节访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负服务器点组成。责管理它所在节点上的存储。不完全。为了实现对文件的流式读取，放宽了对 POSIX的要求支持独立实现的一个和POSIX系统类似的文件和目录的权限模型

如何选择适合自己的高性能分布式文件系统(三)

随着云计算和大数据的快速发展，高性能分布式文件系统成为处理海量数据存储和处理的关键技术之一。

然而，在众多的分布式文件系统中，如何选择适合自己的高性能分布式文件系统成为了一个让人头疼的问题。

本文旨在通过分析不同的分布式文件系统的特点和应用场景，为读者提供选用高性能分布式文件系统的参考。

首先，我们来了解一下什么是高性能分布式文件系统。

高性能分布式文件系统是由多台计算机组成的分布式集群，通过并行计算和数据分发，实现对大规模数据的高效处理和存储。

与传统的本地文件系统相比，高性能分布式文件系统具有如下特点：可扩展性强、容错性好、高并发读写以及对大规模数据的高效处理能力。

这些特点使得高性能分布式文件系统成为云计算、大数据处理和分布式存储等领域的理想选择。

接下来，我们介绍几种主流的高性能分布式文件系统，并分析它们的特点和应用场景。

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop 项目的核心组件之一。

它是一种基于Google GFS（Google File System）的开源分布式文件系统，适用于大规模数据存储和处理。

HDFS具有高容错性和高可扩展性的特点，并且能够很好地处理大文件和流式数据。

因此，HDFS常被用于海量日志存储和分布式数据分析等场景。

2. Ceph是一个开源的分布式存储系统，与HDFS相比，Ceph具有更好的可扩展性和灵活性。

Ceph采用了对象存储的方式，能够将数据划分为多个对象并保存在不同的存储节点上。

这种方式可以有效地提高存储的并发性和效率。

Ceph还提供了分布式文件系统CephFS和块存储系统RBD，适用于不同的存储场景。

3. GlusterFS是一个基于用户空间的分布式文件系统，具有良好的可扩展性和容错性。

GlusterFS采用了横向扩展的方式，即通过增加存储节点来扩展存储容量。

这种设计使得GlusterFS能够快速处理大规模数据，并且能够容忍节点故障。

常见分布式文件系统比较

名称条目Ceph ClusterFS MooseFS(MFS)系统类型块存储&对象存储块存储块存储Metadata server 多个MDS，不存在单点故障和瓶颈。

MDS可以扩展，不存在瓶颈。

无，不存在单点故障。

靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。

单个MDS。

存在单点故障和瓶颈。

FUSE支持支持支持数据可靠性由数据的多副本提供可靠性。

由镜像提供可靠性。

由数据的多副本提供可靠性。

故障恢复当节点失效时，自动迁移数据、重新复制副本当节点、硬件、磁盘、网络发生故障时，系统会自动处理这些故障，管理员不需介入。

手动恢复扩展性可以增加元数据服务器和存储节点。

容量可扩展。

文件操作性能可扩展。

元数据操作性能可扩展。

容量可扩展增加存储服务器，可以提高容量和文件操作性能。

但是由于不能增加MDS，因此元数据操作性能不能提高，是整个系统的瓶颈。

冗余保护多副本镜像多副本数据分布由数据的多副本提供可靠性。

由镜像提供可靠性文件被分片，数据块保存在不同的存储服务器上访问接口POSIX POSIX POSIX 常见分布式文件系统对比Lustre HDFS Sheepdog对象存储块存储块存储双MDS(互相备份)。

MDS不可以扩展，存在瓶颈。

单个MDS。

存在单点故障和瓶颈无支持支持支持由存储节点上的RAID1或RAID5/6提供可靠性。

假如存储节点失效，则数据不可用。

由数据的多副本提供可靠性。

无心跳信号检测机制。

每个Datanode节点周期性地向Namenode发送心跳信号。

Namenode是HDFS集群中的单点故障所在。

节点故障时,数据可自动恢复可增加存储节点，提高容量可文件操作性能，但是由于不能增加MDS，因此元数据操作性能不能提高，是整个系统的瓶颈。

在一个集群里可扩展到数百个节点。

一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

容量可扩展无多副本多副本可以把大文件分片并以类似RAID0的方式分散存储在多个存储节点上文件被分片，数据块保存在不同的存储服务器上文件被分片，数据块保存在不同的存储服务器上POSIX/MPI 不完全。