根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
伙伴们，开始本文之前给大家说个事情：由于最近坚持更新公众号文章，向大家推送学习内容，居然收到了微信客服的致电和来信，给开通了留言功能。有点小小的意外和开森！以后发布的文章大家就可以随时留言，希望大家多多留言提出宝贵意见哦！！！
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我们知道如要要从磁盘取数据，需要告诉控制器从哪取，取多长等信息，如果这步由应用来做，那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层，它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径，其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做，这个中间层即为文件系统。
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
近日，有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热，CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下，分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群，参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师，C3核心成员李明宇，国防科学技术大学教授，CCF大数据专家委员会委员李东升，云人科技联合创始人兼CEO吴朱华，Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录： Q：有一个场景：每天有近百GB数据增加，数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适？ A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
它是mongodb的一个子模块,使用GridFS可以基于mongodb来持久存储文件.并且支持分布式应用(文件分布存储和读取).GridFS是mongodb中用户存储大对象的工具,对于mongodb,BSON格式的数据(文档)存储有尺寸限制,最大为16M.但是在实际系统开发中,经常会有上传图片或者文件的功能,这些文件可能尺寸会很大..我们可以借用Gridfs来辅助实现这些文件的管理. Mongo GFS的文件表是由 表名.files和 表名.chunks 构成，前者是文件信息构成，后者是文件的内容，两者通过
GFS，顾名思义就是谷歌文件系统，和Big Table，Map Reduce并称谷歌三驾马车。 大部分谷歌服务的基石（Search, Cloud Drive, Gmail etc.）
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
小编小文件存储用的一直是Mongodb，Tair和FastDFS风评一直很不错，最近1年Net界用的比较多的基本上都是FastDFS或者Mongodb（分布式图片服务器集群）。我也是今天才看到seaweedfs，小编挺看好的，Net和Go的项目混搭在中大型Net技术主线公司是越来越常见了~~~~ 最近拿一台双核1G的kvm vps搭建了一个图片的服务器，前面用百度云加速扛着，有了个专业图片存储及CDN的样子。每天还是有50W左右的PV，流量在30G左右。总结一下最近接触过的两个分布式小文件系统weedfs和
小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
在云函数开发的过程中，我们难免碰到需要访问本地文件的需求（例如：为了通过ip地址获得城市名称，云函数需要检索近一百MB的ip地址库文件），由于云函数无状态的特性，自身并不与特定服务器和本地硬盘关联，而远程访问COS对象存储等方式，则面临将大文件下载到本地缓存中仅获取寥寥数行信息。这时，挂载CFS文件系统是一个较佳的选择。
我们的YRCloudFile是一款面向云时代的分布式文件系统，它的主要特点是支持海量小文件的高性能数据访问，对Kubernetes平台的无缝支持，混合云场景下的数据支撑。我们在开发YRCloudFile时，也会去了解业界主流的分布式文件系统，学习其优点，避免其缺点。本文讨论几个我们曾调查过的主流的分布式文件系统，它们都是开源系统，因为这样能收集到丰富的资料，能看到代码，使得了解及讨论更为清晰。
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上，势必会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失任何数据，就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统，全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中，有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，同事也是重点，但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。关于超大文件： 一个形象的认识： 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储，而且每年50%~70%存储量的增长，当前1T容量硬盘重约500克，计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小，即2万7千斤，约270个人重，上电梯要分18次运输（每次15人）。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性：
[知乎答案](https://www.zhihu.com/question/417040766)
以存储512M文件为例，展示了ext4_extent、ext4_extent_idx、ext4_extent_header之间的关系
这个项目是我2011年在杭州某家互联网公司实习时写的项目，当时坐下来感觉还不错，能够支持上百台服务器的集群需求，并且也支持简单的负载均衡策略，接下来，我来简单地介绍下JDistFS的实现目标，架构以及提供给上层用户使用的接口说明
存储系统从其与生俱来的使命来说，就难以摆脱复杂系统的魔咒。无论是从单机时代的文件系统，还是后来C/S或B/S结构下数据库这样的存储中间件兴起，还是如今炙手可热的云存储服务来说，存储都很复杂，而且是越来越复杂。 存储为什么会复杂，要从什么是存储谈起。存储这个词非常平凡，存储 + 计算（操作）就构成了一个朴素的计算机模型。简单来说，存储就是负责维持计算系统的状态的单元。从维持状态的角度，我们会有最朴素的可靠性要求。比如单机时代的文件系统，机器断电、程序故障、系统重启等常规的异常，文件系统必须可以正确
