区块链技术的分布式存储是什么？

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。分布式和集中式存储集中存储的优缺点是，物理介质集中布放;视频流上传到中心对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。 分布存储，集中管理的优缺点是，物理介质分布到不同的地理位置;视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上 分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 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。 联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能 什么是分布式数据存储 定义：分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 特点： 1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。 2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。 3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。 分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。 分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。 统一存储和融合存储以及分布式存储的区别 统一存储具体概念： 统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。 基本简介： 统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。 工作方式： 既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。 分布式存储支持多节点，节点是什么，一个磁盘还是一个主控？ 一个节点是存储节点的简称，存储节点一般是一个存储服务器（必然带控制器），服务器之间通过高速网络互连。 现在越来越多的存储服务器使用arm CPU+磁盘阵列节省能耗，提高“容量能耗比”。 分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史： 1、单机文件系统 用于操作系统和应用程序的本地存储。 2、网络文件系统（简称：NAS） 基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。 3、集群文件系统 在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。 4、分布式文件系统 在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。 分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。 什么是Hadoop分布式文件系统 10分 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通浮计算机网络与节点相连。 Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapReduce和Google档案系统的概念类似。 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。 分布式文件存储系统采用什么方式 一。分布式Session的几种实现方式1.基于数据库的Session共享2.基于NFS共享文件系统3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。6. 基于cookie 进行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常 工作 。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话......

分布式存储系统定义分布式存储系统是大量普通PC服务器通过Internet互联，对外作为一个整体提供存储服务特性可扩展低成本高性能易用挑战分布式存储系统的挑战主要在于数据、状态信息的持久化，要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。分布式存储涉及的技术主要来自两个领域：分布式系统以及数据库。数据分布一致性容错负载均衡事务与并发控制易用性压缩/解压缩分类非结构化数据，一般的文档结构化数据， 存储在关系数据库中半结构化数据，HTML文档不同的分布式存储系统适合处理不同类型的数据：分布式文件系统非结构化数据，这类数据以对象的形式组织，不同对象之间没有关联，这样的数据一般称为Blob（二进制大对象）数据典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System另外，分布式文件系统也常作为分布式表格系统以及分布式数据库的底层存储，如谷歌的GFS可以作为分布式表格系统Google Bigtable 的底层存储，Amazon的EBS（弹性存储块）系统可以作为分布式数据库（Amazon RDS）的底层存储总体上看，分布式文件系统存储三种类型的数据：Blob对象、定长块以及大文件分布式键值系统较简单的半结构化数据，只提供主键的CRUD（创建、读取、更新、删除）典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair分布式表格系统较复杂的半结构化数据，不仅支持CRUD，而且支持扫描某个主键范围以表格为单位组织数据，每个表格包括很多行，通过主键标识一行，支持根据主键的CRUD功能以及范围查找功能典型的有Google Bigtable 以及 Megastore，Microsoft Azure Table Storage，Amazon DynamoDB等分布式数据库存储结构化数据，一般是由单机关系数据库扩展而来典型的包括MySQL数据库分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure

问题一：当前主流分布式文件系统有哪些?各有什么优缺点 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。 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. 问题二：分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 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。 联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能 问题三：什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上 问题四：什么是分布式数据存储 定义： 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 特点： 1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。 2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。 3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。 问题五：分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史： 1、单机文件系统 用于操作系统和应用程序的本地存储。 2、网络文件系统（简称：NAS） 基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。 3、集群文件系统 在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。 4、分布式文件系统 在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。 问题六：分布式文件系统和分布式数据库有什么不同 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。 分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。 问题七：分布式存储有哪些 华为的fusionstorage属于分布式 您好，很高兴能帮助您，首先，FusionDrive其实是一块1TB或3TB机械硬盘跟一块128GB三星830固态硬盘的组合。我们都知道，很多超极本同样采用了混合型硬盘，但是固态硬盘部分的容量大都只有8GB到32GB之间，这个区间无法作为系统盘来使用，只能作 问题八：linux下常用的分布式文件系统有哪些 这他妈不是腾讯今年的笔试题么 NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index） 网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS。 NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS， 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是： 1、本地工作站使用更少的磁盘空间，因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。 2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。 3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。 开发语言c/c++,可跨平台运行。 OpenAFS（openafs） OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统，允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的，每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中，从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行，因为从用户的角度上看，他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。 文件系统内容通常都是跨cell复制，一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存，以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统，它使用访问控制列表(ACL）以便可以进行细粒度的访问，这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public，运行在linux下。 MooseFs（derf.homelinux） Moose File System是一个具备容错功能的网路分布式文件统，它将数据分布在网络中的不同服务器上，MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题，它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台操作。 pNFS（pnfs） 网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN）的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序，至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的并行实现，将传输速率提高了几个数量级。 开发语言c/c++,运行在linu下。 googleFs 据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统，用于大型的，分布式的，对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。 问题九：分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。 问题十：linux 分布式系统都有哪些？ 常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。 GFS（Google File System） -------------------------------------- Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。 下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。 HDFS -------------------------------------- Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。 Ceph --------------------------------------- 是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。 说 ceph 性能最高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2.6.34 以上的内核才支持。 可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。 Lustre --------------------------------------- Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。 该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。 目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。

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。扩展资料：分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。参考资料来源：百度百科-分布式存储系统参考资料来源：百度百科-分散存储

什么是分布式存储这个词汇是源于国外，简称是DSS，简单来说，就是存储设备分布在不同的地理位置，数据就近存储，将数据分散在多个存储节点上，各个节点通过网络相连，对这些节点的资源进行统一的管理，从而大大缓解带宽压力，同时也解决了传统的本地文件系统在文件大小、文件数量等方面的限制。为什么分布式存储这么重要分布式存储的诞生有着很强的优越性，主要体现在灵活性、速度、成本等方面。灵活性方面：分布式存储系统使用强大的标准服务器（在CPU，RAM以及网络连接/接口中），它不再需要专门的盒子来处理存储功能。而且允许标准服务器运行存储，这是一项重大突破，这意味着简化IT堆栈并为数据中心创建单个构建块。通过添加更多服务器进行扩展，从而线性地增加容量和性能。速度方面：如果你研究一个专门的存储阵列，你会发现它本质上是一个服务器，但是他只能用于存储，为了拥有快速存储系统，你要花费的成本非常高。即使在今天大多数系统中，当你为存储系统进行扩展时，也不会提高整个系统的性能，因为所有流量都必须通过“头节点”或主服务器（充当管理节点）。但是在分布式存储系统中，任何服务器都有CPU，RAM，驱动器和网络接口，它们都表现为一个组。因此，每次添加服务器时，都会增加总资源池，从而提高整个系统的速度。成本方面：分布式存储组织将最大限度地降低基础设施成本高达90％！没错，是90%，因为驱动器和网络所花费的成本非常低，极大的提高了服务器的使用效率，同时，数据中心所花费的电力、空调费、所占空间等费用也减少了，管理起来更加方面，所需要的人也更少。这也是为什么如今各大公司都在部署分布式存储。

