分布式文件存储系统有哪些
目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。具体介绍如下：1、PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目，目前PVFS还存在以下不足：（1）单一管理节点：只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈；（2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况；（3）静态配置：对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。2、Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点，同PVFS类似，当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。3、PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。4、GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。5、相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：（1）使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担；（2）拥有多个元数据服务器，元数据也是分布式，使得元数据的管理不再是系统瓶颈；（3）令牌管理以字节作为锁的最小单位，也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据，对于数据的访问请求永远不会冲突。
当前主流分布式文件系统有哪些?
目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。\x0d\x0a 1.PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足：\x0d\x0a 1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;\x0d\x0a 2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;\x0d\x0a 3）静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。\x0d\x0a 2.Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。\x0d\x0a 3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。\x0d\x0a 4.GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。\x0d\x0a 5.相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：\x0d\x0a 1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;\x0d\x0a 2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;\x0d\x0a 3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突.
在hadoop项目结构中h dfs指的是什么
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。HDFS 具有以下优点：1、高容错性数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。2、适合批处理它是通过移动计算而不是移动数据。它会把数据位置暴露给计算框架。3、适合大数据处理处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。能够处理10K节点的规模。4、流式文件访问一次写入，多次读取。文件一旦写入不能修改，只能追加。它能保证数据的一致性。5、可构建在廉价机器上它通过多副本机制，提高可靠性。它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失，可以通过其它副本来恢复。HDFS 也有它的劣势，并不适合所有的场合：1、低延时数据访问比如毫秒级的来存储数据，这是不行的，它做不到。它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。2、小文件存储存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文件（默认64M）)的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。3、并发写入、文件随机修改一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。
Hadoop（一) HDFS概念及原理总结
HDFS的文件读取原理，主要包括以下几个步骤：
1、首先调用FileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。
2、DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一block按照重复数会返回多个locations，这些locations按照hadoop拓扑结构排序，距离客户端近的排在前面。
3、前两步会返回一个FSDataInputStream对象，该对象会被封装成 DFSInputStream对象，DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流。客户端调用read方法，DFSInputStream就会找出离客户端最近的datanode并连接datanode。
4、数据从datanode源源不断的流向客户端。
5、如果第一个block块的数据读完了，就会关闭指向第一个block块的datanode连接，接着读取下一个block块。这些操作对客户端来说是透明的，从客户端的角度来看只是读一个持续不断的流。
6、如果第一批block都读完了，DFSInputStream就会去namenode拿下一批blocks的location，然后继续读，如果所有的block块都读完，这时就会关闭掉所有的流。
HDFS的文件写入原理，主要包括以下几个步骤：
1、客户端通过调用 DistributedFileSystem 的create方法，创建一个新的文件。
2、DistributedFileSystem 通过 RPC（远程过程调用）调用 NameNode，去创建一个没有blocks关联的新文件。创建前，NameNode 会做各种校验，比如文件是否存在，客户端有无权限去创建等。如果校验通过，NameNode 就会记录下新文件，否则就会抛出IO异常。
3、前两步结束后会返回 FSDataOutputStream 的对象，和读文件的时候相似，FSDataOutputStream 被封装成 DFSOutputStream，DFSOutputStream 可以协调 NameNode和 DataNode。客户端开始写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet，然后排成队列 data queue。
4、DataStreamer 会去处理接受 data queue，它先问询 NameNode 这个新的 block 最适合存储的在哪几个DataNode里，比如重复数是3，那么就找到3个最适合的 DataNode，把它们排成一个 pipeline。DataStreamer 把 packet 按队列输出到管道的第一个 DataNode 中，第一个 DataNode又把 packet 输出到第二个 DataNode 中，以此类推。
5、DFSOutputStream 还有一个队列叫 ack queue，也是由 packet 组成，等待DataNode的收到响应，当pipeline中的所有DataNode都表示已经收到的时候，这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。
6、客户端完成写数据后，调用close方法关闭写入流。
7、DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里，然后等待 ack 信息，收到最后一个 ack 后，通知 DataNode 把文件标示为已完成。
