底层数据存储系统

『壹』 ibm gpfs 容量

ibm gpfs容量3-4份。

IBM GPFS可以替代HDFS作为Hadoop架构的底层文件系统/数据存储。Hadoop主要是能够做DAS直连存储，（位于各个节点上的）硬盘是分布式的，数据会拷贝3-4份进行保护。Hadoop不需要高端的产品，不用共享存储，而是用分布式存储，它的成本相比共享存储（比如DS8000）要低。

集群存储提供了SAN和NAS结构的优点。在大多数使用集群存储的案例中，随着存储系统的扩容，性能也随之提升。一个大的集群存储的性能往往胜过一个SAN系统，但是价格也会更高。集群存储系统像NAS系统一样易于构建、操作和扩容。大多数集群存储系统没有传统NAS系统的固有瓶颈。

功能：

文件的系统是操作系统用于明确磁盘或分区上的文件的方法和数据结构；即在磁盘上组织文件的方法。也指用于存储文件的磁盘或分区，或文件系统种类。因此，可以说"我有2个文件系统"意思是他有2个分区，一个存文件，或他用 "扩展文件系统"，意思是文件系统的种类。

磁盘或分区和它所包括的文件系统的不同是很重要的。少数程序（包括最有理由的产生文件系统的程序）直接对磁盘或分区的原始扇区进行操作；这可能破坏一个存在的文件系统。大部分程序基于文件系统进行操作，在不同种文件系统上不能工作。

『贰』 以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据

如何从0到1搭建大数据平台
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去网络查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。

00 架构总览

通常大数据平台的架构如上，从外部采集数据到数据处理，数据显现，应用等模块。

01 数据采集

用户访问我们的产品会产生大量的行为日志，因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。

02 数据存储

无论上层采用何种的大规模数据计算引擎，底层的数据存储系统基本还是以HDFS为主。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。具备高容错性、高可靠、高吞吐等特点。

HDFS存储的是一个个的文本，而我们在做分析统计时，结构化会方便需要。因此，在HDFS的基础上，会使用Hive来将数据文件映射为结构化的表结构，以便后续对数据进行类SQL的查询和管理。

03 数据处理

数据处理就是我们常说的ETL。在这部分，我们需要三样东西：计算引擎、调度系统、元数据管理。

对于大规模的非实时数据计算来讲，目前一样采用Hive和spark引擎。Hive是基于MapRece的架构，稳定可靠，但是计算速度较慢；Spark则是基于内存型的计算，一般认为比MapRece的速度快很多，但是其对内存性能的要求较高，且存在内存溢出的风险。Spark同时兼容hive数据源。从稳定的角度考虑，一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎，特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。

实时计算引擎方面，目前大体经过了三代，依次是：storm、spark streaming、Flink。Flink已被阿里收购，大厂一直在推，社区活跃度很好，国内也有很多资源。

调度系统上，建议采用轻量级的Azkaban，Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。https://azkaban.github.io/

一般需要自己开发一套元数据管理系统，用来规划数据仓库和ETL流程中的元数据。元数据分为业务元数据和技术元数据。

业务元数据，主要用于支撑数据服务平台Web UI上面的各种业务条件选项，比如，常用的有如下一些：移动设备机型、品牌、运营商、网络、价格范围、设备物理特性、应用名称等。这些元数据，有些来自于基础数据部门提供的标准库，比如品牌、价格范围等，可以从对应的数据表中同步或直接读取；而有些具有时间含义的元数据，需要每天通过ETL处理生成，比如应用信息。为支撑应用计算使用，被存储在MySQL数据库中；而对于填充页面上对应的条件选择的数据，则使用Redis存储，每天/月会根据MySQL中的数据进行加工处理，生成易于快速查询的键值对类数据，存储到Redis中。
技术元数据，主要包括数据仓库中的模型说明、血缘关系、变更记录、需求来源、模型字段信息等，详细的可以查看数据分析师应该了解的数据仓库(3)

04 数据流转
通过上面一张图了解数据采集，数据处理，到数据展现的数据流转。通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。这是最基础的一条线，现在还有基于数据仓库进行的数据分析挖掘工作，会基于机器学习和深度学习对已有模型数据进一步挖掘分析，形成更深层的数据应用产品。

05 数据应用
俗话说的好，“酒香也怕巷子深”。数据应用前面我们做了那么多工作为了什么，对于企业来说，我们做的每一件事情都需要体现出价值，而此时的数据应用就是大数据的价值体现。数据应用包括辅助经营分析的一些报表指标，商城上基于用户画像的个性化推送，还有各种数据分析报告等等。

数据采集系统
01 “大”数据

海量的数据

当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了，所以首先我们面临的是海量的数据。

复杂的数据

复杂数据的概念和理想数据完全相反。所有数据集都有一定的复杂性，但有一些天生更难处理。通常这些复杂数据集没有定义结构(没有行列结构)，经常变化，数据质量很差。比如更新的网页日志，json数据，xml数据等。

高速的数据

高速数据通常被认为是实时的或是准实时的数据流。数据流本质上是在生成后就发给处理器的数据包，比如物联网的穿戴设备，制造业的传感器，车联网的终端芯片等等。处理实时数据流有很多挑战，包括在采集时不丢失数据、处理数据流中的重复记录、数据如何实时写入磁盘存储、以及如何进行实时分析。