目前的ipfs、Filecion矿机越来越火热，对于很多人来说，不理解IPFS分布式存储是什么，也不知道Filecion矿机到底是什么意思，那让我们来聊一聊！Ipfs是一个全球性的、P2P点多点分布式存储协议，它可以将所有的相同的文件系统连接起来，传统的互联网协议HTTP主要是搜索域名地址，而ipfs则是搜索内容地址，ipfs的出现超越了http协议，未来的互联网可能会是ipfs趋势。 关于存储： 存储其实就是数据的存储，互联网的发展很迅速，5G时代的到来，无非带来了更多的考验，5G技术、大数据，的人工智能及物联网的到来，它们的运行，时时都是数据， 历史 数据与实时数据的积累，展示庞大的数据，这些数据的储存就成了大问题，原始的储存已经不能满足当下数据的需求，这些数据需要存储和流通。所以，像阿里云在10年前就开始研发数据云，因为马云看到了未来数据存储的量级，这种数据的量级会随着技术的进一步不断增长，目前一些全世界知名的数据云比如亚马逊云、阿里云、华为云、腾讯云等也无法满足世界增长的需求。所以世界，需要更大更好的更有保障的存储云。 储存分有DAS(直接储存）、集中储存、分布式储存三种。 DAS:主要是储存与计算连接，有扩展性、灵活性比较差。集中储存：它的设备类型丰富，主要是通过外部P/FC网络进行互连，具有扩展性；受控制器能力限制，扩展能力有限，属于PB级；设备到生命周期时需要更换，在数据迁移耗时需要耗力。分布式储存：分布式存储主要大规模应用于互联网，它追求扩展性和低成本，在进入传统企业市场后，开始构建了企业级存储能力，分布式存储的扩展性强，比较容易运维，上线快。 分布式储存指代的是一种的独特的系统框架类型，它是由一组通过互联网进行通信、为了完成共同任务而协调工作的计算机节点组成，它的存在是为了解决廉价的、普通机器完成单个计算机无法完成的计算和储存问题。它主要是为了利用更多的机器完成更多的数据计算和存储。简单的来说就像 汽车 拉货，比如 汽车 是机器，货物是数据，以前一个 汽车 运输货物的数量有限，需要换更大的货车，而现在想拉更多的货物就可以直接用火车，拉更多的货就直接加车厢，每个车厢都有动力，就不用担忧拉不动货物。分布式的存储原理就跟这个一样。存储经过几十年的发展，衍生出各种各样的存储产品，满足了企业应用的各种不同需求。在这个数字化的时代，存储的核心必须以客户为本、以数据为核心，倡导数据按需求服务的理念。 ipfs的“分布式存储”有两个非常重要的两个基石：存储和分布式。Ipfs分布式储存的特性主要是永久的、去中心化保存和共享文件 （区块链模式下的存储）。点对点分布式：P2P 点对点地保存着各种各样不同的数据。版本化：可追溯文件进行修改 历史 。内容寻址：通过文件内容生成独立哈希值来标识文件，而不是通过文件保存位置来标识，举个例子，就像我们找个人，没有电话的那个时代，我们是通过这人位置来找，需要找这个人所有可能存在的地方。而现在，我们是通过内容寻找位置的方式，只需搜索这个人的名字就可以找到这个人，节约了时间还有通过位置查找是遇见恶意的信息、遇到危险而导致自身的信息、网络、资金等受到威胁。它会把相同内容的文件在系统中备份唯一，节约了系统的存储空间 (区块链模式)。ipfs分布式存储简单地来说，就是将数据分散存储到多个数据存储服务器上。 关于Filecion矿机： 相信现在很多人都对虚拟货币并不陌生，很多人都在玩比特币，比特币是一种虚拟货币，这些虚拟货币的获取都需要用矿机来挖矿。而挖矿的方式有显卡挖矿、CPU挖矿等，知道了挖矿的方式，挖矿的原理，才能更好地挖取虚拟货币。那么Filecoin挖矿是什么意思呢? 为了保障IPFS项目的实施，还有防止所有的IPFS节点不会因为运营商恶意进行数据删改或者关停节点，导致存储用户无法获取数据数显的弊端。因此出现了Filecoin，Filecoin运用奖惩机制，通过保障节点的正常运行，来获得Filecoin的奖励，如果出现恶意的删改数据和关停节点Filecoin。Filecoin的出现保障了IPFS网络的正常运行，维持了网络秩序，那些违反了IPFS网络正常的将会罚款，收没所有的Filecoin奖励。一般正常情况下，不会出现这种情况，通过正常的节点运行就可以获得Filecoin奖励，只要有相应的奖励，几乎所有人都会遵守网络秩序。 在Filecoin 的初期，就跟比特币一样，大家都积极参加 Filecoin 挖矿工，希望在最早期成为环节中的一员，大家的想法都一样，想着越早进，挖得越多，就赚得更多，像早期滴滴的司机，大家都有赚到，因为设有有很多的奖励，而Filecoin也有很多的奖励政策。所以，IPFS硬盘矿机在市场上流行还不算多，早期选择一个好的矿机很关键。

分布式存储，分为文件存储，块存储和对象存储，是存储设备提供的不同类型的服务，适配不同的使用场景。分布式是存储设备的部署方式，是部署在一台机器上，还是一个多台设备组成的集群中。软件定义这个概念比较宽泛，是指通过软件功能来实现曾经通过专用硬件完成的工作，也就是说，对于存储硬件已经没有要求了，用通用硬件+存储软件来实现将一台服务器，变成存储设备。其实无论是不是软件定义存储，其内部都运行着存储系统软件，把这个词单拿出来，就是更加强调其对于硬件的无要求。

分布式存储是一种存储的方式，其“分布式”的理念是软件定义存储的基础，从概念上来说，软件定义存储的范围更大，除了存储之外，还包括管理、计算、网络接口等相关概念。或者说，分布式存储就是一种链接方式，而软件定义存储就是类似元核云存储、华为等企业所研发的软件产品。

分布式存储有块存储、对象存储、文件存储，有不同的开源项目如Ceph、GlusterFS、Sheepdog、Swift，还有不同的商业实现如Google、AWS、微软、金山、七牛、又拍、阿里云元核云等，思路或多或少都有些不同，可选的硬件种类也很多。似乎可选的东西太多了，而且各有优缺点。

分布式存储应用十分广泛，在云计算领域十分常见。因为业务特点和自身实力和资源等综合原因，很多大型的云计算厂商都会选择自主开发或二次开发分布式存储系统，这些厂商本身的产品性能也会比较稳定，在此我列举一下这些厂商。1. 公有云方面：阿里云的盘古和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾讯系产品的存储和计算。2. 私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。在这里特别提一下云宏的WinStore存储，他们的产品在金融领域应用非常广泛，除了自主研发的虚拟化平台，他们也特别提到这个存储技术，WinStore是他们自主研发的分布式存储系统，使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。

分布式存储的六大优点分布式存储往往采用分布式的系统结构，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，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下：　　1. 高性能　　一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。　　2. 支持分级存储　　由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。　　3. 一致性　　与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。　　4. 容灾性　　在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还非　　5. 扩展性　　6. 存储系统标准化

