分布式文件系统

MFS工作原理 分布式原理 分布式文件系统就是把一些分散在多台计算机上的共享文件夹，集合到一个共享文件夹内，用户要访问这些文件夹的时候，只要打开一个文件夹，就可以的看到所有链接到此文件夹内的共享文件夹。 MFS原理 MFS是一个具有容错性的网络分布式文件系统，它把数据分散存放在多个物理服务器上，而呈现给用户的则是一个统一的资源。 MFS的组成 •元数据服务器（Master）：在整个体系中负责管理文件系统，维护元数据，目前不支持高可用。 •元数据日志服务器（MetaLogger）：备份Master服务器的变化日志文件，当master服务器损坏，可以从日志服务器中取得文件恢复。 •数据存储服务器（Chunk Server）：真正存储数据的服务器，服务器越多，容量就越大，可靠性越高，性能越好。 •客户端（Client）： 可以像挂载NFS一样 挂载MFS文件系统 MFS读数据的处理过程 •客户端向元数据服务器发出读请求 •元数据服务器把所需数据存放的位置（Chunk Server的IP地址和Chunk编号）告知客户端 •客户端向已知的Chunk Server请求发送数据 •Chunk Server向客户端发送数据 写入的过程 •客户端向元数据服务器发送写入请求 •元数据服务器与Chunk Server进行交互，但元数据服务器只在某些服务器创建新的分块Chunks，创建成功后由hunk

转自： https://blog.csdn.net/bingduanlbd/article/details/51914550#t24 1. 介绍 在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如果保证在节点不可用的时候数据不丢失。 传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制。由于NFS中，文件是存储在单机上，因此无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFS Server时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈。另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。某种程度上，NFS不是一种典型的分布式系统，虽然它的文件的确放在远端（单一）的服务器上面。 从NFS的协议栈可以看到，它事实上是一种VFS（操作系统对文件的一种抽象）实现。 HDFS，是Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等集成，甚至可以通过Web协议（webhsfs）来操作。HDFS的文件分布在集群机器上，同时提供副本进行容错及可靠性保证

Hadoop分布式文件系统即Hadoop Distributed FileSystem。 当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区（Partition）并存储到若干台单独的计算机上，管理网络中跨越多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统（Distributed FileSystem）。 该系统架构与网络之上，势必引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如：使文件系统能够容忍节点故障且不丢数据便是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式文件系统，即Hadoop Distributed FileSystem。在非正式的文档或旧的文档中也叫着做DFS。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，它实际上是一个综合性的文件系统的抽象。例如还可以集成其他文 件系统如Amazon S3或本地文件系统。 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，运行在商用硬件集群上，特点如下： 1、超大文件存储 “超大文件”在这里指具有即便MB、几百GB、几百TB大小的文件，目前已经有了存储PB级别数据的Hadoop集群。（全球最大的Hadoop集群在雅虎，有大约25，000个节点，主要用于支持广告系统与网页搜索。） 2、流式数据访问 HDFS的构建思路是一次写入，多次读取是最高效的访问模式。数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来

分布式文件系统 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 分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式 … 常用的分布式文件系统 Lustre Hadoop FastDFS Ceph GlusterFS 什么是Ceph Ceph是一个分布式文件系统 具有高扩展,高可用,高性能的特点 Ceph可以提供对象存储,块存储,文件系统存储 Ceph可以提供PB级别的存储空间(PB->TB->GB) 软件定义存储(Software Defined Storage)作为存储行业的一大发展趋势,已经越来越受到市场的认可. Ceph组件 OSDs-存储设备(真实的提供存储空间的硬件设备) Monitors-集群监控组件(相当于web集群中的调度器,带健康检测功能) RadosGateway(RGW)-对象存储网关 MDSs-存放文件系统的元数据(对象存储和块存储不需要该组件) Client-ceph客户端 ceph:OSD三备份,MON过半原则(要求超过一半的服务器是好的) 安装前准备 物理机为所有节点配置yum源服务器 [ root@room9pc01 ~ ] # mkdir /var/ftp/ceph [ root@room9pc01 ~ ] # mount /linux-soft/02

分布式原理 分布式文件系统（Distributed File Systemm）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 是把一些分散的（分布在局域网内各个计算机上）共享文件夹，集合到一个文件夹内（虚拟共享文件夹） 对于用户来说，要访问这些共享文件夹时，只要打开这个虚拟共享文件夹，就可以看到所有链接到虚拟共享文件夹内的共享文件夹，用户感觉不到这些共享文件是分散在各个计算机上的 分布式文件系统的好处是集中访问、简化操作、数据容灾，以及提高文件的存取性能。 MFS原理 MFS是一个具有容错性的网络分布式文件系统，它把数据分散存放在多个物理服务器上，而呈现给用户的则是一个统一的资源 MFS文件系统的组成 元数据服务器（Master）:在整个体系中负责管理文件系统，维护元数据 元数据日志服务器（MetaLogger）:备份Master服务器的变化日志文件，文件类型为changelog_ml.*.mfs。当Master服务器数据丢失或者损坏时，可以从日志服务器中取得文件，进行修复。 数据存储服务器（Chunk Server）:真正存储数据的服务器。存储文件时，会把文件分块保存，在数据服务器之间进行复制。数据服务器越多，能使用的“容量”就越大，可靠性就越高，性能也就越好。 客户端（Client）:可以像挂载NFS一样挂载MFS文件系统，其操作是相同的