02 采集工具
日志采集

我们业务平台每天都会有大量用户访问，会产生大量的访问日志数据，比如电商系统的浏览，加入购物车，下订单，付款等一系列流程我们都可以通过埋点获取到用户的访问路径以及访问时长这些数据；再比智能穿戴设备，实时都会采集我们的血压、脉搏、心率等数据实时上报到云端。通过分析这些日志信息，我们可以得到出很多业务价值。通过对这些日志信息进行日志采集、收集，然后进行数据分析，挖掘公司业务平台日志数据中的潜在价值。为公司决策和公司后台服务器平台性能评估提高可靠的数据保证。系统日志采集系统做的事情就是收集日志数据提供离线和在线的实时分析使用。目前常用的开源日志收集系统有Flume、Logstash、Filebeat。可以根据自己公司的技术栈储备或者组件的优缺点选择合适的日志采集系统，目前了解到的Flume使用的比较多。各个采集工具的对比如下：

具体组件的相关配置可以参考之前的文章《日志收集组件—Flume、Logstash、Filebeat对比》

数据库抽取

企业一般都会会使用传统的关系型数据库MySQL或Oracle等来存储业务系统数据。每时每刻产生的业务数据，以数据库一行记录的形式被直接写入到数据库中保存。

大数据分析一般是基于历史海量数据，多维度分析，我们不能直接在原始的业务数据库上直接操作，因为分析的一些复杂SQL查询会明显的影响业务数据库的效率，导致业务系统不可用。所以我们通常通过数据库采集系统直接与企业业务后台数据库服务器结合，在业务不那么繁忙的凌晨，抽取我们想要的数据到分析数据库或者到HDFS上，最后有大数据处理系统对这些数据进行清洗、组合进行数据分析。

常用数据库抽取工具：

阿里开源软件：DataX
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。开源的DataX貌似只能单机部署。

Apache开源软件：Sqoop
Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具，主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。可以集群化部署。

爬虫爬取

有很多外部数据，比如天气、IP地址等数据，我们通常会爬取相应的网站数据存储。目前常用的爬虫工具是Scrapy，它是一个爬虫框架，提供给开发人员便利的爬虫API接口。开发人员只需要关心爬虫API接口的实现，不需要关心具体框架怎么爬取数据。Scrapy框架大大降低了开发人员开发速率，开发人员可以很快的完成一个爬虫系统的开发。

03 数据存储
HDFS

2003年，Google发布论文GFS，启发Apache Nutch开发了HDFS。2004年，Google 又发布了论文《MapRece: Simplified Data Processing on Large Clusters》，Doug Cutting等人实现计算框架MapRece ，并与HDFS结合来更好的支持该框架。2006年项目从Butch搜索引擎中独立出来，成为了现在的Hadoop。

GFS隐藏了底层的负载均衡，切片备份等细节，使复杂性透明化，并提供统一的文件系统接口。其成本低，容错高，高吞吐，适合超大数据集应用场景。

HDFS原理:横向扩展，增加“数据节点”就能增加容量。
增加协调部门，“命名节点”维护元数据，负责文件系统的命名空间，控
外部访问，将数据块映射到数据节点。还会备份元数据从命名节点，它只与命名节点通信。
数据在多个数据节点备份。
通常关系型数据库存储的都是结构化的数据，我们抽取后会直接放到HDFS上作为离线分析的数据源。

HBase

在实际应用中，我们有很多数据可能不需要复杂的分析，只需要我们能存储，并且提供快速查询的功能。HBase在HDFS基础上提供了Bigtable的能力; 并且基于列的模式进行存储。列存储设计的优势是减少不必要的字段占用存储，同时查询的时候也可以只对查询的指定列有IO操作。HBase可以存储海量的数据，并且可以根据rowkey提供快速的查询性能，是非常好的明细数据存储方案，比如电商的订单数据就可以放入HBase提供高效的查询。

当然还有其他的存储引擎，比如ES适合文本搜索查询等。

04 总结
了解了上面的技术栈后，在实际数据接入中，你还会面临各种问题，比如如何考虑确保数据一致性，保障数据不能丢失，数据采集存储的效率，不能产生数据积压等，这些都需要对每个组件进行研究，适配适合你自己业务系统的参数，用最少的资源，达到最好的结果。

调度系统
目前大数据平台经常会用来跑一些批任务，跑批处理当然就离不开定时任务。比如定时抽取业务数据库的数据，定时跑hive/spark任务，定时推送日报、月报指标数据。任务调度系统已经俨然成为了大数据处理平台不可或缺的一部分，可以说是ETL任务的灵魂。

01 原始任务调度

记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。Crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越复杂，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。

02 调度系统
调度系统，关注的首要重点是在正确的时间点启动正确的作业，确保作业按照正确的依赖关系及时准确的执行。资源的利用率通常不是第一关注要点，业务流程的正确性才是最重要的。（但是到随着业务的发展，ETL任务越来越多，你会发现经常有任务因为资源问题没有按时启动！）

实际调度中，多个任务单元之间往往有着强依赖关系，上游任务执行并成功，下游任务才可以执行。比如上游任务1结束后拿到结果，下游任务2、任务3需结合任务1的结果才能执行，因此下游任务的开始一定是在上游任务成功运行拿到结果之后才可以开始。而为了保证数据处理结果的准确性，就必须要求这些任务按照上下游依赖关系有序、高效的执行，最终确保能按时正常生成业务指标。

