随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
分布式系统需要解决什么问题？ 大规模分布式系统中，存储的设备发生变化(添加或者删存储设备),如何最小化迁移数据量，使整个分布式系统中数据分布趋于均衡，这是分布式存储需要解决的第一个问题 大规模分布式存储系统中,一般数据存储的策略会多种多样，比如在多副本的存储策略上，对于一个数据如何的合理分布到存储设备上，从而使得数据具有较高的可靠性，这是分布式存储需要解决的第二个问题 主流分布式存储如何解决数据分布问题？ Gluster 如何解决的？ 每个数据文件在最终写入Gluster集群中之前，首先是需要客户端根据文件
在上一篇文章中，我带你了解了分布式存储系统的三个要素：顾客、导购和货架（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）。其中，导购实现了分布式数据存储系统中数据索引的功能，包括存储数据时确定存储位置，以及获取数据时确定数据所在位置。
虚拟化，将各种IT实体资源抽象，转换成另一种形式的技术都是虚拟化。虚拟化是资源的逻辑表示，其不受物理限制的约束。（一个物理主机只能运行一个操作系统，虚拟化则是可以运行多个操作系统）。
面对信息化程度不断提高带来的PB级海量数据存储需求，传统的存储系统在容量和性能的扩展上存在瓶颈。云存储以其扩展性强、性价比高、容错性好等优势得到了业界的广泛认同。分布式文件系统和分布式块存储作为云存储中重要的技术，成为奠定云存储发展的重要基石。
数据分布 分布式存储系统需要将数据分布到多个节点，并在多个节点之间实现负载均衡。常见的数据分布的方式有两种：一种是哈希分布，如一致性哈希，典型的系统是Amazon Dynamo系统；另一种是顺序分布，即将表格上的数据按主键排序，并切分成多块数据，每个数据存到不同的节点中，典型的系统是Google Bigtable, Taobao Oceanbase。 将数据分散存储到多台机后，要尽量保证每台的存储量、访问压力等是均衡的，一般需要一个总控节点定时收集所有工作节点的负载信息，然后将负载高的节点的数据迁移到负载低
在上一篇文章中，我们一起学习了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）。该理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性，指导了分布式数据存储系统的设计。
在今天的技术世界中，构建高可用性和高性能的分布式系统是一个至关重要的任务。为了实现这一目标，我们需要一种有效的数据分布策略，以确保负载均衡和数据的一致性。一致性哈希算法（Consistent Hashing）正是一种在分布式系统中广泛使用的策略，本文将深入探讨这一算法的原理、应用以及如何使用代码示例实现一致性哈希。
可扩展性是指系统在需要增加规模或容量时，能够方便地进行扩展而不会影响系统性能或功能。
1. 前言 开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。 图1：开源ClickHouse架构 但是，开源ClickHouse也有明显的不足之处： 采用存算一体架构，计算与存储耦合。 存储与计算资源无法独立扩展。用户对计算与存储资源非对称需求越发强烈，并且希望云服务商能够提供更为灵活的资源编排能力。 不具备弹性能力。 开源Cl
开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。
有的书看了之后，半夜睡不着，各种激动人心的观点，各种没有想到的一些新奇的想法和思维。。。这种看了之后，会失眠。。。
Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了Redis 分布式方面的需求。当遇到单机内存、并发、流量等瓶颈时，可以采用
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试)，其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系，这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容，这里就不进行透露，但初听的感想还是要谈谈的。 当然题目不大友好，但实话实说，如果这个理念推行下去，大数据分析这个行业呵呵。
数据库的分布式存储分为前端的分布式和后端服务的分布式数据存储。Javaweb的开发领域中使用后端的数据分布式和集群数据微服务处理模式。数据用户的请求在前端会承接一部分，数据的请求方式分为前端的限流操作。用户在客户端的请求事件就是数据请求流，数据存储在数组中是字节。数据通过传输协议控制数据请求的传输方式，后端服务和前端服务解耦分离。很多的数据在前端轻量级的数据库中进行动态存储，数据库mongodb轻量级。轻量级和重量级的区别方式是存储数据的数据量大小。