有关分布式存储的三个基本问题 文件系统vs对象存储——选型和趋势 块存储、文件存储、对象存储这三者的本质差别是什么 分布式存储的应用场景相对于其存储接口，现在流行分为三种: 对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S3 块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向块存储的接口） 文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。

一。分布式Session的几种实现方式 1.基于数据库的Session共享 2.基于NFS共享文件系统 3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？ 4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制 5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。 6. 基于cookie 进行session共享 或者是： 一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销 二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障 三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂 优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入 二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理 1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常<nobr oncontextmenu="return false;" onmousemove="kwM(3);" id="key3" onmouseover="kwE(event,3, this);" style="COLOR: #6600ff; BORDER-BOTTOM: 0px dotted; BACKGROUND-COLOR: transparent; TEXT-DECORATION: underline" onclick="return kwC();" onmouseout="kwL(event, this);" target="_blank">工作</nobr>。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。 http是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话，而且服务器也不会自动维护客户的上下文信息，那么要怎么才能实现网上商店中的 购物车呢，session就是一种保存上下文信息的机制，它是针对每一个用户的，变量的值保存在服务器端，通过SessionID来区分不同的客 户,session是以cookie或URL重写为基础的，默认使用cookie来实现，系统会创造一个名为JSESSIONID的输出cookie，我 们叫做session cookie,以区别persistent cookies,也就是我们通常所说的cookie,注意session cookie是存储于浏览器内存中的，并不是写到硬盘上的，这也就是我们刚才看到的JSESSIONID，我们通常情是看不到JSESSIONID的，但 是当我们把浏览器的cookie禁止后，web服务器会采用URL重写的方式传递Sessionid，我们就可以在地址栏看到 sessionid=KWJHUG6JJM65HS2K6之类的字符串。 明白了原理，我们就可以很容易的分辨出persistent cookies和session cookie的区别了，网上那些关于两者安全性的讨论也就一目了然了，session cookie针对某一次会话而言，会话结束session cookie也就随着消失了，而persistent cookie只是存在于客户端硬盘上的一段文本（通常是加密的），而且可能会遭到cookie欺骗以及针对cookie的跨站脚本攻击，自然不如 session cookie安全了。 通常session cookie是不能跨窗口使用的，当你新开了一个浏览器窗口进入相同页面时，系统会赋予你一个新的sessionid，这样我们信息共享的目的就达不到 了，此时我们可以先把sessionid保存在persistent cookie中，然后在新窗口中读出来，就可以得到上一个窗口SessionID了，这样通过session cookie和persistent cookie的结合我们就实现了跨窗口的session tracking（会话跟踪）。 在一些web开发的书中，往往只是简单的把Session和cookie作为两种并列的http传送信息的方式，session cookies位于服务器端，persistent cookie位于客户端，可是session又是以cookie为基础的，明白的两者之间的联系和区别，我们就不难选择合适的技术来开发web service了。 总之： 一、cookie机制和session机制的区别 　　具体来说cookie机制采用的是在客户端保持状态的方案，而session机制采用的是在服务器端保持状态的方案。 　　同时我们也看到，由于在服务器端保持状态的方案在客户端也需要保存一个标识，所以session机制可能需要借助于cookie机制来达到保存标识的目的，但实际上还有其他选择。 二、会话cookie和持久cookie的区别 　　如果不设置过期时间，则表示这个cookie生命周期为浏览器会话期间，只要关闭浏览器窗口，cookie就消失了。这种生命期为浏览会话期的cookie被称为会话cookie。会话cookie一般不保存在硬盘上而是保存在内存里。 　　如果设置了过期时间，浏览器就会把cookie保存到硬盘上，关闭后再次打开浏览器，这些cookie依然有效直到超过设定的过期时间。 　　存储在硬盘上的cookie可以在不同的浏览器进程间共享，比如两个IE窗口。而对于保存在内存的cookie，不同的浏览器有不同的处理方式。 三、如何利用实现自动登录 　　当用户在某个网站注册后，就会收到一个惟一用户ID的cookie。客户后来重新连接时，这个用户ID会自动返回，服务器对它进行检查，确定它是否为注册用户且选择了自动登录，从而使用户无需给出明确的用户名和密码，就可以访问服务器上的资源。 四、如何根据用户的爱好定制站点 　　网站可以使用cookie记录用户的意愿。对于简单的设置，网站可以直接将页面的设置存储在cookie中完成定制。然而对于更复杂的定制，网站只需仅将一个惟一的标识符发送给用户，由服务器端的数据库存储每个标识符对应的页面设置。 五、cookie的发送 1.创建Cookie对象 2.设置最大时效 3.将Cookie放入到HTTP响应报头 　 　如果你创建了一个cookie，并将他发送到浏览器，默认情况下它是一个会话级别的cookie:存储在浏览器的内存中，用户退出浏览器之后被删除。如 果你希望浏览器将该cookie存储在磁盘上，则需要使用maxAge，并给出一个以秒为单位的时间。将最大时效设为0则是命令浏览器删除该 cookie。 　 　发送cookie需要使用HttpServletResponse的addCookie方法，将cookie插入到一个 Set-Cookie HTTP请求报头中。由于这个方法并不修改任何之前指定的Set-Cookie报头，而是创建新的报头，因此我们将这个方法称为是addCookie，而 非setCookie。同样要记住响应报头必须在任何文档内容发送到客户端之前设置。 六、cookie的读取 1.调用request.getCookie 　　要获取有浏览器发送来的cookie，需要调用HttpServletRequest的getCookies方法，这个调用返回Cookie对象的数组，对应由HTTP请求中Cookie报头输入的值。 2.对数组进行循环，调用每个cookie的getName方法，直到找到感兴趣的cookie为止 　　cookie与你的主机(域)相关，而非你的servlet或JSP页面。因而，尽管你的servlet可能只发送了单个cookie，你也可能会得到许多不相关的cookie。 例如： 　　String cookieName = “userID”; Cookie cookies［］ = request.getCookies(); if (cookies!=null){ for(int i=0;i Cookie cookie = cookies［i］; if (cookieName.equals(cookie.getName())){ doSomethingWith(cookie.getValue()); } } } 七、如何使用cookie检测初访者 A.调用HttpServletRequest.getCookies()获取Cookie数组 B.在循环中检索指定名字的cookie是否存在以及对应的值是否正确 C.如果是则退出循环并设置区别标识 D.根据区别标识判断用户是否为初访者从而进行不同的操作 八、使用cookie检测初访者的常见错误 　　不能仅仅因为cookie数组中不存在在特定的数据项就认为用户是个初访者。如果cookie数组为null，客户可能是一个初访者，也可能是由于用户将cookie删除或禁用造成的结果。 　 　但是，如果数组非null,也不过是显示客户曾经到过你的网站或域，并不能说明他们曾经访问过你的servlet。其它servlet、JSP页面以及 非Java Web应用都可以设置cookie，依据路径的设置，其中的任何cookie都有可能返回给用户的浏览器。 　　正确的做法是判断cookie数组是否为空且是否存在指定的Cookie对象且值正确。 九、使用cookie属性的注意问题 　　属性是从服务器发送到浏览器的报头的一部分；但它们不属于由浏览器返回给服务器的报头。　 　　因此除了名称和值之外，cookie属性只适用于从服务器输出到客户端的cookie；服务器端来自于浏览器的cookie并没有设置这些属性。　 　 　因而不要期望通过request.getCookies得到的cookie中可以使用这个属性。这意味着，你不能仅仅通过设置cookie的最大时效， 发出它，在随后的输入数组中查找适当的cookie,读取它的值，修改它并将它存回Cookie，从而实现不断改变的cookie值。 十、如何使用cookie记录各个用户的访问计数 1.获取cookie数组中专门用于统计用户访问次数的cookie的值 2.将值转换成int型 3.将值加1并用原来的名称重新创建一个Cookie对象 4.重新设置最大时效 5.将新的cookie输出 十一、session在不同环境下的不同含义 　　session，中文经常翻译为会话，其本来的含义是指有始有终的一系列动作/消息，比如打电话是从拿起电话拨号到挂断电话这中间的一系列过程可以称之为一个session。 　　然而当session一词与网络协议相关联时，它又往往隐含了“面向连接”和/或“保持状态”这样两个含义。 　　session在Web开发环境下的语义又有了新的扩展，它的含义是指一类用来在客户端与服务器端之间保持状态的解决方案。有时候Session也用来指这种解决方案的存储结构。 十二、session的机制 　　session机制是一种服务器端的机制，服务器使用一种类似于散列表的结构(也可能就是使用散列表)来保存信息。 　　 但程序需要为某个客户端的请求创建一个session的时候，服务器首先检查这个客户端的请求里是否包含了一个session标识－称为session id,如果已经包含一个session id则说明以前已经为此客户创建过session，服务器就按照session id把这个session检索出来使用(如果检索不到，可能会新建一个，这种情况可能出现在服务端已经删除了该用户对应的session对象，但用户人为 地在请求的URL后面附加上一个JSESSION的参数)。 　　如果客户请求不包含session id，则为此客户创建一个session并且生成一个与此session相关联的session id，这个session id将在本次响应中返回给客户端保存。 十三、保存session id的几种方式 A．保存session id的方式可以采用cookie，这样在交互过程中浏览器可以自动的按照规则把这个标识发送给服务器。 B． 由于cookie可以被人为的禁止，必须有其它的机制以便在cookie被禁止时仍然能够把session id传递回服务器，经常采用的一种技术叫做URL重写，就是把session id附加在URL路径的后面，附加的方式也有两种，一种是作为URL路径的附加信息，另一种是作为查询字符串附加在URL后面。网络在整个交互过程中始终 保持状态，就必须在每个客户端可能请求的路径后面都包含这个session id。 C．另一种技术叫做表单隐藏字段。就是服务器会自动修改表单，添加一个隐藏字段，以便在表单提交时能够把session id传递回服务器。 十四、session什么时候被创建 　　一个常见的错误是以为session在有客户端访问时就被创建，然而事实是直到某server端程序(如Servlet)调用HttpServletRequest.getSession(true)这样的语句时才会被创建。 十五、session何时被删除 session在下列情况下被删除： A．程序调用HttpSession.invalidate() B．距离上一次收到客户端发送的session id时间间隔超过了session的最大有效时间 C．服务器进程被停止 　　再次注意关闭浏览器只会使存储在客户端浏览器内存中的session cookie失效，不会使服务器端的session对象失效。