一款成熟易用，便于管理和维护的作业调度系统，需要和大量的周边组件对接，要处理或使用到包括：血缘管理，权限控制，负载流控，监控报警，质量分析等各种服务或事务。

03 调度系统分类
调度系统一般分为两类：定时分片类作业调度系统和DAG工作流类作业调度系统

定时分片类作业调度系统

这种功能定位的作业调度系统，其最早的需要来源和出发点往往是做一个分布式的Crontab。

核心：

将一个大的任务拆成多个小任务分配到不同的服务器上执行， 难点在于要做到不漏，不重，保证负载平衡，节点崩溃时自动进行任务迁移等。
保证任务触发的强实时和可靠性
所以，负载均衡，弹性扩容，状态同步和失效转移通常是这类调度系统在架构设计时重点考虑的特性。

DGA工作流调度系统

这一类系统的方向，重点定位于任务的调度依赖关系的正确处理，分片执行的逻辑通常不是系统关注的核心，或者不是系统核心流程的关键组成部分。

核心：

足够丰富和灵活的依赖触发机制：比如时间触发任务，依赖触发任务，混合触发任务
作业的计划，变更和执行流水的管理和同步
任务的优先级管理，业务隔离，权限管理等
各种特殊流程的处理，比如暂停任务，重刷历史数据，人工标注失败／成功，临时任务和周期任务的协同等
完备的监控报警通知机制
04 几个调度系统
Airflow

Apache Airflow是一种功能强大的工具，可作为任务的有向无环图（DAG）编排、任务调度和任务监控的工作流工具。Airflow在DAG中管理作业之间的执行依赖，并可以处理作业失败，重试和警报。开发人员可以编写Python代码以将数据转换为工作流中的操作。

主要有如下几种组件构成：

web server: 主要包括工作流配置，监控，管理等操作
scheler: 工作流调度进程，触发工作流执行，状态更新等操作
消息队列：存放任务执行命令和任务执行状态报告
worker: 执行任务和汇报状态
mysql: 存放工作流，任务元数据信息
具体执行流程：

scheler扫描dag文件存入数据库，判断是否触发执行
到达触发执行时间的dag,生成dag_run，task_instance 存入数据库
发送执行任务命令到消息队列
worker从队列获取任务执行命令执行任务
worker汇报任务执行状态到消息队列
schler获取任务执行状态，并做下一步操作
schler根据状态更新数据库
Kettle

将各个任务操作组件拖放到工作区，kettle支持各种常见的数据转换。此外，用户可以将Python，java，JavaScript和SQL中的自定义脚本拖放到画布上。kettle可以接受许多文件类型作为输入，还可以通过JDBC，ODBC连接到40多个数据库，作为源或目标。社区版本是免费的，但提供的功能比付费版本少。

XXL-JOB

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求；将任务抽象成分散的JobHandler，交由“执行器”统一管理，“执行器”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑；因此，“调度”和“任务”两部分可以相互解耦，提高系统整体稳定性和扩展性。（后来才知道XXL是作者名字拼音首字母缩写）

调度系统开源工具有很多，可以结合自己公司人员的熟悉程度和需求选择合适的进行改进。

海豚调度

Apache DolphinScheler是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。

高可靠性
去中心化的多Master和多Worker服务对等架构, 避免单Master压力过大，另外采用任务缓冲队列来避免过载
简单易用
DAG监控界面，所有流程定义都是可视化，通过拖拽任务完成定制DAG，通过API方式与第三方系统集成, 一键部署
丰富的使用场景
支持多租户，支持暂停恢复操作. 紧密贴合大数据生态，提供Spark, Hive, M/R, Python, Sub_process, Shell等近20种任务类型
高扩展性
支持自定义任务类型，调度器使用分布式调度，调度能力随集群线性增长，Master和Worker支持动态上下线
05 如何自己开发一个调度系统
调度平台其实需要解决三个问题：任务编排、任务执行和任务监控。

任务编排，采用调用外部编排服务的方式，主要考虑的是编排需要根据业务的一些属性进行实现，所以将易变的业务部分从作业调度平台分离出去。如果后续有对编排逻辑进行调整和修改，都无需操作业务作业调度平台。
任务排队，支持多队列排队配置，后期根据不同类型的开发人员可以配置不同的队列和资源，比如面向不同的开发人员需要有不同的服务队列，面向不同的任务也需要有不同的队列优先级支持。通过队列来隔离调度，能够更好地满足具有不同需求的用户。不同队列的资源不同，合理的利用资源，达到业务价值最大化。
任务调度，是对任务、以及属于该任务的一组子任务进行调度，为了简单可控起见，每个任务经过编排后会得到一组有序的任务列表，然后对每个任务进行调度。这里面，稍有点复杂的是，任务里还有子任务，子任务是一些处理组件，比如字段转换、数据抽取，子任务需要在上层任务中引用实现调度。任务是调度运行的基本单位。被调度运行的任务会发送到消息队列中，然后等待任务协调计算平台消费并运行任务，这时调度平台只需要等待任务运行完成的结果消息到达，然后对作业和任务的状态进行更新，根据实际状态确定下一次调度的任务。
调度平台设计中还需要注意以下几项：

