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关键词

的定义 文是操作的一个重要组成部, 通过对操作所管理的存储空间的抽象, 向用户提供一的、 对象化的访问接口, 屏蔽对物理设备的直接操作和资源管理。 根据计算环境和所提供功能的不同, ⽂可划为四个层次, 从低到高依次是: ¨  单处理器单用户的本地⽂  如DOS的⽂; ¨  多处理器单用户的本地⽂  如OS /2的⽂; ¨  多处理器多用户的本地⽂  如Unix的本地⽂; ¨  多处理器多用户的  如Lustre⽂

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---GlusterFS

1.1 1.1.1 什么是   相对于本机端的文而言,(英语:Distributed file system, DFS),或是网络文(英语:Network File System),是一种允许文通过网络在多台主机上享的文,可让多机器上的多用户享文和存储空间。    在这样的文中,客户端并非直接访问底层的数据存储区块,而是通过网络,以特定的通信协议和服务器沟通。 借由通信协议的设计,可以让客户端和服务器端都能根据访问控制清单或是授权,来限制对于文的访问。 1.1.2 glusterfs是什么   Gluster是一个。 它是各种不同的存储服务器之上的组合,这些服务器由以太网或无限带宽技术Infiniband以及远程直接内存访问RDMA互相融汇,最终所形成的一个大的并行文网络。 ?

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    fastdfs

    fastdfs FastDFS是一款开源的轻量级纯C实现,支持Linux、FreeBSD等UNIX类google FS,不是通用的文,只能通过专有API访问,目前提供了C、Java 和PHP API为互联网应用量身定做,解决大容量文存储问题,追求高性能和高扩展性FastDFS可以看做是基于文的key value pair存储,称作存储服务更为合适。 0.0.0.0:* LISTEN 22547/fdfs_trackerd storage的安装与tracker安装类似,首先编译安装fastdfs,然后修改配置文。 fdfs]# cp storage.conf.sample storage.conf [root@node2 fdfs]# vim storage.conf disabled=false #启用配置文 个数匹配 store_path0=/data/fastdfs/storage #存储路径 store_path_count=1 group_count = 2#设置组的个数 # 从文扩展名查找文类型

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    FastDFS

    一,简介 FastDFS是一个开源的轻量级 ,它对文进行管理,功能包括:文存储、文同步、文访问(文上传、文下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。 同时FastDFS提供了Java,C和PHP等语言的客户端API,我们可以在应用服务端通过API操作文。 比如上传文时,可以由客户端直接指定上传到的组。一个组的存储服务器访问压力较大时,可以在该组增加存储服务器来扩充服务能力(纵向扩容)。当容量不足时,可以增加组来扩充存储容量(横向扩容)。 四,对比 FastDFS与HDFS,TFS等特性比较。TFS是淘宝使用的,用于海量小文的存储,但使用和部署过于复杂,不够轻量化。 HDFS是Hadoop计算使用的文,主要解决并行计算中存储数据的问题。其单个数据文通常很大,采用了块(切)存储的方

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    MFS

    一、工作原理 1、原理 就是把一些散在多台计算机上的共享文夹,集合到一个共享文夹内,用户要访问这些文夹的时候,只要打开一个文夹,就可以的看到所有链接到此文夹内的共享文夹 2、MFS原理 MFS是一个具有容错性的网络,它把数据散存放在多个物理服务器上,而呈现给用户的则是一个一的资源。 1)MFS的组成 元数据服务器(Master):在整个体中负责管理文,维护元数据,目前不支持高可用。 客户端(Client):可以像挂载NFS一样挂载MFS文 ? /标示MFS根 .表示MFSMETA文 权限部如下所示 ro——只读模共享 rw——读写模共享 alldirs

