随着数字化转型的深入，海量数据让原有的存储技术有些不堪重负。为了满足不可估量数据的存储需求，市场上应运而生了分布式存储技术。分布式存储是一种数据存储技术，通过网络利用各个运行机器上的磁盘空间，将这些分散的存储资源形成一个虚拟的存储设备，将数据分布存储在多台服务器上。目前有几种主流的分布式存储平台。今天简单介绍一下Ceph、GFS和HDFS。
头孢
分布式存储
Ceph 是使用最广泛的开源分布式存储平台。 Ceph 是一个统一的分布式存储系统，旨在提供更好的性能、可靠性和可扩展性。
特征：
1. 高扩展性
使用普通x86服务器，支持10~1000台服务器，支持TB到EB级扩展
2.可靠性高
\n 无单点故障，数据多副本，自动管理，自动修复
3.高性能
由于使用了 CRUSH 和 HASH 等算法，没有传统的单点故障，并且性能不会随着规模的增加而受到影响。
4. 均衡数据分布
它不仅仅是为了存储，而是充分利用了存储节点上的计算能力。在存储每个数据时，它会计算数据存储的位置。数据分布均衡。
5、适用性强
可用于对象存储、设备存储和文件系统存储。
飞行服务队
GFS是Google的分布式文件存储系统，专门为存储海量搜索数据而设计。 GFS 是一种可扩展的分布式文件系统，适用于访问大量数据的大型分布式应用程序。它运行在廉价的商品硬件上并提供容错能力。它可以为大量用户提供综合性能高的服务。服务。
特征：
1、实现自动负载均衡和容错机制。
由于文件系统由数百台机器组成，用于存储，这些机器由廉价的通用组件组成，并被大量客户端访问。零件的数量和质量，有些机器可能随时无法工作，有些可能无法恢复。在 GFS 中，将被视为异常的组件错误被视为常见情况。
2.可扩展性强。
GFS通过用户态实现的松散耦合的程序模块保证了GFS具有良好的异构可移植性，这使得GFS在可扩展性方面具有无可比拟的优势。不仅如此，GFS 甚至可以在集群存储空间的数量上线性扩展。
3、一致性高
为了支持Google自己的大文件，GFS设计了一次写入，多次读取，追加写入的特殊模式。这种简单的一致性模型有利于提高吞吐量。这种设计的优势使得GFS不仅可以满足谷歌自身的存储需求，还可以集中精力处理谷歌自身面临的存储问题，实现性能和成本的最佳平衡。
4、性价比高
由于GFS具有容错机制，可以保证在节点频繁崩溃时系统仍能正常服务，这无疑降低了集群的机器成本和运维成本。
硬盘文件系统
HDFS是一种适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，是基于流式数据方式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统以GFS为蓝本，可以说是GFS的简化开源版本。
特征：
1.容错性高
HDFS有副本冗余机制，包括它本身，默认会有3个副本随机存放在集群中的不同服务器上，如果服务器宕机，HDFS不仅可以正常运行，还可以保证数据的副本数永远不会通过复制少于三个。
2、一致性高
HDFS一次写入，多次读取，支持追加，不允许修改，保证数据一致性。
3.适用于大文件、大数据处理。
HDFS处理数据的能力非常强，可以处理百万级以上的文件，可以处理10K节点的规模，甚至可以处理GB、TB甚至PB级别的数据。
4. 流式数据访问
HDFS的数据处理规模一般比较大，应用需要批量访问大量数据，而不是交互处理。以流量形式访问数据可以提高吞吐量。
5.可以在便宜的机器上建造
建立在便宜的机器上可以很容易地通过扩展机器的数量来几乎线性地增加集群的存储容量。
综上所述，不同的分布式存储平台各有优势，不同的设计理念适用于不同的场景。在此基础上，底层硬件的兼容性也是选择平台时需要考虑的因素。大家在选择的时候，不仅要根据产品的成熟度、风险规避、运维要求等选择最合适的平台，还要结合自己的技术实力。
本文来自网络，不代表站播网。转载请注明出处：https://www.zbipp.com/a/81310.html
微信扫一扫 