调度运行的任务需要进行超时处理，比如某个任务由于开发人员设计不合理导致运行时间过长，可以设置任务最大的执行时长，超过最大时长的任务需要及时kill掉，以免占用大量资源，影响正常的任务运行。
控制同时能够被调度的作业的数量，集群资源是有限的，我们需要控制任务的并发量，后期任务上千上万后我们要及时调整任务的启动时间，避免同时启动大量的任务，减少调度资源和计算资源压力；
作业优先级控制，每个业务都有一定的重要级别，我们要有限保障最重要的业务优先执行，优先给与调度资源分配。在任务积压时候，先执行优先级高的任务，保障业务影响最小化。
06 总结与展望
ETL 开发是数据工程师必备的技能之一，在数据仓库、BI等场景中起到重要的作用。但很多从业者连 ETL 对应的英文是什么都不了解，更不要谈对 ETL 的深入解析，这无疑是非常不称职的。做ETL 你可以用任何的编程语言来完成开发，无论是 shell、python、java 甚至数据库的存储过程，只要它最终是让数据完成抽取（E）、转化（T）、加载（L）的效果即可。由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，所以越来越多的可视化调度编排工具出现了。

调度系统作为大数据平台的核心部分之一，牵扯的业务逻辑比较复杂，场景不同，也许需求就会差别很多，所以，有自研能力的公司都会选择市面上开源系统二次开发或者完全自研一套调度系统，已满足自身ETL任务调度需求。

不管是哪种工具，只要具备高效运行、稳定可靠、易于维护特点，都是一款好工具

『叁』 我对于底层 的文件数据 存储有些理解，但是操作系统 是如何 纯数学 的数据01 存储 图形化呢

图形存储的是描绘算法，系统可以根据算法重现；位图存储的是每个像素的颜色/灰度值。有一种东西叫显卡。。。

『肆』 Hadoop生态系统-新手快速入门（含HDFS、HBase系统架构）

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapRece则为海量的数据提供了计算。

广义的Hadoop，一般称为Hadoop生态系统，如下所示。

Hadoop生态系统中这些软件的作用：

HDFS 采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点（NameNode）和若干个数据节点（DataNode）。

HDFS采用Java语言开发，因此任何支持JVM的机器都可以部署名称节点和数据节点。

在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http://[NameNodeIP]:9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

HBase系统架构如下所示，包括客户端、Zookeeper服务器、Master主服务器、Region服务器。一般而言，HBase会采用HDFS作为底层数据存储。

在HBase服务器集群中，包含了一个Master和多个Region服务器，Master是HBase集群的“总管”，它必须知道Region服务器的状态。

HBase中可以启动多个Master，但是Zookeeper 可以帮助选举出一个Master 作为集群的总管，并保证在任何时刻总有唯一一个Master在运行，这样可以避免Master单点失效的问题。

Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求。

Store是Region服务器的核心。每个Store对应了表中的一个列族的存储。每一个Store包含了一个MemStore缓存和若干个StoreFile文件。

HBase采用HLog来保证系统发生故障时，能够恢复到正确的状态。HLog是磁盘上面的记录文件，它记录着所有的更新操作。

HBase系统为每个Region服务器配置了一个HLog文件，它是一种预写式日志（Write Ahead Log），也就是说，用户更新数据必须首先被记入日志后，才能写入MemStore缓存。

此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。

注意：Hadoop 安装完成之后，只包含HDFS和MapRece，并不含HBase，因此需要在Hadoop 之上继续安装HBase。

『伍』 数据库的底层存储机制

数据库被放入底层库，什么是底层库
低层库只是一个相对的概念，
比如你写了一个函数，传入a,b返回他们相加的值
function
f(a,b){
return
a+b;
}
然后把这个函数放到一个文件里面

『陆』 云存储架构分哪些层次,各自实现了什么功能

(1)存储层
云存储系统对外提供多种不同的存储服务，各种服务的数据统一存放在云存储系统中，形成一个海量数据池。从大多数网络服务后台数据组织方式来看，传统基于单服务器的数据组织难以满足广域网多用户条件下的吞吐性能和存储容量需求；基于P2P架构的数据组织需要庞大的节点数量和复杂编码算法保证数据可靠性。相比而言，基于多存储服务器的数据组织方法能够更好满足在线存储服务的应用需求，在用户规模较大时，构建分布式数据中心能够为不同地理区域的用户提供更好的服务质量。
云存储的存储层将不同类型的存储设备互连起来，实现海量数据的统一管理，同时实现对存储设备的集中管理、状态监控以及容量的动态扩展，实质是一种面向服务的分布式存储系统。
(2)基础管理层
云存储系统架构中的基础管理层为上层提供不同服务间公共管理的统一视图。通过设计统一的用户管理、安全管理、副本管理及策略管理等公共数据管理功能，将底层存储与上层应用无缝衔接起来，实现多存储设备之间的协同工作，以更好的性能对外提供多种服务。
(3)应用接口层
应用接口层是云存储平台中可以灵活扩展的、直接面向用户的部分。根据用户需求，可以开发出不同的应用接口，提供相应的服务。比如数据存储服务、空间租赁服务、公共资源服务、多用户数据共享服务、数据备份服务等。
(4)访问层
通过访问层，任何一个授权用户都可以在任何地方，使用一台联网的终端设备，按照标准的公用应用接口来登录云存储平台，享受云存储服务。
2云存储技术的优势
作为新兴的存储技术，与传统的购买存储设备和部署存储软件相比，云存储方式存在以下优点：
(1)成本低、见效快
传统的购买存储设备或软件定制方式下，企业根据信息化管理的需求，一次性投入大量资金购置硬件设备、搭建平台。软件开发则经过漫长的可行性分析、需求调研、软件设计、编码、测试这一过程。往往在软件开发完成以后，业务需求发生变化，不得不对软件进行返工，不仅影响质量，提高成本，更是延误了企业信息化进程，同时造成了企业之间的低水平重复投资以及企业内部周期性、高成本的技术升级。在云存储方式下，企业除了配置必要的终端设备接收存储服务外，不需要投入额外的资金来搭建平台。企业只需按用户数分期租用服务，规避了一次性投资的风险，降低了使用成本，而且对于选定的服务，可以立即投入使用，既方便又快捷。
(2)易于管理
传统方式下，企业需要配备专业的IT人员进行系统的维护，由此带来技术和资金成本。云存储模式下，维护工作以及系统的更新升级都由云存储服务提供商完成，企业能够以最低的成本享受到最新最专业的服务。
(3)方式灵活
传统的购买和定制模式下，一旦完成资金的一次性投入，系统无法在后续使用中动态调整。随着设备的更新换代，落后的硬件平台难以处置；随着业务需求的不断变化，软件需要不断地更新升级甚至重构来与之相适应，导致维护成本高昂，很容易发展到不可控的程度。而云存储方式一般按照客户数、使用时间、服务项目进行收费。企业可以根据业务需求变化、人员增减、资金承受能力，随时调整其租用服务方式，真正做到“按需使用”。
3云存储技术趋势
随着宽带网络的发展，集群技术、网格技术和分布式文件系统的拓展，CDN内容分发、P2P、数据压缩技术的广泛运用，以及存储虚拟化技术的完善，云存储在技术上已经趋于成熟，以“用户创造内容”和“分享”为精神的Web2.0推动了全网域用户对在线服务的认知

