大規模分布式存儲pdf
⑴ 求 分布式對象存儲 原理 架構及Go語言實現 pdf
分布式存儲架構由三個部分組成:客戶端、元數據伺服器和數據伺服器。客戶端負責發送讀寫請求,緩存文件元數據和文件數據。元數據伺服器負責管理元數據和處理客戶端的請求,是整個系統的核心組件。數據伺服器負責存放文件數據,保證數據的可用性和完整性。該架構的好處是性能和容量能夠同時拓展,系統規模具有很強的伸縮性。
對象存儲最常用的方案,就是多台伺服器內置大容量硬碟,再裝上對象存儲軟體,然後再額外搞幾台服務作為管理節點,安裝上對象存儲管理軟體。管理節點可以管理其他伺服器對外提供讀寫訪問功能。
之所以出現了對象存儲這種東西,是為了克服塊存儲與文件存儲各自的缺點,發揚它倆各自的優點。簡單來說塊存儲讀寫快,不利於共享,文件存儲讀寫慢,利於共享。能否弄一個讀寫快,利 於共享的出來呢。於是就有了對象存儲。
⑵ 大規模分布式存儲系統的作品目錄
前言第1章概述1.1分布式存儲概念1.2分布式存儲分類第一篇基礎篇第2章單機存儲系統2.1硬體基礎2.1.1CPU架構2.1.2IO匯流排2.1.3網路拓撲2.1.4性能參數2.1.5存儲層次架構2.2單機存儲引擎2.2.1哈希存儲引擎2.2.2B樹存儲引擎2.2.3LSM樹存儲引擎2.3數據模型2.3.1文件模型2.3.2關系模型2.3.3鍵值模型2.3.4SQL與NoSQL2.4事務與並發控制2.4.1事務2.4.2並發控制2.5故障恢復2.5.1操作日誌2.5.2重做日誌2.5.3優化手段2.6數據壓縮2.6.1壓縮演算法2.6.2列式存儲第3章分布式系統3.1基本概念3.1.1異常3.1.2一致性3.1.3衡量指標3.2性能分析3.3數據分布3.3.1哈希分布3.3.2順序分布3.3.3負載均衡3.4復制3.4.1復制的概述3.4.2一致性與可用性3.5容錯3.5.1常見故障3.5.2故障檢測3.5.3故障恢復3.6可擴展性3.6.1總控節點3.6.2資料庫擴容3.6.3異構系統3.7分布式協議3.7.1兩階段提交協議3.7.2Paxos協議3.7.3Paxos與2PC3.8跨機房部署第二篇范型篇第4章分布式文件系統4.1Google文件系統4.1.1系統架構4.1.2關鍵問題4.1.3Master設計4.1.4ChunkServer設計4.1.5討論4.2Taobao File System4.2.1系統架構4.2.2討論4.3Facebook Haystack4.3.1系統架構4.3.2討論4.4內容分發網路4.4.1CDN架構4.4.2討論第5章分布式鍵值系統5.1Amazon Dynamo5.1.1數據分布5.1.2一致性與復制5.1.3容錯5.1.4負載均衡5.1.5讀寫流程5.1.6單機實現5.1.7討論5.2淘寶Tair5.2.1系統架構5.2.2關鍵問題5.2.3討論第6章分布式表格系統6.1Google Bigtable6.1.1架構6.1.2數據分布6.1.3復制與一致性6.1.4容錯6.1.5負載均衡6.1.6分裂與合並6.1.7單機存儲6.1.8垃圾回收6.1.9討論6.2Google Megastore6.2.1系統架構6.2.2實體組6.2.3並發控制6.2.4復制6.2.5索引6.2.6協調者6.2.7讀取流程6.2.8寫入流程6.2.9討論6.3Windows Azure Storage6.3.1整體架構6.3.2文件流層6.3.3分區層6.3.4討論第7章分布式資料庫7.1資料庫中間層7.1.1架構7.1.2擴容7.1.3討論7.2Microsoft SQL Azure7.2.1數據模型7.2.2架構7.2.3復制與一致性7.2.4容錯7.2.5負載均衡7.2.6多租戶7.2.7討論7.3Google Spanner7.3.1數據模型7.3.2架構7.3.3復制與一致性7.3.4TrueTime7.3.5並發控制7.3.6數據遷移7.3.7討論第三篇實踐篇第8章OceanBase架構初探8.1背景簡介8.2設計思路8.3系統架構8.3.1整體架構圖8.3.2客戶端8.3.3RootServer8.3.4MergeServer8.3.5ChunkServer8.3.6UpdateServer8.3.7定期合並&數據分發8.4架構剖析8.4.1一致性選擇8.4.2數據結構8.4.3可靠性與可用性8.4.4讀寫事務8.4.5單點性能8.4.6SSD支持8.4.7數據正確性8.4.8分層結構第9章分布式存儲引擎9.1公共模塊9.1.1內存管理9.1.2基礎數據結構9.1.3鎖9.1.4任務隊列9.1.5網路框架9.1.6壓縮與解壓縮9.2RootServer實現機制9.2.1數據結構9.2.2子表復制與負載均衡9.2.3子表分裂與合並9.2.4UpdateServer選主9.2.5RootServer主備9.3UpdateServer實現機制9.3.1存儲引擎9.3.2任務模型9.3.3主備同步9.4ChunkServer實現機制9.4.1子表管理9.4.2SSTable9.4.3緩存實現9.4.4IO實現9.4.5定期合並&數據分發9.4.6定期合並限速9.5消除更新瓶頸9.5.1讀寫優化回顧9.5.2數據旁路導入9.5.3數據分區第10