在上一篇云硬盘性能分析的教程中，为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是，我们使用硬盘，从来不是直接读写裸设备，而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问，文件系统该如何对比，又该如何选择呢？
本次数据恢复的设备是一台服务器，使用的是FreeNAS做iSCSI，再借助于两台服务器做虚拟化系统。FreeNAS层面是UFS2文件系统，整个服务器建一个文件然后挂在给ESXi5.0 系统。这个虚拟化系统中一共有5台虚拟机，其中一台虚拟机采用了ASP.net和 PHP 混合构架，SqlServer2005和 mysql 5.1两个数据库。还有另一台是FreeBSD系统，MySQL数据库，还有一台服务器存储的是代码数据，这三台虚拟机是该服务器上数据恢复的重点数据，必须要进行完美数据恢复。
XfS文件系统是SGI开发的高级日志文件系统，XFS极具伸缩性，非常健壮。所幸的是SGI将其移植到了Linux系统中。在linux环境下。目前版本可用的最新XFS文件系统的为1.2版本，可以很好地工作在2.4核心下。
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
在gitee和github里面基本上找不到一款好用、功能完善、且开放源码的网盘系统，有一些可以免费试用但是只提供安装包，于是在利用业务时间开发了一套轻量级且易于上手的网盘系统，主要基于目前主流的前后端分离和微服务架构模式开发，里面涉及很多的解决方案，适合没有项目经验的同学学习。
很多squid 优化只限于在 squid 参数和系统参数上面的调整。但是这个实在只是细枝末节的事情，只要不是太弱智的配置导致无法缓存，squid的性能不会有太大差距，也就提高10%左右，只有实际的业务针对 squid 进行一些调整，squid 才会真正爆发出他的能量，很多时候有 100%-200% 的提升。
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
前端架构 用户请求到达网站应用服务器之前的环节 浏览器优化 浏览器本地页面缓存 合并http减少请求次数 页面压缩 CDN 将静态页面分发到离用户最近的cdn服务器 动静分离，静态资源独立部署 静态资源（js,css，网站logo,按钮图片等）部署在专门的服务器上，和web应用动态服务分离，并使用专门二级域名 图片服务 用户上传图片使用独立部署的图片服务器集群，并使用专门二级域名 反向代理 在应用服务器，静态资源服务器，图
国内，随着互联网的高速发展，因为各大通信公司的政策，造成了南电信北联通互通有局限性，再加上大小且质量参差不齐的运营商，在这特殊的氛围的互联互通下号称“八线合一”的机房开始崭露头角。互联网的广泛性使得网民分散在全国各地，由于全国地区的经济发展和互联网建设的不平衡，实际网民的体验往往受限于最后一公里的速度。在技术大喷井的年代，一些无聊或者有目的黑客攻击也开始涌现，无论是渗透还是DDoS攻击都非常频繁，时刻威胁着网站的安全…… 上述种种问题，作为应用服务提供商，我们要如何解决此类问题呢？归根结底就是要充分利用好C
备忘 EXT3 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Ext3 ext3，第三扩展文件系统，是一个日志文件系统，常用于Linux操作系统。它是很多Linux发行版的默认文件系统。Stephen Tweedie在1999年2月的内核邮件列表[2]中，最早显示了他使用扩展的ext2，该文件系统从2.4.15版本的内核开始，合并到内核主线中[3]。 大小限制 ext3有一个相对较小的对于单个文件和整个文件系统的最大尺寸。这些限制依赖于文件系统的块大小；下面的表格总结了这些限制。 块尺寸 最大文件尺寸 最大文件系统尺寸
HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。
应对文件存储服务，传统做法是在服务器上部署文件服务比如FTP。但是随着数据变多，会遇到存储瓶颈。此时，本能的操作反应是：内存不够加内存，磁盘不够加磁盘—单机纵向扩展。但是单机能够扩展的内存磁盘是有上限的，不能无限制下去。
由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统，解决了大容量的文件存储和高并发访问问题，文件存取实现了负载均衡，适合存储 4KB~500MB 之间的小文件，特别适合以文件为载体的在线服务，如图片、视频、文档等等。
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
Linux：存在几十个文件系统类型：ext2，ext3，ext4，xfs，brtfs，zfs（man 5 fs可以取得全部文件系统的介绍）
文件管理系统中，索引文件结构是一种常见的文件组织方式，它通过索引来实现文件内容的快速访问。在索引文件结构中，主要涉及到几个关键概念：索引结点、物理磁盘块、直接索引、一级间接索引、二级间接索引、三级间接索引。
首先在这里介绍一下物理区和本地区是什么意思，物理区就是物理上连续的磁盘空间，即通常意义上的分区。本地区是指VMFS管理的物理区内分为保留区和本地区，前面一部分是保留区，后面部分是本地区。
2020年的春节，想必大家都印象深刻，除了新冠肺炎疫情，就是春晚各大APP的红包大战，让不少用户“薅”到了羊毛。
hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统；如果有个TB级别的文件，我们该怎么存储呢？分布式文件系统未出现的时候，一个文件只能存储在个服务器上，可想而知，单个服务器根本就存储不了这么大的文件；退而求其次，就算一个服务器可以存储这么大的文件，你如果想打开这个文件，效率会高吗
Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.
背景：今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取，并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读，但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取？脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了，想要快速读取文件，肯定得多线程一起读取。那问题来了，一个文件怎么样进行多线程读取，首先得知道每个线程要负责读取的位置，才可以多线程完整的读取一行的数据。
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
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