『柒』 hbase底层依赖什么提供强大的计算能力

hbase依靠“HDFS”存储底层数据。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapRece来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapRece来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

『捌』 信息以文件形式存储,文件用什么分类分层存放

文件、块和对象是三种以不同的方式来保存、整理和呈现数据的存储格式。这些格式各有各的功能和限制。文件存储会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据；块存储会将数据拆分到任意划分且大小相同的卷中; 对象存储会管理数据并将其链接至关联的元数据。

块存储
块存储会将数据拆分成块，并单独存储各个块。每个数据块都有一个唯一标识符，所以存储系统能将较小的数据存放在最方便的位置。这意味着有些数据可以存储在 linux 环境中，有些则可以存储在 Windows 单元中。

块存储通常会被配置为将数据与用户环境分离，并会将数据分布到可以更好地为其提供服务的多个环境中。然后，当用户请求数据时，底层存储软件会重新组装来自这些环境的数据块，并将它们呈现给用户。它通常会部署在存储区域网络 (SAN) 环境中，而且必须绑定到正常运行的服务器。

由于块存储不依赖于单条数据路径（和文件存储一样），因此可以实现快速检索。每个块都独立存在，且可进行分区，因此可以通过不同的操作系统进行访问，这使得用户可以完全自由地配置数据。它是一种高效可靠的数据存储方式，且易于使用和管理。它适用于要执行大型事务的企业和部署了大型数据库的企业。这意味着，需要存储的数据越多，就越适合使用块存储。

块存储有一些缺点。块存储的成本高昂。它处理元数据的能力有限。

操作对象：磁盘

存储协议：SCSI、iSCSI、FC

接口命令：以SCSI为例，主要有Read/Write/Read Capacity

存储架构：DAS、SAN

文件存储
文件存储也称为文件级存储或基于文件的存储，数据会以单条信息的形式存储在文件夹中。当需要访问该数据时，计算机需要知道相应的查找路径。存储在文件中的数据会根据元数据来进行整理和检索，这些元数据会告诉计算机文件所在的确切位置。

请试想一下塞满文件柜的储藏室。每个文档都会按照某种类型的逻辑层次结构来排放 ——按文件柜、抽屉、文件夹，然后再是纸张。“分层存储”这个术语就是这么来的，而这就是文件存储。它是适用于直接和网络附加存储（NAS）系统的最古老且运用最为广泛的一种数据存储系统；当访问保存在个人计算机上的文件中的文档，就是在使用文件存储。文件存储具有丰富多样的功能，几乎可以存储任何内容。它非常适合用来存储一系列复杂文件，并且有助于用户快速导航。

问题是基于文件的存储系统必须通过添置更多系统来进行横向扩展，而不是通过增添更多容量来进行纵向扩展。

操作对象：文件和文件夹

存储协议：NFS、SAMBA（SMB）、POSIX

接口命令：以NFS为例，文件相关的接口命令包括：READ/WRITE/CREATE/REMOVE/RENAME/LOOKUP/ACCESS 等；文件夹相关的接口命令包括：MKDIR/RMDIR/READDIR 等

存储架构：NAS （【Linux】NAS存储_Jacky_Feng的博客-CSDN博客）
对象存储
对象存储，也称为基于对象的存储，是一种扁平结构，其中的文件被拆分成多个部分并散布在多个硬件间。在对象存储中，数据会被分解为称为“对象”的离散单元，并保存在单个存储库中，而不是作为文件夹中的文件或服务器上的块来保存。

对象存储卷会作为模块化单元来工作：每个卷都是一个自包含式存储库，均含有数据、允许在分布式系统上找到对象的唯一标识符以及描述数据的元数据。元数据包括年龄、隐私/安全信息和访问突发事件等详细信息。为了检索数据，存储操作系统会使用元数据和标识符，这样可以更好地分配负载，并允许管理员应用策略来执行更强大的搜索。

