什么是分布式数据存储
传统的集中式存储对搭建和管理的要求较高。由于硬件设备的集中存放,机房的空间、散热和承重等都有严格的要求; 存储设备要求性能较好,对主干网络的带宽也有较高的要求。
而在信息爆炸的时代,人们可以获取的数据呈指数倍的增长,单纯在固定某个地点进行硬盘的扩充在容量大小、扩充速度、读写速度和数据备份等方面上的表现都无法达到要求; 而且大数据处理系统的数据多是来自于客户,数据的种类多,存储系统需要存储各种半结构化、非结构化的数据,如文档、图片、视频等,因此大数据的存储宜使用分布式文件系统来管理这些非结构化数据。
分布式数据存储,即存储设备分布在不同的地理位置,数据就近存储,带宽上没有太大压力。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,对机房环境要求也较低。分布式数据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。这种设计对用户是透明的,系统为用户提供文件系统的访问接口,使之与传统的本地文件系统操作方式类似。这样的设计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。
传统的分布式计算系统中通常计算节点与存储节点是分开的。当执行计算任务时,首先要把数据从数据节点传输至计算节点( 数据向计算迁移) ,这种处理方式会使外存文件数据 I/O 访问成为一个制约系统性能的瓶颈。为了减少大数据并行计算系统中的数据通信开销,应当考虑将计算向数据靠拢和迁移。如MapReduce模型采用了数据/代码互定位的技术方法,该方法让计算节点首先尽量负责计算其本地存储的数据,以发挥数据本地化特点; 仅当节点无法处理本地数据时,再采用就近原则寻找其他可用计算节点,并把数据传送到该可用计算节点。
从各厂商的解决方案来看,面对目前互联网应用PB级的海量存储的存储需求,频繁的数据传输,都是通过应用分布式存储系统,实现在普通PC机上部署节点,通过系统架构设计提供强大的容错能力,针对大型的、分布式的、大量数据访问的应用给用户提供总体性能最高的服务。
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