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    -HDFS

    RAID技术在传数据库及文中应用比较广泛,是改善计算机存储特性的重要手段。 RAID技术只是在单台服务器的多块磁盘上组成阵列,大数据需要更大规模的存储空间和访问速度。 将RAID技术原理应用到服务器集群上,就形成了HadoopHDFS的架构思想。 HDFS架构原理 和RAID在多个磁盘上进行文存储及并行读写一样思路,HDFS在一个大规模服务器集群上,对数据进行并行读写及冗余存储。 NameNode负责整个的元数据(MetaData)管理,也就是文路径名,数据block的ID以及存储位置等信息,承担着操作中文配表(FAT)的角色。 HDFS应用 Hadoop可以象一般的文那样进行访问:使用命令行或者编程语言API进行文读写操作。我们以HDFS写文为例看HDFS处理过程,如下图。 ?

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    MFS

    mooseFS(moose 驼鹿)是一款网络。它把数据散在多台服务器上,但对于用户来讲,看到的只是一个源。 MooseFS[MFS]是一个具有容错性的网络。它把数据散存放在多个物理服务器上,而呈现给用户的则是一个一的资源。 4、应用场景 谈及MooseFS的应用场景,其实就是去谈的应用场景。 1)大规模高并发的数据存储及访问(小文、大文), 2)大规模的数据处理,如日志析 5、MFS部署方案 MooseFS 是一种,MooseFS 文结构包括以下四种角色 请特别注意这个文,它与日志文一起,才能够恢复整个被损坏的

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    FastDFS

    FastDFS是一个开源的轻量级,开发语言为C,适合以小型文为载体的在线服务,如相册网站、图片服务器等等。 FastDFS 没有实现自己的存储,而是使用操作的文进行存储的,实际存储是按两级目录来保存文的。 FastDFS服务器异常,文名:" + fileName, e); return null; } 三、使用踩坑 刚上线时有时候一些文写入时大小为0,看了代码目前是长连接的实现方 针对这个问题,可以安装nginx模块 fastdfs-nginx-module来解决,不过这样一来运维成本也增加了,的复杂性也增加了。 总的来说,FastDFS是一个勉强能用的,离真正的高可用、不丢数据、运维方便还有些距离。

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    ——HDFS

    一、HDFS简介 HDFS源于Google发表的一份GFS论文,HDFS是Hadoop项目的核心子项目,是计算中数据存储管理的基础,可以运行在廉价机器上,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性 (3)适合大数据处理 (4)流数据访问(一次写入,多次读取,一旦写入不能修改只能追加,能够保证数据的一致性。) (5)课构建在廉价机器上 2、HDFS的缺点 (1)低延时数据访问(不适合毫秒级数据存储) (2)不适合存储大量小文 (3)不支持并发写入和文随机修改 三、HDFS架构 ?

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    MooseFS

    类似GoogleFS的实现方,即一个MasterServer和多个ChunkServer构成的存储集群。 MFS由4个部构成,master、metalogger、chunkserver、client。 Chunkserver 数据存储地,文以chunk大小存储,每chunk最大为64M,小于64M的,该chunk的大小即为该文大小,超过64M的文将被均,每一份(chunk)的大小以不超过64M Client 客户端通过内核加载的FUSE模块,再通过和master的共同,将chunkserver共享的区挂载到本地,然后进行读写操作。 由于FUSE模块是外加的模块,当重启后,需要执行modprobe fuse,将其加载到内核中

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    FastDfs

    本文源自 公-众-号 IT老哥 的享 IT老哥,一个在大厂做高级Java开发的程序员,每天享技术干货文章 目录 ⊙什么是 ⊙为什么要使用 ,这就是是一个允许文通过网络在多台节点上享的文,多台计算机节点共同组成一个整体,为更多的用户提供享文和存储空间。比如常见的网盘,本质就是一个的文存储。 虽然我们是一个的文,但是对用户来说是透明的,用户使用的时候,就像是访问本地磁盘一样。 可以提供冗余备份,所以容错能力很高。 为什么要使用 海量文数据存储 文数据高可用(冗余备份) 读写性能和负载均衡 以上3点都是我们之前使用tomcat或nginx所不能够实现的,这也是我们为什么要使用的原因