对象存储需要一个简单的 HTTP 应用编程接口 (API)，以供大多数客户端（各种语言）使用。对象存储经济高效：您只需为已用的内容付费。它可以轻松扩展，因而是公共云存储的理想之选。它是一个非常适用于静态数据的存储系统，其灵活性和扁平性意味着它可以通过扩展来存储极大量的数据。对象具有足够的信息供应用快速查找数据，并且擅长存储非结构化数据。
它的缺点是无法修改对象 ，即必须一次性完整地写入对象。对象存储也不能很好地与传统数据库搭配使用，因为编写对象是一个缓慢的过程，编写应用以使用对象存储 API 并不像使用文件存储那么简单。

操作对象：对象（Object）

存储协议：S3、Swift

接口命令：主要有PUT/GET/DELETE等

存储架构：去中心化框架

对象存储概念
对象存储的数据组成

存储桶（Bucket）：存放对象的“容器”，且该“容器”无容量上限。对象以扁平化结构存放在存储桶中，无文件夹和目录的概念，用户可选择将对象存放到单个或多个存储桶中。存储桶的容量大小需要通过累加各个对象的大小得到。

每个存储桶可容纳任意数量的对象，但同一个主账号下存储桶数量最多仅能够创建200个。（？？？）

对于存储桶，应当以用途为粒度进行划分，确保每个存储桶的用途尽可能单一。例如，针对存放个人文件、发布静态网站、存储备份等用途都应该创建不同的存储桶。此外，不同项目的数据、不同的网站，或者完全私人的文件与工作性质、需要分享的文件，也应该划分不同的存储桶。

对象存储中也没有「文件夹」的概念。对象存储的管理平台为了模仿本地存储的使用习惯，并与本地存储系统互相兼容而模拟了目录结构，背后的原理也仅仅是根据 / 这个字符对 key 进行分隔。为了表示空目录，部分云平台也提供「文件夹」对象，实际上只是 key 以 / 结尾的空存储对象。

存储桶所在地域（Regin）

指对象存储的数据中心所在地域。对象存储允许用户在不同地域创建存储桶，可以选择在离业务最近的地域上创建存储桶，以满足低延迟、低成本以及合规性要求。

Bucket读写权限

Bucket读写权限包括：私有读写、公有读私有写和公有读写。

私有读写
只有该存储桶的创建者及有授权的账号才对该存储桶中的对象有读写权限，其他任何人对该存储桶中的对象都没有读写权限。存储桶访问权限默认为私有读写，推荐使用。
公有读私有写
任何人（包括匿名访问者）都对该存储桶中的对象有读权限，但只有存储桶创建者及有授权的账号才对该存储桶中的对象有写权限。
公有读写
任何人（包括匿名访问者）都对该存储桶中的对象有读权限和写权限，不推荐使用。
对象（Object）：对象存储的基本单元，可理解为任何格式类型的数据，例如图片、文档和音视频文件等。

每个对象都由对象键（Key）、对象值（Data）、和对象元数据（Metadata）组成。

对象键（Key）：对象键是对象在存储桶中的全局唯一标识（UID），可以理解为文件（名）路径。
key用于检索对象，文件对象的 key 与实际存储路径无关，服务器和用户不需要知道数据的物理地址，通过key就能找到对象。

对象值（Data）：即存储对象内容数据，可以理解为文件内容（Object Content）。
对象元数据（Metadata）：是一组键值对，可以通俗的理解为文件的属性，例如文件的修改时间、存储类型等。（传统的文件存储，元数据属于文件本身，和文件一起封装存储。而对象存储，元数据独立出来，并不在数据内部封装。）
对象访问地址

对象的访问地址由存储桶访问地址和对象键组成，其结构形式为<存储桶域名>/<对象键> 。

例如：上传对象exampleobject.txt到广州（华南）的存储桶examplebucket-1250000000中，那么exampleobject.txt的访问地址是：examplebucket-1250000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/exampleobject.txt。其中examplebucket-1250000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com为存储桶域名，exampleobject.txt为对象键。

目录和文件夹

对象存储中本身是没有文件夹和目录的概念的，对象存储不会因为上传对象project/a.txt而创建一个project文件夹。为了满足用户使用习惯，对象存储在控制台、COS browser 等图形化工具中模拟了「文件夹」或「目录」的展示方式，具体实现是通过创建一个键值为project/，内容为空的对象，展示方式上模拟了传统文件夹。

对象操作

用户通过控制台、工具、API、SDK等多种方式管理对象。

对象存储架构
对象存储设备（OSD）
OSD由存储介质、处理器、内存以及网络系统等组成，负责管理本地的对象，是对象存储系统的核心。和块设备相比，它们的差异在于提供的访问接口。OSD的主要功能是数据存储和安全访问。

数据存储：OSD管理对象数据，并将它们放置在标准的磁盘系统上，OSD不提供块接口访问方式，Client请求数据时用对象ID、偏移进行数据读写。

智能分布：OSD用其自身的CPU和内存优化数据分布，并支持数据的预取。由于OSD可以智能地支持对象的预取，从而可以优化磁盘的性能。

对象元数据管理：OSD管理存储的对象元数据与传统的inode元数据相似，通常包括对象的数据块和对象的长度。而在传统的NAS系统中，这些元数据是由文件服务器维护的，对象存储架构将系统中主要的元数据管理工作由OSD来完成，降低了Client的开销。