章資料庫功能10.1整體結構10.2隻讀事務10.2.1物理操作符介面10.2.2單表操作10.2.3多表操作10.2.4SQL執行本地化10.3寫事務10.3.1寫事務執行流程10.3.2多版本並發控制10.4OLAP業務支持10.4.1並發查詢10.4.2列式存儲10.5特色功能10.5.1大表左連接10.5.2數據過期與批量刪除第11章質量保證、運維及實踐11.1質量保證11.1.1RD開發11.1.2QA測試11.1.3試運行11.2使用與運維11.2.1使用11.2.2運維11.3應用11.3.1收藏夾11.3.2天貓評價11.3.3直通車報表11.4最佳實踐11.4.1系統發展路徑11.4.2人員成長11.4.3系統設計11.4.4系統實現11.4.5使用與運維11.4.6工程現象11.4.7經驗法則第四篇專題篇第12章雲存儲12.1雲存儲的概念12.2雲存儲的產品形態12.3雲存儲技術12.4雲存儲的核心優勢12.5雲平台整體架構12.5.1Amazon雲平台12.5.2Google雲平台12.5.3Microsoft雲平台12.5.4雲平台架構12.6雲存儲技術體系12.7雲存儲安全第13章大數據13.1大數據的概念13.2MapRece13.3MapRece擴展13.3.1Google Tenzing13.3.2Microsoft Dryad13.3.3Google Pregel13.4流式計算13.4.1原理13.4.2Yahoo S413.4.3Twitter Storm13.5實時分析13.5.1MPP架構13.5.2EMC Greenplum13.5.3HP Vertica13.5.4Google Dremel參考資料
⑶ 分布式存儲有什麼大規模的應用嗎
現在很多公司都已經在進行大規模的分布式存儲應用了,之前看到好多國內的大型企業都在使用元核雲,華為的存儲產品。
⑷ 分布式存儲是什麼
分布式存儲系統,是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據,存儲伺服器成為系統性能的瓶頸,也是可靠性和安全性的焦點,不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構,利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷,利用位置伺服器定位存儲信息,它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率,還易於擴展。
分布式和集中式存儲
集中存儲的優缺點是,物理介質集中布放;視頻流上傳到中心對機房環境要求高,要求機房空間大,承重、空調等都是需要考慮的問題。
分布存儲,集中管理的優缺點是,物理介質分布到不同的地理位置;視頻流就近上傳,對骨幹網帶寬沒有什麼要求;可採用多套低端的小容量的存儲設備分布部署,設備價格和維護成本較低;小容量設備分布部署,對機房環境要求低。
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⑹ 分布式存儲是什麼東西
關於分布式存儲實際上並沒有一個明確的定義,甚至名稱上也沒有一個統一的說法,大多數情況下稱作 Distributed Data Store 或者 Distributed Storage System。
其中維基網路中給 Distributed data store 的定義是:分布式存儲是一種計算機網路,它通常以數據復制的方式將信息存儲在多個節點中。
在網路中給出的定義是:分布式存儲系統,是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構,利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷,利用位置伺服器定位存儲信息,它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率,還易於擴展。
盡管各方對分布式存儲的定義並不完全相同,但有一點是統一的,就是分布式存儲將數據分散放置在多個節點中,節點通過網路互連提供存儲服務。這一點與傳統集中式存儲將數據集中放置的方式有著明顯的區分。
⑺ 分布式系統領域有哪些經典論文
補充三篇論文:
1. Sinfonia: A New Paradigm for Building Scalable Distributed Systems,這篇論文是SOSP2007的Best Paper,闡述了一種構建分布式文件系統的範式方法,個人感覺非常有用。淘寶在構建TFS、OceanBase和Tair這些系統時都充分參考了這篇論文。
2. The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems,http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//archive/chubby-osdi06.pdf,這篇論文詳細介紹了Google的分布式鎖實現機制Chubby。Chubby是一個基於文件實現的分布式鎖,Google的Bigtable、Maprece和Spanner服務都是在這個基礎上構建的,所以Chubby實際上是Google分布式事務的基礎,具有非常高的參考價值。另外,著名的zookeeper就是基於Chubby的開源實現,但是根據在Google工作的朋友講,zookeeper跟Chubby在性能和功能上都還有差距。