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    监控Zabbix3.2给异常添加报警

    在前一篇 监控Zabbix3.2跳坑指南 中已安装好服务端和客户端,此处客户端是被监控的服务器,可能有上百台服务器。 所以这篇主要介绍报警中最基础的一个 配置预警。   通常zabbix提供了 e-mail、sms、jabber、微信等预警方,sms等前期需要资金投入那就先否决吧,谁叫老板不给钱。 添加以下3个参数,别对应sendmail.sh脚本需要的3个参数:收人地址、主题、详细内容 {ALERT.SENDTO} {ALERT.SUBJECT} {ALERT.MESSAGE 那么一个小时,就会发送60封。 到这我们的报警配置就完成了,这是只要我们设置的触发器触发,就会自动给我发送报警。 保存以后 将收到一份报警 内容如下: ? 在此就配好了发送。

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    监控

    序言 用来存储各种非结构化数据,例如海量的图片,海量的视频,海量的xml等数据。在这种存储中,是不支持随机的读写的,要么直接覆盖,要么删除然后再修改。 越来越多的存储都用到了,各种hdfs,gfs等都会用到,那么对于如何来进行监控呢? 一般都会有元数据节点,用来存储相关的元数据,例如集群有多少台物理机,每个物理机上面的空间有多少,这种节点一般称之为master节点。 在的集群中,一般为了高可用,那么就必然会有多个master节点,一般的master节点的个数为3个,可以是热备的形,也可以是像etcd那种选举出来的中心节点。 的监控指标 1、 容量 一个文存储,总是比较关注容量的,那么在关注这个指标的时候,主要为几个:一个是的总容量,也就是能存储多少数据,一个的剩余容量,还能存储多少数据

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    MFS(MooseFS

    MFS(MooseFS) 作者:张首富 时间:2020-05-22 w x:y18163201 MooseFS[MFS]是一个具有容错性的网络。 官网地址:http://www.moosefs.com/ MFS简介 MooseFS是一个具有容错性,高可用,高性能,扩展性强的网络,他将数据在多个存储服务器上,这些存储服务器对用户而言就是一块虚拟磁盘 ,它符合POSIX并且像任何其他类UNIX文一样支持: 层结构:文和文夹 文属性 特殊文: 硬软链接 安全控制和ACL MooseFS pro企业级架构图,我们使用的普通版,不具有下面的从服务器 ,用户数据冗余冗余的中存储服务器上 低成本的数据安全:MooseFS使用户能够节省大量硬盘空间,保持相同的数据冗余级别。 共享的文的用法和 nfs 相似。 使用 MFS 文来存储和访问的主机称为 MFS 的客户端,成功挂接 MFS 文以后,就可以像以前使用 NFS 一样共享这个虚拟性的存储了。

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    Hadoop(HDFS)

    一、介绍 HDFS (Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 下的,具有高容错、高吞吐量等特性,可以部署在低成本的硬上。 2.2 文命名空间 HDFS 的 文命名空间 的层次结构与大多数文类似 (如 Linux), 支持目录和文的创建、移动、删除和重命名等操作,支持配置用户和访问权限,但不支持硬链接和软连接 NameNode 负责维护文名称空间,记录对名称空间或其属性的任何更改。 2.4 数据复制的实现原理 大型的 HDFS 实例在通常在多个机架的多台服务器上,不同机架上的两台服务器之间通过交换机进行通讯。 第二部:读写故障的处理 ? 第三部:DataNode 故障处理 ? 副本局策略: ?