实践部署 实践环境 开启5台Linux虚拟机，并在其中四台分别添加4块硬盘，每块硬盘内存为：20G 开启后分别设置虚拟机名称为：node1、node2、node3、node4、client 服务器地址分别为 node1：192.168.116.128 node2：192.168.116.130 node3：192.168.116.129 node4：192.168.116.131 client：192.168.116.132 在所有虚拟机中配置主机名解析 vim /etc/hosts ... 192.168.116.128 node1 192.168.116.130 node2 192.168.116.129 node3 192.168.116.131 node4 :wq 在node1节点服务器中编辑格式磁盘脚本，并执行脚本 mkdir /abc //创建目录 cd /abc vim disk.sh //编辑脚本 mkdir -p /data/sd{b..e}1 for i in {b..e};do echo 'n w' | fdisk /dev/sd${i} mkfs.xfs /dev/sd${i}1 mount /dev/sd${i}1 /data/sd${i}1 done :wq chmod +x disk.sh //添加执行权限 ./disk.sh //执行脚本 df

一、GlusterFS 简介： GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，并提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。 开源的分布式文件系统； 由存储服务器、客户端以及 NFS/Samba 存储网关组成； （1）GlusterFS 特点： 扩展性和高性能； 高可用性； 全局统一命名空间； 弹性卷管理； 基于标准协议 弹性 HASH 算法： 通过 HASH 算法得到一个32位的整数； 划分为 N 个连接的子空间，每个空间对应一个 Brick； 弹性 HASH 算法的优点： 保证数据平均分布在每一个 Brick 中； 解决了对元数据服务器的依赖，进而解决了单点故障以及服访问瓶颈。 二、GFS的卷类型 （1）分布式卷： 没有对文件进行分块处理； 通过扩展文件属性保存 HASH值； 支持的底层文件系统有 ext3 、ext4 、ZFS 、XFS等 特点： 文件分布在不同的服务器，不具备冗余性； 更容易和廉价地扩展卷的大小； 单点故障会造成数据丢失； 依赖底层的数据保护。 （2）条带卷： 根据偏移量将文件分为 N 块（N个条带节点），轮询的存储在每个 Brick Server 节点； 存储大文件时，性能尤为突出； 不具备冗余性，类似 raid0 特点： 数据被分割成更小块分布到块服务器群中的不同条带区；

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享(第二版) 作者:田逸( 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、

一、MFS 简介： MooseFS是一个具有容错性的网络分布式文件系统。它把数据分散存放在多个物理服务器上，而呈现给用户的则是一个统一的资源。 （1）优势： 1、高可靠（数据的多个拷贝被存储在不同的计算机上）； 2、通过附加新的计算机或者硬盘可以实现容量的动态扩展； 3、删除的文件可以根据一个可配置的时间周期进行保留（一个文件系统级别的回收站）； 4、不受访问和写入影响的文件连贯快照。 （2）体系结构： 1、管理服务器（master server）： 一台管理整个文件系统的独立主机，存储着每个文件的元数据（文件的大小、属性、位置信息，包括所有非常规文件的所有信息，例如目录、套接字、管道以及设备文件） 2、数据服务器群（chunk servers）： 任意数目的商用服务器，用来存储文件数据并在彼此之间同步（如果某个文件有超过一个备份的话） 3、元数据备份服务器（metalogger server）： 任意数量的服务器，用来存储元数据变化日志并周期性下载主要元数据文件，以便用于管理服务器意外停止时好接替其位置。 4、访问mfs的客户端： 任意数量的主机，可以通过mfsmount进程与管理服务器（接收和更改元数据）和数据服务器（改变实际文件数据）进行交流。 二、配置Master服务器 1、安装环境包： yum install - y zlib - devel gcc gcc - c+ +

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 26 MARCH 2016 on fastdfs, 分布式文件系统 我们在实际项目中常常遇到这样的应用场景，用户需要上传图片，小视频或者其它文档，这些文件的大小一般在10M以内。它们很多，而且对用户来说可能还很重要，而且可能还要经常被访问，被下载，如何妥善保存这些文件就是一个需要解决的问题。 解决这个问题需要两点：一个是文件冗余备份，保证用户的文件不会丢失，另一个是高可用性，也就是说当文件服务器出现故障的时候，可以立刻让备份服务器为用户提供服务，使用户感觉不到有什么异常。 那么我们不妨分析下有哪几种解决方案： 1.粗放型： 直接作为blob字段存数据库里，利用数据库的容灾备份和HA来保障文件安全。其实这种方案是最安全的，但是显然数据库不是用来做这个的，因为太占数据库空间。不过由于其安全性最高，笔者在之前某个项目中曾经被要求这么干，因为保存的是客户的合同文件。但是类似社交网络的图片文件是没必要这么做的。 2.简约型： 直接存文件系统。如果有多台应用服务器同时提供文件上传服务，那么就准备一台文件服务器，分别挂载到所有应用服务器的指定路径下，实现多台应用服务器的文件写入，同时还可以配置读取静态文件更高效的nginx或者lighttpd来负责文件的读取。这样的好处是配置简单，管理方便（要不怎么叫简约型），不过缺点也很大