元数据服务器（MDS）
MDS控制Client与OSD对象的交互，为客户端提供元数据，主要是文件的逻辑视图（文件与目录的组织关系、每个文件所对应的OSD等）。主要功能如下：

对象存储访问：MDS构造和管理描述每个文件分布的逻辑视图，允许Client直接访问对象。MDS为Client提供访问该文件所含对象的能力，OSD在接收到每个请求时将先验证该能力，然后才可以访问。

文件和目录访问管理：MDS在存储系统上构建一个文件结构，包括限额控制、目录和文件的创建和删除、访问控制等。

Client Cache一致性：为了提高Client性能，在对象存储系统设计时通常支持Client方的Cache。由于引入Client方的Cache，带来了Cache一致性问题，MDS支持基于Client的文件Cache，当Cache的文件发生改变时，将通知Client刷新Cache，从而防止Cache不一致引发的问题。

客户端（Client）
对象存储系统提供给用户的也是标准的POSIX文件访问接口。接口具有和通用文件系统相同的访问方式，同时为了提高性能，也具有对数据的Cache功能和文件的条带功能。同时，文件系统必须维护不同客户端上Cache的一致性，保证文件系统的数据一致。

文件系统读访问流程：

① 客户端应用发出读请求;

② 文件系统向元数据服务器发送请求，获取要读取的数据所在的OSD;

③ 直接向每个OSD发送数据读取请求；

④ OSD得到请求以后，判断要读取的Object，并根据此Object要求的认证方式，对客户端进行认证，如果此客户端得到授权，则将Object的数据返回给客户端；

⑤ 文件系统收到OSD返回的数据以后，读操作完成。

对象存储的优缺点
（1）优点：

容量大，高扩展性
对象存储的容量是EB级以上,对象存储的所有业务、存储节点采用分布式集群方式工作，各功能节点、集群都可以独立扩容。从理论上来说，某个对象存储系统或单个桶（bucket），并没有总数据容量和对象数量的限制，即服务商就可以不停地往架构里增加资源，这个存储空间就是无限的，也是支持弹性伸缩的。

高安全性，可靠性
对象存储采用了分布式架构，对数据进行多设备冗余存储（至少三个以上节点），实现异地容灾和资源隔离。数据访问方面，所有的桶和对象都有访问控制策略，所有连接都支持SSL加密，访问用户进行身份权限鉴定。

高性能，支持海量用户的并发访问
（2）缺点：

不支持直接在存储上修改
对象存储系统保存的Object不支持修改（追加写Object需要调用特定的接口，生成的Object也和正常上传的Object类型上有差别）。用户哪怕是仅仅需要修改一个字节也需要重新上传整个Object。因此，它不适合存储需要频繁擦写的数据。

参考链接：

对象存储，为什么那么火？ - 知乎 (hu.com)
对象存储 存储桶概述 - 开发者指南 - 文档中心 - 腾讯云 (tencent.com)
基本概念 (aliyun.com)
文件存储、块存储还是对象存储？ (redhat.com)
linux
驻马店市民请关注领取补贴！
巨魔-抽手机公告
广告

对比块存储、文件存储、对象存储
1242阅读·0评论·3点赞
2019年2月27日
ShapeFile的文件格式设计
90阅读·0评论·0点赞
2009年3月20日
应用ceph对象存储(ceph-13.2.10)
72阅读·0评论·0点赞
2022年11月26日
三种存储类型比较-文件、块、对象存储
4.8W阅读·0评论·13点赞
2016年7月26日
常见图片存储格式文件简介
4534阅读·0评论·0点赞
2020年5月4日
s3cmd常用命令
781阅读·0评论·0点赞
2022年11月17日
驻马店发布，你有一台5G手机待领取

00:23
巨摩互动
广告
常见的存储格式
1083阅读·0评论·0点赞
2022年2月15日
文件、对象、块区别
1399阅读·0评论·0点赞
2020年7月13日
对象存储、文件存储、块存储的区别和联系
7330阅读·2评论·5点赞
2021年10月16日
数据分析中常见的存储方式
1537阅读·0评论·0点赞
2021年11月16日
三种存储类型：块存储、文件存储、对象存储
1.5W阅读·3评论·55点赞
2020年11月2日
如何设计二进制文件格式
1940阅读·0评论·1点赞
2020年3月6日
BMP文件存储格式
472阅读·0评论·2点赞
2021年8月2日
hive 的存储格式
1765阅读·0评论·1点赞
2022年6月18日
数据存储格式
446阅读·0评论·0点赞
2022年12月21日
总结：对象存储、块存储、文件存储的区别
6606阅读·0评论·3点赞
2022年4月9日
c语言中文件rw,什么是“块文件”？
386阅读·0评论·0点赞
2021年5月23日
【存储】块存储、文件存储和对象存储的区别？
350阅读·0评论·0点赞
2022年7月22日
块存储、文件存储与对象存储的区别与应用场景
1846阅读·1评论·0点赞
2022年6月5日
数据在内存中的存储方式
272阅读·0评论·0点赞
2022年8月21日
去首页
看看更多热门内容