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    【HDFS】HDFS

    HDFS HDFS简介 什么是HDFS? HDFS全称Hadoop Distributed File System,Hadoop。 它在开源大数据技术体中,地位无可替代,到现在为止,依然是主流的大数据存储选型。 设计目标 HDFS的设计目标有: 可以运行在大量廉价商用机器上;因此硬错误是常态,所以HDFS提供容错机制,来保证集群的安全性与数据的可靠性。 因为HDFS在数据存储时,会使用多副本机制保证数据的安全性;如果开放修改功能,首先会导致随机修改的出现,这在海量数据的场景下无异是灾难,其次因为多副本的原因,数据修改后,其它副本的数据也一定要进行修改 流数据访问:批量读而非随机读,关注吞吐量而非时间;HDFS在设计时就是为了海量数据的存储而生,并且用于支持海量数据的离线批处理,而在离线批处理场景中

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    MFS(MooseFS

    MFS(MooseFS) 作者:张首富 时间:2020-05-22 w x:y18163201 MooseFS[MFS]是一个具有容错性的网络。 官网地址:http://www.moosefs.com/ MFS简介 MooseFS是一个具有容错性,高可用,高性能,扩展性强的网络,他将数据在多个存储服务器上,这些存储服务器对用户而言就是一块虚拟磁盘 ,它符合POSIX并且像任何其他类UNIX文一样支持: 层结构:文和文夹 文属性 特殊文: 硬软链接 安全控制和ACL MooseFS pro企业级架构图,我们使用的普通版,不具有下面的从服务器 ,用户数据冗余冗余的中存储服务器上 低成本的数据安全:MooseFS使用户能够节省大量硬盘空间,保持相同的数据冗余级别。 共享的文的用法和 nfs 相似。 使用 MFS 文来存储和访问的主机称为 MFS 的客户端,成功挂接 MFS 文以后,就可以像以前使用 NFS 一样共享这个虚拟性的存储了。

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    带你了解

    比较及部原理 存储 CephFS GlusterFS TFS HDFS MooseFS FastDFS MogileFS 开发语言 C++ C C++ Java C C Perl 是国人开发的一款,目前社区比较活跃,提供了C、Java和PHP API。 ,存在较大延迟,需要应用做相应的容错策略 同步机制不支持文正确性校验,降低了的可用性 应用场景 单集群部署的应用 存储后基本不做改动 小中型文 CephFS Ceph是一个可以按对象/块/文存储的开源 访问方;Ceph中最关键的MDS节点是可以部署多台,无单点故障的问题,且处理性能大大提升 Ceph通过使用CRUSH算法动态完成文inode number到object number的转换 频繁读写下,会产生垃圾文,占用磁盘空间 应用场景 多集群部署的应用 中大型文根据目前官方提供的材料,现有的使用GlusterFS存储容量可轻松达到PB MooseFS MooseFS是一个高可用的故障容错

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    (HDFS)与 linux 对比

    初次接触,有很多迷惑。 通过参考网络文章,这里进行对比一下Hadoop (HDFS)与 传之间的关: Linux 文 块 块对应物理磁盘的block 块对应linux 文 读写单位 而构建于单个磁盘之上的文(linux文)通过磁盘块来管理该文中的块,该文中的文大小是磁盘块的整数倍。 HDFS同样也有块的概念,HDFS文中的块指的是linux文就是有多个linux文(块)组成。 简而言之:1G的转换成16个linux文,HDFS就是实现了拆功能,当然由于考虑单点故障原因,它把每个文复制了3份(默认), 不管哪个节点出故障可以合成完整的一个1G文

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    随着互联网的发展,单一节点部署的方已经无法满足需求,需要通过增加节点来线性扩展的负载和性能,因此架构也由原来的集中架构向架构转变。 主要由以下几个特征: 性:节点在空间上任意 对等性:节点没有主从之。 数据副本冗余数据,防止数据丢失,服务副本指多个节点提供相同服务,一个节点宕机,服务仍然可用 并发性 缺乏全局时钟:很难定义事的先后顺序 故障总是发生 环境面临的主要问题: 通信异常:需要各个节点之间相互通信 CAP和BASE理论 为了构建一个兼顾可用性和一致性的,诞生了CAP和BASE理论。 CAP理论 CAP理论:一个不可能同时满足一致性、可用性和区容错性,最多只能满足两个。 在中,区容错性应该是必选的,然后再在一致性和可用性中寻求平衡。

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