FastDFS系统架构解析-经典分布式文件存储系统介绍

经典分布式文件系统三：HDFS Hadoop是一个基于JAVA的支持数据密集型分布式应用的分布式文件系统。它不仅仅是一个用于存储的分布式文件系统，还设计为在由通用计算设备组成的大型集群上执行分布式应用的框架。Hadoop能够保证应用可以在上千个低成本商用硬件存储结点上处理PB级数据。作为Apache的开源项目，Hadoop得到了Yahoo的支持，且被应用于其Web搜索和商业广告业务。 Hadoop的开发受到Google的MapReduce和Google文件系统技术的启发，提供了与之类似的分布式文件系统框架。

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

Redis分布式存储系统是一种多节点的分布式存储解决方案，提高系统的可扩展性和容错能力。它通过在多个Redis实例之间分散数据，实现了数据的自动切分和高可用性。详细介绍了Redis集群的基础概念、数据分布机制、主从复制原理以及一致性保证。Redis集群采用固定数量的哈希槽来分配数据，保证了键与哈希槽之间的均匀分布，并能动态调整哈希槽以应对集群规模的变化。主从复制机制增强了系统的容错能力和可用性，当主节点发生故障时，系统会自动选举新的主节点以保持集群的运行。尽管Redis集群不提供强一致性保证，但在大多数场景下已经足够满足需求。

探究经典分布式文件系统架构 本丛书深入剖析各类分布式文件系统的核心技术原理及其特性，为软件开发人员提供宝贵的学习资源，助力其在分布式系统领域更上一层楼。

Memcached是一款性能卓越的分布式内存缓存服务器，其主要应用场景在于缓存数据库查询结果，以此减少对数据库的直接访问频率，最终实现提升动态Web应用速度和可扩展性的目标。

Google Bigtable是一种专为处理大规模数据而设计的分布式存储系统，其数据模型包括稀疏的多维排序Map，通过行关键字、列关键字和时间戳来标识和存储数据。Bigtable的设计简单灵活，支持PB级别的数据存储，并在成千上万台服务器上水平扩展。

深入探讨 Hadoop 分布式系统的核心架构及其关键组件。从数据存储到计算处理，详细阐述 Hadoop 如何实现海量数据的有效管理与分析。 核心内容: Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 架构详解，包括数据块存储、NameNode 和 DataNode 角色与交互机制。 深入分析 Hadoop MapReduce 计算模型，阐述其工作原理、数据处理流程以及容错机制。 探讨 Hadoop 生态系统中的重要组件，如 YARN 资源管理、Hive 数据仓库等，展现 Hadoop 生态的丰富性。 目标读者: 希望了解 Hadoop 架构和工作原理的技术人员。 对大数据处理和分布式系统感兴趣的学生和研究人员。

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。

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。