『玖』 对象存储系统底层基于什么系统来存取数据

记得在一篇介绍对象存储的文章开头这样写道“那些没有为数据库或文件系统写过代码的上了年纪的程序员应该不太可能会读这篇文章。毕竟，一般商业应用程序访问其他数据类型的模式已经存在超过 40年了。” 言下之意，对象存储代表了新时代下的新型数据结构类型，但是对象存储的出现也与存储发展的历史密不可分。在Web2.0、云和数字内容爆发的时代，类似数字视频和移动网络之类事物的增长，产生了极大量的非结构化数据。存储厂商也推出了新的基于对象的存储系统，从而来提供更加简单的管理和具有更佳扩展性的元数据格式。相比传统存储，对象存储的关键优势在于其简单性。由于对象存储不依赖于LUNs和卷，因此新的存储容量可以通过简单配置加入到运行系统中，实现横向扩展( scale-out)。 对象存储与Hadoop 云存储 目前，对象存储的规模部署则由云服务所引领，如亚马逊 S3、Facebook。现在，无论成熟厂商还是新兴厂商的对象存储解决方案都已达到相当的成熟度，因而IT部门开始考虑如何在自己企业中实现对象存储。除了面向对象的存储，还有基于Hadoop的云存储。中国惠普云计算事业部高级产品经理吕洪在近期的视频访谈中提到：“对于那些要求访问控制的应用，对象存储系统是个不错的选择，而用云进行大数据分析的则要考虑Hadoop。” 对象存储系统可以在一个持久稳固且高度可用的系统中存储任意的对象，且独立于虚拟机实例之外。应用和用户可以在对象存储中使用简单的API访问数据;这些通常都基于REST架构，但是也有面向编程语言的界面。 同时，需要在云端进行大数据分析的用户则可以考虑Hadoop云存储，比如AWS提供了弹性Map Rece (EMR)。云存储选择适用于广泛的需求，但是要针对你的需求找到正确的存储类型，也意味着要找到延迟、易用性、数据完整性和成本之间的合适的平衡点。 对象存储数据迁移和访问 企业对存储的诉求有一定的延续性，但其访问的介质不外乎是主机、PC、移动端以及应用，针对不同的访问介质来看，面向对象存储的解决方案也有所不同。比如微信，我们可以在微信中上传和访问照片、视频等内容，这是一种面向对象数据的访问和存储方式;然而如果应用软件不支持HTTP下REST API的方式，需要以传统文件服务器协议的方式访问，则需要在面向存储对象前面加一个网关进行协议的转换。 没有了文件存储系统中的NFS或CIFS来给应用提供数据，面向对象的存储系统需要替换掉位于磁盘上的原始数据块和应用可以理解的文件之间的这个抽象层。现在的面向对象的系统使用类似REST标准的API或者私有的API来告诉应用如何存储和读取对象标识。 总体而言，对于面向对象的存储的操作的本质并不会改变。吕洪介绍：“比如我们熟悉的开源对象存储系统OpenStack Swift。基本上就是POST，GET ，PUT和 DELETE操作，如果你需要上传大量的数据，则需要编写一个脚本就可以实现。” 惠普的对象存储创新 OpenStack Swift是一种开源的对象存储系统，以一种既满足了存储数据服务等级要求且经济的方式实现。从高可用性以及安全稳定的角度上看，目前开源Swift并不如传统厂商做的好，但是却可以通过标准的服务器，集合Swift搭建出一个能用且经济的方案。 但是传统厂商有自己的优势，从对象存储的设计结构来看分为三层，底层硬件基础架构用来承载数据，在此之上则是面向对象的管理软件，也就是系统层，最顶层为接口层，也就是用户通过何种方式来存取数据。吕洪表示：“在这三个层次上面惠普的解决方案都有涉及。” 众所周知，惠普一直以来都在基于OpenStack进行持续研发，推出更加符合企业级用户要求的解决方案。此外，惠普实验室中也在基于ProLiant x86服务器，力求为swift寻找到一种更经济的承载方式。惠普基于OpenStack Swift构建的Helion Content Depot则是第一款集成化的完整对象存储解决方案，针对横向扩展的对象存储，提供当今企业存储系统所需的高度可扩展性、易管理性、恢复能力和安全性。 吕洪提到：“预期不久的将来，惠普则会正式推出专门针对大数据的面相对象存储的服务器阿波罗4510。”据了解，阿波罗4510的一个机柜中可以提供5.4PB的容量，这是在目前整个行业中，单机柜容量最大的存储解决方案。 除此之外，惠普还提供了面相对象存储的数据加密工作，一部分确保用户的数据在传输过程中是加密的，另一方面也首创硬件的加密，确保对象存储数据的安全性。

『拾』 Git底层数据结构和原理之三：存储模型

git 区别与其他 vcs 系统的一个最主要原因之一是：git 对文件版本管理和其他 vcs 系统对文件版本的实现理念完成不一样。这也就是 git 版本管理为什么如此强大的最核心的地方。

SVN 等其他的 VCS 对文件版本的理念是以文件为水平维度，记录每个文件在每个版本下的 delta 改变。
Git 对文件版本的管理理念却是以每次提交为一次快照，提交时对所有文件做一次全量快照，然后存储快照引用。

Git 在存储层，如果文件数据没有改变的文件，Git 只是存储指向源文件的一个引用，并不会直接多次存储文件，这一点可以在 pack 文件中看见。如下图所示：

存储随着需求和功能的不断复杂，git 版本的不断更新，但是主要的存储模型还是大致不变。如下图所示：