大数据时代带来了数据规模的爆炸性增长，对于高效存储和处理海量数据的需求也日益迫切。本文将探索两种重要的大数据存储与处理技术：Hadoop HDFS和Amazon S3。我们将深入了解它们的特点、架构以及如何使用它们来构建可扩展的大数据解决方案。本文还将提供代码实例来说明如何使用这些技术来处理大规模数据集。
Couchbase 是一个具有高性能、可扩展性和可 用性强的数据库引擎。它可以让开发人员通过 NoSQL 的键值存储（二进制或者JSON）或者使用 N1QL 的形式对数据进行操作（N1QL 是非常类似于 SQL 的一种语法操作 JSON 数据的方式）。以现在整体架构来看，Couchbase 是往分布式数据库的方向发展下去。
硬件基础 分布式存储系统是运行在通用计算机硬件体系结构上的底层系统，熟悉各种硬件的性能，能帮助我们更好的调整架构，最大限度地发挥硬件的价值。 基础参数 常见硬件的大致性能参数如下： 类别性能访问L1 Cache0.5ns分支预测失败5ns访问L2 Cache7nsMutex加锁/解锁100ns内存访问100ns千兆网络每秒100MB从内存顺序读取数据每秒4GB(同机房)网络来回RTT0.5ms(同城跨机房)网络来回RTT1~2ms(不同城跨机房)网络来回RTT300~100msSATA磁盘寻道10msSAT
MySQL Cluster 是官方推出的基于 NDB（Network DataBase）存储引擎的高可用和可伸缩的分布式数据库系统。
Redis支持多种数据类型，包括字符串、列表、集合、哈希表和有序集合。这些数据类型可以被缓存到内存中，并可以通过不同的命令进行操作。
Ceph 是一个去中心化的分布式存储系统， 提供较好的性能、可靠性和可扩展性。 Ceph 项目最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于 2004 年发表），并随后贡献给开源社区， 遵循 LGPL 协议 （LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE 的简写，中文译为 “ 较宽松公共许可证 ” ）。在经过了数年的发展之后，目前已得到众多云计算厂商（OpenStack 、 CloudStack 、 OpenNebula 、 Hadoop ）的支持并被广泛应用。
两阶段提交协议（Two-phase Commit，2PC）经常用来实现分布式事务，在两阶段协议中，系统一般包含两类节点：一类为协调者（coordinator），通常一个系统中只有一个；另一类为事务参与者（participants，cohorts或者workers），一般包含多个。协议中假设每个节点都会记录操作日志并持久化到非易失性存储介质，即使节点发生故障日志也不会丢失。执行过程如下：
想必工作多年的研发工程师，有很多都是想成为架构师。但是并不是每一个研发都有机会参与架构设计，很多公司不一定会主动培养你成为架构师。但是我觉得要先掌握架构师的知识体系，然后通过实践进行校验，自己把自己培养成一名架构师。
区块链作为一种新兴数字技术，对重塑产业生态乃至社会组织运行模式具有重要影响。作为一项链式数据结构，区块链在运用过程中能够实现数据存储、运输、加密等功能，几乎不可能被篡改、伪造。同时，智能合约是区块链的一个重要功能，可以大大提高商业效率，同时大幅度降低成本。
远古时代，boss下达任务，我要看这一年我的商业帝国各个业务的销售报表，公司整体运行的情况。No Problem！咻咻咻，SQL几百行，熬夜跑几趟。不行等一会，调试我最棒。oracle，mysql，虽然慢了点，虽然SQL多了点，但是总是能在老板的咖啡泡完之前给出报表。后来，帝国版图扩大，业务激增，数据爆炸，Oracle本来是帝国的中流砥柱，奈何太贵，维护太累，mysql的集群部署，分库分表，渐渐代替了Oracle。
5月25日，云+社区技术沙龙-互联网架构成功举办。本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的实践经验内容，深度揭秘技术架构。下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。
比如海量数据，单机存储不下，需要多机，以集群的方式存储，即为数据的分布式存储，数据存储的分布式一般涉及如下几个方面
Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式文件系统。ceph 的统一体现在可以提供文件系统、块存储和对象存储，分布式体现在可以动态扩展。在国内一些公司的云环境中，通常会采用 ceph 作为openstack 的唯一后端存储来提高数据转发效率。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 21世纪以来，大规模分布式系统、云计算和云原生飞速发展，在短短20年间就成为各大企业信息技术基础架构的核心基石。 企业迈向分布式的根本原因包括： 移动互联网时代，各大企业每天都在和巨大的流量和爆炸性增长的数据打交道； 摩尔定律的失效，使得提升单机性能会产生很高的成本，同时网络速度越来越快，意味着并行化程度只增不减； 此外，许多应用都要求7×24小时可用，因停电或维护导致的服务不可用，变得越来越让人难以接受； 最后，经济全球化也导致了企业必须构建分布在多
