分布式键值存储

开发过程中，建议使用稳定的二进制文件，避免使用不稳定或损坏的master分支。Apache Pegasus是一个水平可伸缩和高一致性的分布式键值存储系统，使用基于哈希的分区分配数据，并通过共识协议确保高性能。Pegasus具有简单明确、易于使用的API，完全用C++编写，依赖本地文件系统的写入路径。飞马填补了Redis和之间的差距，为需要短延迟和强一致性保证的应用提供了解决方案。

Botellier是一种专为高效、可靠存储和检索大数据而设计的分布式键值数据库系统。在现代互联网应用中，这类数据库系统对于处理高并发、实时数据访问至关重要。键值存储是NoSQL数据库的一种常见类型，它通过键快速定位和操作对应的值，而无需关心数据结构。分布式系统由多个相互协作的节点组成，通过网络通信共同完成任务。Botellier作为分布式键值存储系统，可在多台机器上运行，提供高可用性和可扩展性。当单个节点无法满足性能或容量需求时，可通过增加节点来扩展系统。Botellier的核心是键值对模型，适合存储简单、无结构或半结构化数据。内存数据库标签表明数据存储在系统RAM中，而非传统磁盘上，避免磁盘

SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎是一款支持SequoiaDB 3.x作为后端数据库的分布式MySQL存储引擎。它将扩展支持多种数据库，如MongoDB和Redis等。为了提升可扩展性和性能，SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎可以替代InnoDB，将用户数据、索引和LOB存储在后端的分布式数据库中。构建时使用boost-1.59.0，源代码来自mysql-5.7.24以及SequoiaDB C++驱动3.0.1。

K2HDKC 是一个构建于 K2Hash 之上的分布式键值存储 (KVS) 集群系统。

随着信息技术的迅速发展，特别是城市化进程中视频监控系统的广泛应用，对数据存储的需求日益增加。这些需求不仅表现为数据量急剧增长，还体现在数据处理速度与效率方面。传统的存储方式（如基于IP-SAN的方案）已无法满足当前的需求。提供了一种针对大规模高清视频数据的高性能分布式存储系统。通过逻辑卷结构、两级索引结构和分组策略与互备机制，有效解决了传统存储方案中存在的随机读写、磁盘碎片等问题，提高了系统的可靠性和性能。

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。

HDFS是Hadoop分布式计算的存储基础。HDFS具有高容错性，可以部署在通用硬件设备上，适合数据密集型应用，并且提供对数据读写的高吞吐量。HDFS能够提供对数据的可扩展访问，通过简单地往集群里添加节点就可以解决大量客户端同时访问的问题。HDFS支持传统的层次文件组织结构，同现有的一些文件系统类似，如可以对文件进行创建、删除、重命名等操作。

HDFS: 大数据分布式存储核心揭秘Hadoop+Spark大数据技术（微课版） 作者：曾国荪、曹洁本章深入剖析 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），带您探索大数据存储的奥秘： 分布式文件系统架构：揭开 HDFS 架构的神秘面纱，深入讲解 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode 等核心组件的功能与协作机制。 数据存储原理：剖析 HDFS 如何将海量数据切片存储在集群节点上，并探究数据副本机制如何保障数据高可用性。 文件读写流程：以图解的方式详细展示 HDFS 文件的读写流程，让您对数据在集群中的流动过程一目了然。 HDFS 优化与实践：分享 HDF

HBase是Apache Hadoop生态系统中的一种分布式、高性能、版本化、列式存储的NoSQL数据库。这个压缩包“hbase-1.1.6-bin.tar.gz”包含了HBase 1.1.6版本的源码和可执行文件，符合《大数据技术原理与应用》第二版教材的要求。在Hadoop环境下，HBase广泛用于大规模数据处理，尤其在需要实时读写和高并发场景下表现出色。HBase的设计灵感来自于Google的Bigtable，采用多维稀疏索引表存储数据，包括行键、列族、时间戳和列。这种结构保证了数据查询的高效性，特别适用于大数据分析和实时数据服务。HBase架构分为Master-Slave模式，由HMas

基于Hadoop、HDFS和HBase技术，构建高性能、可扩展的栅格数据存储系统，实现分布式环境下的海量数据高效管理和查询。