做过一些集成项目，国内集群NAS（分布式文件系统）这块了解一些，随便说说，仅限于通用集群NAS宣传自研集群NAS的公司不少，OEM居多，做研发的不多，完全自研就更少了列一些接触过，完全自研，产品化程度相对高一些的吧大一点的，华为（oceanstor9000），曙光（parastor）市场上见的比较多了小一点的，龙存，这个算是老牌子了聚存，这个知道的人不多基于ceph的公司这几年不少，用过其中一家的东西，块这块还行，文件这块还需要时间分布式存储其实是一个比较大的领域有分布式数据库、分布式文件系统、分布式块（ServerSAN）、分布式对象存储之类做的公司挺多，不过真正都自己的代码的挺少，很多都是开源改的分布式数据来说一般互联网公司用的多，像阿里，腾讯、百度都有自己分布式数据库国内做分布式文件系统来说，数中科院的一帮人做的最早从中科院出来人基本的分为三家，曙光，龙存，达沃这三家基本都属于自研并且应用时间都在国内来说时间最久了也有像华为、淘宝、百度、腾讯的文件系统

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

云计算采用分布式计算存储的数据管理模式，通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算的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，提高了系统可靠性、可用性和存取效率，并易于扩展。云服务已不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡等计算机技术混合演进并跃升的结果。扩展资料：云计算是建立在先进互联网技术基础之上的，主要通过以下形式完成：1、软件即服务。通常用户发出服务需求，云系统通过浏览器向用户提供资源和程序等。值得一提的是，利用浏览器应用传递服务信息不花费任何费用。2、网络服务。开发者能够在API的基础上不断改进、开发出新的应用产品，大大提高单机程序中的操作性能。3、平台服务。一般服务于开发环境，协助中间商对程序进行升级与研发，同时完善用户下载功能，用户可通过互联网下载，具有快捷、高效的特点。4、互联网整合。利用互联网发出指令时，也许同类服务众多，云系统会根据终端用户需求匹配相适应的服务。5、商业服务平台。构建商业服务平台的目的是为了给用户和提供商提供一个沟通平台，从而需要管理服务和软件即服务搭配应用。6、管理服务提供商。参考资料来源：百度百科-云计算参考资料来源：百度百科-分布式存储

【答案】：B区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。区块链本质上是一个去中心化的数据库，是比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

【答案】：B区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益数学算法。区块链本质上是一个去中心化数据库，是比特币底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易信息，用于验证其信息有效性（防伪）和生成下一个区块。

Filecoion项目可以理解为是运行在IPFS网络里的激励制度。FIL是Filecoin项目基于Filecoin公链发行的Token，全称是Filecoin，中文名叫文件币，符号是FIL。打开百度APP看高清图片Filecoin是由美国协议实验室及其首席执行官胡安.贝奈特发起的一个项目，面向大众的加密货币和数字支付系统，是基于IPFS系统开发的去中心化存储项目。IPFS是什么？Filecoin由区块链，检索节点，存储节点和本机令牌（filecoin）组成。存储节点是矿工，所有储存矿工必须通过承诺存储，提交抵押品并遵守时空证明（PoSt）来参与Filecoin采矿协议。PoST允许网络的任何成员验证存储提供商是否履行其职责：在约定的时间段内存储外包数据。 为了防止不良行为者试图存储的数据副本少于存储的数据副本，filecoin还具有复制证明（PoRep）机制，要求矿工证明他们正在存储他们所说的数据。系统设计允许用户使用网络的本机加密货币Filcoin在可用设备上租用存储。客户花费文件币来共享和检索数据，反之，矿工通过存储和提供数据来获得Filecoin。为了激励矿工投资存储而不是计算能力，网络选择矿工创建新块的概率与当前使用的与网络其余部分相关的存储成比例。Filecoin 可以为 IPFS 在全球范围内提供大量节点，同时自身还拥有一个巨大的分布式存储空间，解决了 IPFS 的存储问题。Filecoin通过预售和初始硬币发行（ICO）销售的2亿个Filecion获得资金，分别为5200万美元和2.058亿美元。在2017年8月的初始硬币发行（ICO）期间，该项目通过CoinList销售SAFT（未来令牌的简单协议），作为项目上线后未来对filecoin令牌的要求。ICO持续了一个月，当时是迄今为止最大的募集资金ICO，投资额为2.57亿美元，约20亿人民币。