3. Spanner: Google's Globally-Distributed Database,這個是第一個全球意義上的分布式資料庫,也是Google的作品。其中介紹了很多一致性方面的設計考慮,為了簡單的邏輯設計,還採用了原子鍾,同樣在分布式系統方面具有很強的借鑒意義。
另外,還有一本書:
剛出的,讀了一下樣章,感覺還不錯,一起推薦給大家——《大規模分布式存儲系統:原理解析與架構實戰》華章圖書 - 大規模分布式存儲系統:原理解析與架構實戰
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資源鏈接:
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書名:大規模分布式系統架構與設計實戰(含光碟)
作者:彭淵
豆瓣評分:4.8
出版社:機械工業出版社
出版年份:2014-3
頁數:231
內容簡介:
【編輯推薦】
絕技源於江湖、將軍發於卒伍,本書包含作者從程序員到首席架構師十多年職業生涯所積累的實戰經驗。
這不是一本講怎麼使用Hadoop的書,而是一本講實現Hadoop功能的書,本書系統講解構建大規模分布式系統的核心技術和實現方法,包含開源的代碼,手把手教你掌握分布式技術
【內容簡介】
本書從作者的實戰經驗出發,深入淺出地講解了如何建立一個Hadoop那樣的分布式系統,實現對多台計算機CPU、內存、硬碟的統一利用,從而獲取強大計算能力去解決復雜問題。一般互聯網企業的分布式存儲計算系統都是個大平台,系統復雜、代碼龐大,而且只適合公司的業務,工程師很難下載安裝到自己的電腦里學習和吃透。本書對分布式核心技術進行了大量歸納和總結,並從中抽取出一套簡化的框架和編程API進行講解,方便工程師了解分布式系統的主要技術實現。這不是一本空談概念、四處摘抄的書,這本書包含了大量精煉示例,手把手教你掌握分布式核心技術。
本書主要內容
分布式並行計算的基本原理解剖;
分布式協調的實現,包括如何實現公共配置管理,如何實現分布式鎖,如何實現集群管理等;
分布式緩存的實現,包括如何提供完整的分布式緩存來利用多機內存能力;
消息隊列的實現,包括如何實現發送和接收模式;
分布式文件系統的實現,包括如何像操作本地文件一樣操作遠程文件,並利用多機硬碟存儲能力;
分布式作業調度平台的實現,包括資源隔離、資源調度等。
【參考閱讀】
978-7-111-43052-0 大規模分布式存儲系統:原理解析與架構實戰
978-7-111-40392-0 分布式系統:概念與設計(原書第5版)
978-7-111-45244-7 Hadoop應用開發技術詳解
978-7-111-41766-8 Hadoop技術內幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架構設計與實現原理
978-7-111-42226-6 Hadoop技術內幕:深入解析MapRece架構設計與實現原理
978-7-111-44534-0 Hadoop技術內幕:深入解析YARN架構設計與實現原理
978-7-111-43514-3 網站數據分析:數據驅動的網站管理、優化和運營
978-7-111-42591-5 數據挖掘:實用案例分析
作者簡介:
彭淵資深架構師,現任華為企業中間件首席架構師,主要負責中間件和大數據。前淘寶高級專家(花名:千峰),先後在淘寶交易、淘寶中間件、集團核心系統、阿里金融等部門工作。曾任金蝶總體架構部SOA架構師,負責設計ESB。曾艱苦創業,編寫和銷售財務軟體。在Java技術領域從業十多年,撰寫過多款開源軟體,其中,淘寶分布式技術框架Fourinone為其代表作。他擁有軟體著作權的代表作有:BS系列軟體(包括財務進銷存、OA產品、CRM等)、FMS視頻會議、Flash網站生成軟體(華軍可下載),所有軟體作品均貢獻99%代碼。
⑼ 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術,它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間,這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備,數據分布存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統,可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。存儲伺服器成為系統性能的瓶頸,也是可靠性和安全性的焦點,無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構,使用多個存儲伺服器共享存儲負載,利用位置伺服器定位存儲信息,不僅提高了系統的可靠性,可用性和訪問效率,而且易於擴展。