探究经典分布式文件系统架构

Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，源自于Carnegie Mellon University的开源项目。自1999年成立以来，Lustre已广泛应用于世界顶级的计算系统，如Bule Gene和Red Storm，支持核武器模拟和分子动力学模拟等关键领域。

HDFS是大数据的核心组件之一，Hive的数据存储在HDFS中，Mapreduce和Spark的计算数据也存储在HDFS中，HBase的region也在HDFS中。在HDFS shell客户端，我们可以进行上传、删除等多种操作，并管理文件系统。熟练使用HDFS有助于更好地理解和掌握大数据技术。实验的主要目的是掌握HDFS的常用操作和文件系统管理。

FastDFS 优势： 使用方便，无需二次开发 去除文件索引数据库，提升性能 扩容方便 性能更佳： 无文件索引数据库，整体性能优于 MogileFS 使用 C 语言编写，代码简洁高效 采用 socket 通信和内存零拷贝，传输效率高

此讲义讲解了分布式文件系统HDFS

MooseFS支持FUSE，部署相对轻量级。存在单点依赖问题。国内应用较多。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，处理大数据存储和处理需求。它通过在廉价硬件上分布数据和计算任务来提供高容错性和高可靠性。HDFS适用于需要处理大规模数据的应用场景，如数据分析和机器学习。

MooseFS是一个采用C语言编写的高容错性分布式文件系统，能够将数据资源分布存储在多台不同的物理介质上，并为用户提供统一的访问接口。用户可以通过mfsmount与管理服务器交互，操作元数据文件并与数据服务器交换数据，这一机制基于FUSE（用户空间文件系统），使MooseFS能够在支持FUSE的操作系统上工作，如Linux、FreeBSD、OpenSolaris和MacOS等。

深入探讨Hadoop分布式文件系统（HDFS）的架构设计，并详细解析其读写流程。 一、HDFS架构解析 HDFS采用主从架构，主要由NameNode、DataNode和Client三个核心组件构成： NameNode: 作为集群的主节点，负责管理文件系统的命名空间、数据块元数据以及数据块到DataNode的映射关系。 DataNode: 作为集群的从节点，负责存储实际的数据块，并根据客户端或NameNode的指令执行数据读写操作。 Client: 代表用户与HDFS进行交互，包括文件上传、下载、删除等操作。 二、HDFS读写流程解析 1. 文件写入流程： a. 客户端将文件分割成多个数据块，并向NameNode发起文件写入请求。b. NameNode根据数据块副本策略选择合适的DataNode节点，并将节点信息返回给客户端。c. 客户端将数据块写入到第一个DataNode节点，并由该节点依次将数据块复制到其他副本节点，形成数据管道。d. 当所有副本节点写入完成，客户端向NameNode确认写入成功。 2. 文件读取流程： a. 客户端向NameNode发送文件读取请求，获取目标文件的数据块位置信息。b. NameNode根据数据块副本策略，选择距离客户端最近的DataNode节点，并将节点信息返回给客户端。c. 客户端直接从选定的DataNode节点读取数据块，并进行数据合并。 三、总结 HDFS通过主从架构和数据副本机制，实现了高容错性和数据可靠性。其读写流程设计精巧，能够高效地处理大规模数据的存储与访问。

Ceph的分层组件包括元数据服务器集群，负责存储集群中的元数据，管理文件系统的命名空间和数据存储位置。它还负责管理诸如文件打开、关闭和重命名等更高级的POSIX功能。