9)查看卷 gluster volume info gluster volume stop 卷名 停止 gluster volume delete 卷名 删除注： 删除 磁盘 以后，必须删除 磁盘( 数据目录 ) 中的 （ .glusterfs/ .trashcan/ ）目录。 否则创建新 volume 相同的 磁盘 会出现文件 不分布，或者 类型 错乱 的问题。 gluster peer detach 节点名 删除节点 。 添加GlusterFS节点： gluster peer probe swarm-node-3 gluster volume add-brick models swarm-node-3:/opt/gluster/data 注：如果是复制卷或者条带卷，则每次添加的Brick数必须是replica或者stripe的整数倍 配置卷 gluster volume set 缩容volume: 先将数据迁移到其它可用的Brick，迁移结束后才将该Brick移除： gluster volume remove-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data start 在执行了start之后，可以使用status命令查看移除进度： gluster volume remove-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data status 不进行数据迁移，直接删除该Brick： gluster volume remove-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data commit 注意，如果是复制卷或者条带卷，则每次移除的Brick数必须是replica或者stripe的整数倍。 扩容： gluster volume add-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data 修复命令: gluster volume replace-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data commit -force 迁移volume: gluster volume replace-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data start pause 为暂停迁移 gluster volume replace-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data pause abort 为终止迁移 gluster volume replace-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data abort status 查看迁移状态 gluster volume replace-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data status 迁移结束后使用commit 来生效 gluster volume replace-brick models swarm-node-2:/opt/gluster/data swarm-node-3:/opt/gluster/data commit 均衡volume: gluster volume models lay-outstart gluster volume models start gluster volume models startforce gluster volume models status gluster volume models stop gluster 性能调优： 开启 指定 volume 的配额： (models 为 volume 名称) gluster volume quota models enable 限制 models 中 / (既总目录) 最大使用 80GB 空间 gluster volume quota models limit-usage / 80GB gluster volume set models performance.cache-size 4GB gluster volume set models performance.flush-behind on gluster volume set models performance.io-thread-count 32 gluster volume set models performance.write-behind on 部署GlusterFS客户端并mount GlusterFS文件系统 (客户端必须加入 glusterfs hosts 否则报错。) yum install -y glusterfs glusterfs-fuse mkdir -p /opt/gfsmnt mount -t glusterfs swarm-manager:models /opt/gfsmnt/ 确认挂载结果： mount -t fuse.glusterfs 查看卷 gluster volume list / 列出集群中的所有卷 / gluster volume info [all] / 查看集群中的卷信息 / gluster volume status [all] / 查看集群中的卷状态 / 更改卷类型 1.需要先卸载挂载的目录 umount ／mnt 2.停止卷 3.更改卷的类型 语法：gluster volume set test-volume config.transport tcp,rdma OR tcp OR rdma 例子： 重新均衡卷 语法：gluster volume rebalance <VOLNAME> fix-layout start 例子：gluster volume rebalance test-volume fix-layout start