Table (逻辑描述) -- > Partition（分区：管理单元） --> Bucket(分桶：存储，每个分桶就是一个数据分片：Tablet，数据划分的最小逻辑单元。称为子表) ，如下图：
APP我们都知道是客户端应用，是Application的简称。再说DAPP就是D+APP，D是英文单词Decentralization的首字母，单词翻译中文是去中心化，即DAPP为去中心化应用。这是从字面上去理解这个概念，要在脑中形成清晰、准确、必要的概念，还需要深度去理解DAPP。随着区块链技术的普及会有越来越多的DAPP出现在生活中各个场景，因为DAPP直接和区块链技术挂钩，和交易数据、交易资产有关联，和不可篡改去中心化存储有关联。
官方地址：http://hadoop.apache.org/ The Apache Hadoop project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing.(可靠的，可拓展的 分布式系统) 狭义Hadoop:是一个适合大数据分布式存储(HDFS),分布式计算(MapReduce)和资源调度(YARN)的平台。 广义的Hadoop:指的Hadoop的生态系统,Hadoop只是其中最重要的，最基础的一部分。生态圈的中的每个子系统只负责解决某一个特点的问题。
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
总的来说，Ceph通过认证和授权机制、数据加密、访问控制、安全传输、审计日志和网络隔离等策略与机制来确保数据的机密性和完整性。这些安全措施使得Ceph成为一个相对安全可靠的存储系统。
在上一篇文章中（数据分布方式之哈希与一致性哈希，我就是个神算子），我为你讲解了数据分布（也称数据分片）技术，主要用于构建数据索引，是实现“导购”功能的关键技术。数据分布的本质是，将原数据集划分为多个数据子集，以存储到不同的地方，在一定程度上体现了数据的可用性和可靠性（一个存储节点故障，只影响该存储节点的数据）。
信息是人类认知外界的方式，最初的信息都会对应到现实世界的一个客体或者相关描述。人类是通过不断增加、完善信息来接触、认知并改变世界的。
与集中式存储相反，分布式存储通常采用存储单元集群的形式，并具有在集群节点之间进行数据同步和协调的机制。分布式存储最初是由Google提出的，其目的是通过廉价服务器解决大规模，高并发情况下的Web访问问题。
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
首先提前祝大家中秋快乐，今天我们分享的文章来自云栖大会嘉宾：阿里云专家 封神的分享
本项目由PingCAP投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
在大数据处理当中，核心指导思想始终是分布式，基于分布式思想，我们有了Hadoop等开源技术框架，能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建，支持业务进展。今天大数据和分布式入门，我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。
Redis 是一个高性能的键值存储系统，经常被用于缓存和会话管理等场景。在分布式存储方面，Redis 提供了多种解决方案，主要包括主从模式、哨兵模式和集群模式。下面我将用通俗易懂的语言解释这三种模式的特点和适用场景。
想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？
在Java大数据当中，Redis作为数据存储的一种的解决方案，主流运用很多。Redis可作为数据库、缓存或者消息代理，从内存加载数据，相比传统的数据库解决方案，具有更快的读写性能。今天我们就来讲讲，Java大数据分布式缓存的Redis入门基础。
拆分在算法中是一个非常重要的思想，当你的数据集巨大时，你可以按照特定的规则将大数据拆分成小数据集，降低因数据量增长过大带来的问题。
最近的调查研究表明，多达50%的企业表示希望将业务从云计算迁移回数据中心，虽然这种回旋效应有很多原因，但缺乏数据一致性是最主要的原因之一。 最近的调查研究表明，多达50%的企业表示希望将业务从云计算迁
其列式存储可以有效的支持高效的聚合类查询，譬如groupBy等操作，分布式存储则提升了处理的数据规模。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
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