IPFS(InterPlanetary File System，星际文件系统），它是一种全新的超媒体文本传输协议，可以把它理解为一种支持分布式存储的网站。IPFS 诞生于2015年、2017年8月，IPFS 的激励层filecoin，公开众筹在很短时间内，就募集了超过2.57亿美金，相当于接近20个亿人民币的投资！所以它引起了全世界投资人的高度关注！与此同时它打破纪录，创造了当年全球ICO的奇迹，当之无愧的成为了一个全球瞩目堪比当年以太坊的明星项目！相对应的就是现在大家所熟悉的以 http 开头的中心化存储网站。这跟我们平时使用的百度云，阿里云这些网站有什么不一样呢？各位不妨思考一下，你存储在U盘，网盘上的这些数据 是绝对的安全吗？答案是否定的！它会丢失，甚至会被和谐掉，对吗？比如从前的金山网盘，360网盘，官方通道已经关闭了，文件需要大量的转移，时间精力都浪费了，另外像百度网盘，免费用户使用的空间也是有限的，如果你想增加储存容量就必须得充值，而且安全性也是有待考究的。而 IPFS 的网络存储文件，使用的是去中心化分片加密存储技术，把文件分割成了多个片段，存储在网络的各个节点上，而这些节点就是我们使用的电脑，当你下载文件的时候，或者想要打开文件的时候，IPFS 网络会自动把文件还原，给你使用、供你下载，可以防止某个人或者某个机构控制你的数据，也可以防止被黑客攻击，这样就可以保护我们的存储数据，不会被随意篡改、删除了！此外，使用IPFS 网络进行文件存储、文件下载，在速度方面 可是相当的快！IPFS 最大的神奇之处呢，是彻底告别了传统的HTTP协议常见的卡顿和404错误。互联网的发展一共经历的三个阶段：所谓的Web1.0，就是互联网的早期形态。提出年代：20世纪90年代中期特征表现：国内以搜狐、网易、新浪、腾讯为代表的一批门户型网站诞生，人们对新闻信息的获取是其利用网络的主要驱动力，巨大的点击流量诞生了新的商业模式。由网站的运营者生产内容。那时候的网站几乎不记录用户数据。这使得想在网上进行复杂的活动几乎不可能。因为你不知道谁来过，看得啥，做了什么。随着微博，微信的崛起，我们进入了现在所处的Web2.0时代。提出年代：21世纪初期特征表现：BBS、博客、RSS（聚合内容）兴起与繁荣。人的重要性与参与性上升，用户既是互联网内容的浏览者，也是制造者。在这个时代，每个人都是内容的生产者。如果说Web1.0时代给了我们一个绚丽的画廊，我们只是过客。只能被动的观看画廊中布置的作品。那么进入Web2.0时代，我们迎来了一个可以自由创新的共享空间。在这里我们即欣赏他人创作，可共享我们的创意。但这个空间的主人并不是我们。比如有一天你不用微信了，那么你在上面的所有信息也就没有了。换句话说，在Web2.0时代，你的网络身份不属于你自己。而是属于这些科技巨头。我们有没有可能主宰自己的数据呢？有！这就是Web3.0提出年代：2010年左右特征表现：网络模式实现不同终端的兼容，从PC互联网到WAP手机，移动互联让普通人群的参与方式呈现更多的可能。基于物联技术的飞跃，跨平台支付、大数据经济等发力迅猛。Web3.0的提法来自区块链，以太坊的联合创始人Gavin Wood博士。第一个提出了Web3.0的概念在这个网络中一切都是去中心化。没有服务器，没有中心化机构。更没有权威或垄断组织掌控信息流。而要构造这个一个庞大的Web3.0，信息存储和文件传输的去中心化就是核心之一。人类社会自进入互联网时代以来，信息爆发式增长，过去两年，新产生的数据占据了人类文明的90%，传统的硬盘级别磁盘列阵存储方式。也渐渐被在最新的云存储技术所替代。云存储就是把存储资源放到云上，然后供人存取。各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，保证数据的安全性并节约了存储空间。使用者可以在任何时间任何地点通过任何可联网的装置，使用云上数据。云存储同时也带来了很多隐患，最大的就是数据存储安全方面的问题。分为以下四类。第一类：最常见的就是服务器被攻击，数据被盗取的风险。第二类：属于操作失误或运作流程的缺陷比如腾讯云因为操作失误，导致创业公司，前言数控技术。存在在上面价值上千万的核心数据全部丢失，导致该公司直接停业。第三类：属于服务器自身故障，导致数据丢失或错误。比如亚马逊云。2019年8月，币安在使用过程中由于出现故障，导致比特币交易价格由正常的接近一万美元变为0.32美元 造成巨大损失第四类：如果服务商，因为亏损或者政策等原因停止运营，那用户的数据像何处迁移。数据安全由谁负责，这些都是云存储服务提供商所面临的困境。再说说中心化文件传输方案所面临的问题。主要是文件获取效率低下。有两种情况：1，当我们浏览或者下载一部高清电影。那么这台计算机服务器的响应速度和他 网络通信环境就限制了我们浏览和下载文件的速度。第二张我们要获取的这个文件。可能存储在地球的另一端的服务器上，在这种情况下。获取文件的速度也会低下。面对传统互联网安全性能查和效率低下的问题。有没有更好的解决办法呢？有，这就是基于点对点网络的去中心化文件存储及传输协议IPFS。IPFS，全称是星际文件系统（interplanetary file eystem）由毕业于斯坦福大学的创始人Juan Benet（胡安，贝内特）和他的团队创办。IPFS协议，主要从数据存储和文件传输。两个方面做了架构性的革新。比如大卫要在IFPS系统中保存一段视频，系统会把文件打碎成若干个大小一样的碎片。然后对每个碎片进行哈希运算得到一个数值，称为哈希值，然后再将所有这些碎片的哈希值及相关数据一起整理并在此进行哈希运算。得到一个最终的哈希值。然后被传输到IPFS系统中。很有可能你的文件中一部分碎片就存储在你邻居家的硬盘中。可是他既不知道这些碎片的内容是什么，也不知道替谁存储了文件，只要没有该文件对应的哈希值任何个人和机构就无法查看你的文件内容，这样我们就不用担心自己我数据被人利用。文件的碎片会被备份多次保留在IPFS系统中的多个节点上。这样即使黑客能攻击其中的个别节点。或者发生区域性的自然灾害，甚至类似911的这种。其他节点依然能保持文件的完整性，在文件传输方面。当我们使用IPFS访问或者下载文件时。我们像系统提交的是改文件的哈希值，因此，只要文件存在于整个IPFS系统中。系统就能帮我们通过最近的网络距离找出这个内容。这样的处理方式，至少在两个方面都比传统互联网有优势，在搜索方面。HTTP是根据地质寻找内容，比如在没有电话，电报的年代。张三的朋友李四住在北京东城区灯草胡同730号。如果张三要从杭州去找李四就得根据这个地址千里走单骑，结果好不容易到了地方。发现房子还在可是李四已经搬走了。这就是我们传统互联网搜索内容经常会碰到的问题。而在IPFS中，文件是按照内容进行搜索的。甭管李四在世界的哪个角落，我都可以通过各种通信设备找到他，而不再是通过古老的地址检索，在效率方面。比如张三要下载一份视频资料，一共10GB大小，如果这份资料存储在地球另一端某个服务器上。那得经过若干路由从遥远的服务器中，像蚂蚁搬家那样一点点的下载。就好比一艘货轮拉了满仓货物通过海洋慢慢的给运过来。而在IPFS中，系统会从离我们网络距离若干节点，同时向我们传输这个文件的碎片。由于每个碎片只有256KB大小，所以速度将快的惊人。因此无论从传输距离还是从传输容量上。IPFS都大大优于HTTP协议。尽管IPFS有大大了优点，但同时也有缺陷。比如在隐私的保护方面。由于在IPFS中，文件的检索是根据文件内容的哈希值来进行的，因此这个哈希值如果泄露给第三方。那么第三方就可以毫无门槛的下载这个文件，对此有没有解决办法呢？有！那就是用户把文件上传到IPFS之前，先对他进行加密。将即使第三方下载了这个文件，他也看不到原始内容。因此在Web3.0即将开启的时代，IPFS在数据确权，存储安全文件封发及传输效率方面都比Web2.0大大的迈进了一步，新生的IPFS虽然还不尽完善，但这并不影响他的贡献和价值。1991年，蒂姆 博纳斯 李发明的HTTP协议搭建了互联网世界的高速公路，从此我们对信息的传递可以在一瞬间抵达世界的各个角落。30年后，胡安 贝内特和他的团队创建了IPFS协议将重塑这个新世界的数据航道，让人类信息得以永存！正是因为有这样的一群人，推进着科技文明的进步。才得以让我们对未来的探索，有了更多的可能。然而如此宏大的系统要实现稳健运行，就得需要充足的燃料来维持，IPFS要想在完整的应用生态中发挥作用，还需要激励机制和一套完整的运行系统。为此Filecoin应运而生。

NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。目前国际著名的NAS企业有Netapp、EMC、OUO等。[1]NAS被定义为一种特殊的专用数据存储服务器，包括存储器件（例如磁盘阵列、CD/DVD驱动器、磁带驱动器或可移动的存储介质）和内嵌系统软件，可提供跨平台文件共享功能。NAS通常在一个LAN上占有自己的节点，无需应用服务器的干预，允许用户在网络上存取数据，在这种配置中，NAS集中管理和处理网络上的所有数据，将负载从应用或企业服务器上卸载下来，有效降低总拥有成本，保护用户投资。[2]飞客数据恢复中心提供NAS本身能够支持多种协议（如NFS、CIFS、FTP、HTTP等），而且能够支持各种操作系统。通过任何一台工作站，采用IE或Netscape浏览器就可以对NAS设备进行直观方便的管理。[3]NAS将存储设备连接到现有的网络上来提供数据和文件服务。NAS服务器一般由存硬件、操作系统以及其上的文件系统等几个部分组成。NAS通过网络直接连接磁盘储存阵列，磁阵列具备了高容量、高效能、高可靠等特征。NAS将存储设备通过标准的网络拓扑结构连可以无需服务器直接上网，不依赖通用的操作系统，而是采用一个面向用户设计的，专门用于数据存储的简化操作系统，内置与网络连接所需的协议，从而使整个系统的管理和设置较为简单。[3]技术特点NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备，由工作站或服务器通过网络协议（如TCP/IP）和应用程序（如网络文件系统NFS或者通用Internet文件系统CIFS）来进行文件访问。大多数NAS连接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些连接依赖于企业的网络基础设施来正常运行。[4]为了提高系统性能和不间断的用户访问，NAS采用了专业化的操作系统用于网络文件的访问，这些操作系统既支持标准的文件访问，也支持相应的网络协议，因此NAS技术能够满足特定的用户需求。例如当某些企业需要应付快速数据增长的问题，或者是解决相互独立的工作环境所带来的系统限制时，可以采用新一代NAS技术，利用集中化的网络文件访问机制和共享来解决这些问题，从而达到减少系统管理成本，提高数据备份和恢复功能的目的。[4]

Ceph，GFS，HDFS。一、 CephCeph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。二、 GFSGFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。三、 HDFSHDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。【感兴趣的话点击此处，了解一下】小编建议可以到亿万克官网了解一下，亿万克将持续走在创新第一线，不断为客户提供更加优质服务，为国家信息安全和新型数据中心建设保驾护航，助力国家碳中和碳达峰步入新篇章。

云计算的五大关键技术如下：云计算平台管理技术、分布式计算的编程模式、分布式海量数据存储、海量数据管理技术、虚拟化技术。1、云计算平台管理技术：云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障。2、分布式计算的编程模式：云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map—Reduce.Map—Reduce是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。3、分布式海量数据存储：云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。4、海量数据管理技术：云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT sT~lO数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。5、虚拟化技术：指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。

从数据的安全角度考虑，在一个数据中心内分布式存储是不需要再进行备份的，因为分布式存储自身在存储内已经做了多份冗余来保证数据的绝对冗余，所以数据丢失的可能性几乎为零。但由于分布式存储都是在线存储，如果客户行业监管会有离线存储的要求就需要客户自行进行备份。

一、 CephCeph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。二、 GFSGFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。三、 HDFSHDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。

国内知名的分布式存储公司主要有：阿里云、腾讯云、杉岩数据、华为、元核云、XSKY、青云等。温馨提示：以上信息仅供参考。应答时间：2021-07-22，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

【答案】：C实际硬件环境中，磁盘可能损坏，服务器可能宕机，网络可能失效……为处理这些不可预期的硬件故障，保证数据的完整性和业务的可用性，需要通过全冗余设计等一系列软件层面的设计，来弥补硬件不可靠带来的数据可靠性和可用性问题。分布式存储采用了多副本冗余机制，基于策略配置，实现数据及其副本跨硬盘、跨存储节点、跨机架的存储，并通过强一致性复制技术确保各个数据副本的一致性，这样即便一个数据服务器甚至整个机架停机也完全不影响数据可靠性和可用性。

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币价波动较大，无法估计时间。首先，fil币价处于早期阶段，FIL币价格波动大。FIL币发展的早期，较高的币价对fil的收益有影响，但较低的币价会降低成本。其次，fil币设置了特殊的经济模型，来保障矿工存储数据的安全性和效率性。矿工需要提前准备一定数量的fil币作为质押币，用来保障存储数据的安全性，后期会返还。矿工还要准备一定数量的fil币作为GAS费消耗来支付网络节点的费用。最后，fil币具有实际应用作为基础，是区块链中唯一具有拥有落地应用价值的数字货币。Fil币ipfs的分布式存储协议，是目前互联网数字货币存储板块的第一枚。参与fil币过程只要利用储存进行，不会过于消耗计算机的计算性能，耗电低，在未来fil将可以通过存储真实数据来运行fil，fil的使用价值有着巨大的发展潜力。在目前的区块链市场中，分布式存储打造新一代因特网底层传输协议，是当前最强的趋势风口之一。关于fil，是具有实际价值的数字货币，通过区块链技能来完成项目的落地应用，结果只会是得到市场的发掘和认同。FIL币有实际应用作为基础，比特币没有实际应用作为基础。比特币是数字货币第一枚，揭开了区块链的序幕，打通了数字货币发展的高速通道，是币圈当之无愧的领头羊。不过比特币并没有实际应用价值作为基础，挖比特币的过程基本上是在无端消耗计算机的计算性能，而且还耗费了巨大的电力能源，非常不环保。FIL币是基于WEB3.0分布式存储协议IPFS而发行的代币，属于互联网存储板块第一币。而且FIL币挖矿过程是利用存力挖矿，并不会过于消耗计算机的计算性能，相对电能消耗也较低，在未来矿工还有望通过存储真实数据来挖矿，其使用价值发展潜力巨大。根据白皮书，经济模型的分析，这个目标还是可以达成的。从长久持续稳定收益的角度，建议以挖矿为主。如今灰度基金正式持仓FIL，A股上市公司投资5.8亿参与FIL挖矿，国内大型游戏魔兽的九城布局千万美金元投资FIL挖矿，福建福州最大的中心化云计算服务供应商布局分布式存储，华为、阿里云、腾讯云也都在布局。而2021年算是散户参与投资的最好的一个机会，选择一家有实力的靠谱矿商参与挖矿尤为重要。Filecoin就是试图建立的是一个分散式存储交易市场，它通过构建存储建设、存储交易以及数据检索的网络协议，以期打造Web 3.0时代的数字新基建，为数据私有化的未来奠定基础。按照现在FIL的价格走势，再过一段时间，很多普通人和小企业就没有机会参与进来了，可能实力不够。就像比特币，现在已经完全机构化了。我们可以进一步畅想，随着5G和大数据时代的到来，人类数据存储需求将呈指数倍增，到了2025年，全球存储市值会达到23万亿美金，到那时，HTTP大部分已经被替代，23万亿大都是分布式存储的天下。而到那时，诸多的分布式存储的项目中，IPFS是最有机会独占鳌头的。还有一个细节，2026年FIL币产出将迎来减半！而且随着全网算力的增加，产出效率也是一直在下滑。而纵观BTC的历史，每一次减半随即就迎来了一波牛市，2012年减半，2013年牛市BTC价格从2U增长到1200U；2016年减半，2017年牛市BTC价格从650U增长到19000U。

分布式存储要求cpu一样。分布式存储就是将数据分散存储到多个存储服务器上，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，实际上数据分散的存储在企业的各个角落。要求cpu一样。

分布式 存储就是DAS ，就是服务器里面放着硬盘，多台服务器的话就是分布式存储，数据分散，不易于管理。集中存储就是 NAS,SAN，将服务器和硬盘分开，数据都存放NAS设备中，NAS设备再级联磁盘阵列，然后多个服务器对这个NAS设备进行访问，操作，集中数据管理，提高利用率，解放服务器！

海量存储不一定是分布式的，有可能在单机上挂在很多的磁盘，不过这要考虑你说的海量是多大的数据量了，现在通常用时髦的“大数据”代替海量数据的说法分布式存储是解决单机存储容量限制以及单点故障诞生的，分布式存储可能存储海量数据，但其本身是不是海量存储还是要看你怎么定义这个量^_^

当然是在云服务器的硬盘里！云服务器是云计算服务的重要组成部分，是面向各类互联网用户提供综合业务能力的服务平台。平台整合了传统意义上的互联网应用三大核心要素：计算、存储、网络，面向用户提供公用化的互联网基础设施服务。云服务器服务包括两个核心产品：面向中小企业用户与高端用户的云服务器租用服务；面向大中型互联网用户的弹性计算平台服务。云服务器平台的每个集群节点被部署在互联网的骨干数据中心，可独立提供计算、存储、在线备份、托管、带宽等互联网基础设施服务。集群节点由以下硬件构成：管理服务器：采取双机热备的方式，对整个节点的所有计算服务器、共享存储、网络进行管理，同时对外提供管理整个节点的API。管理服务器上提供：管理服务（管理节点的计算服务器，对外提供管理接口）、DHCP 服务（为计算服务器的网络启动分配管理网段的IP）、tftp 服务（为计算服务器的网络启动提供远程启动映象）、nbd 服务（为计算服务器提供网络块设备服务）。管理服务器上还会运行一个数据采集程序，他定时将各种性能数据采集下来并发送到中央的数据采集服务器上存储服务器群：存储服务器可以是ISCSI 或内置存储容量比较大的x86 服务器，通过 集群文件系统组成一个统一的存储池，为节点内的虚拟机提供逻辑磁盘存储、非结构数据存储以及整合备份服务。计算服务器群：计算服务器是高配置的八核以上服务器，计算服务器无需安装操作系统，但必须具备网络引导功能，其上运行一个Linux微内核、云计算机软件、一个与管理服务器进行通讯的Agent交换机：按不同功能和节点性能要求配备多个三层交换机，分别负责管理网段、公网交换网段、内部交换网段、存储网段等分布式存储技术原理：分布式存储用于将大量服务器整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务。分布式文件系统、分布式数据库允许访问共同存储资源，实现应用数据文件的IO共享。易迈云的云存储系统同时兼顾数据安全与IO问题。个别服务商保存3份数据以牺牲IO速度为代价，只有极低的IO速度，其他国内云厂商一般采用本机阵列存储，虽然IO快但是可靠性不高，本机硬件或存储损坏的情况下，业务中断时间较长。易迈互联创造性地解决了这个问题，通过高速的万M网络和极优的算法，既保证了数据安全也提供极优的磁盘读写速度。资源调度虚拟机可以突破单个物理机的限制，动态的资源调整与分配消除服务器及存储设备的单点故障,实现高可用性。当一个计算节点的主机需要维护时，可以将其上运行的虚拟机通过热迁移技术在不停机的情况下迁移至其他空闲节点，用户会毫无感觉。在计算节点物理损坏的情况也，也可以在3分钟左右将其业务迁移至其他节点运行，具有十分高的可靠性。存储介质肯定还是硬盘了，2TB或者3TB的SATA硬盘目前还是主流。不过现在也有部分存储硬件提供商采用固态硬盘构建全闪存阵列，可以提供非常高的传输速度和非常高的随机I/O

什么是分布式存储分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。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，无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，使用多个存储服务器共享存储负载，利用位置服务器定位存储信息，不仅提高了系统的可靠性，可用性和访问效率，而且易于扩展。

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。扩展资料：分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。参考资料来源：百度百科-分布式存储系统参考资料来源：百度百科-分散存储

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。扩展资料：分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。参考资料来源：百度百科-分布式存储系统参考资料来源：百度百科-分散存储

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。 1.系统弹性扩展技术2.存储层级内的优化技术3.针对应用和负载的存储优化技术分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。但是由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。

中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。

分布式存储的优势可扩展：分布式存储系统可以扩展到数百甚至数千个这样的集群大小，并且系统的整体性能可以线性增长。低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在低成本服务器上构建分布式存储系统。此外，线性可扩展性还能够增加和降低服务器的成本，并实现分布式存储系统的自动操作和维护。高性能：无论是针对单个服务器还是针对分布式存储群集，分布式存储系统都需要高性能。易用性：分布式存储系统需要提供方便易用的界面。此外，他们还需要拥有完整的监控和操作工具，并且可以轻松地与其他系统集成。

区别：1、物理介质分布不同。集中存储：物理介质集中布放。分布存储：物理介质分布到不同的地理位置。2、视频流上传不同：集中存储：视频流上传到中心。分布存储：视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。3、对机房有要求不同：集中存储：对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。分布存储：对骨干网带宽没有什么要求，可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;。小容量设备分布部署，对机房环境要求低。扩展资料：集中存储：指建立一个庞大的数据库，把各种信息存入其中，各种功能模块围绕信息库的周围并对信息库进行录入、修改、查询、删除等操作的组织方式。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。参考资料：百度百科-集中存储百度百科-分布式存储系统

分布式存储应用十分广泛，在云计算领域十分常见。因为业务特点和自身实力和资源等综合原因，很多大型的云计算厂商都会选择自主开发或二次开发分布式存储系统，这些厂商本身的产品性能也会比较稳定，在此我列举一下这些厂商。1. 公有云方面：阿里云的盘古和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾讯系产品的存储和计算。2. 私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。在这里特别提一下云宏的WinStore存储，他们的产品在金融领域应用非常广泛，除了自主研发的虚拟化平台，他们也特别提到这个存储技术，WinStore是他们自主研发的分布式存储系统，使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。

分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。 分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。 分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 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。 联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能 MongoDB 适合做分布式图片文件存储么？ 如果硬件上舍得投入(比如N台32GB起的大内存机),gridfs很合适海量小文件, 不过两台机我觉得还不如把静态文件这块外包给第三方云存储 软件定义存储和 分布式存储的区别 软件定义存储其实是个伪命题，你可以看下冬瓜哥的一篇文章。你也可以这么理解，分布式存储就是软件定义存储的一种方式。 集中式存储和分布式存储有什么区别 分布式 存储就是DAS ，就是服务器里面放着硬盘，多台服务器的话就是分布式存储，数据分散，不易于管理。 集中存储就是 NAS,SAN，将服务器和硬盘分开，数据都存放NAS设备中，NAS设备再级联磁盘阵列，然后多个服务器对这个NAS设备进行访问，操作，集中数据管理，提高利用率，解放服务器！ 分布式存储与软件定义存储的区别？ 分布式存储是一种存储的方式，其“分布式”的理念是软件定义存储的基础，从概念上来说，软件定义存储的范围更大，除了存储之外，还包括管理、计算、网络接口等相关概念。或者说，分布式存储就是一种链接方式，而软件定义存储就是类似元核云存储、华为等企业所研发的软件产品。 统一存储和融合存储以及分布式存储的区别 统一存储具体概念： 统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。 基本简介： 统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。 工作方式： 既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。 什么是分布式数据存储 定义： 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 特点： 1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。 2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。 3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

三种存储方式：DAS、SAN、NAS三种存储类型：块存储、文件存储、对象存储块存储和文件存储是我们比较熟悉的两种主流的存储类型，而对象存储（Object-based Storage）是一种新的网络存储架构，基于对象存储技术的设备就是对象存储设备（Object-based Storage Device）简称OSD。本质是一样的，底层都是块存储，只是在对外接口上表现不一致，分别应用于不同的业务场景。分布式存储的应用场景相对于其存储接口，现在流行分为三种:对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S3块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向块存储的接口）文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。

中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。