分布式共享存储器

ONEStor分布式存储系统介绍关于ONEStor分布式存储系统介绍，小编已在金信润天Get到了部分资料，整理出以下内容：技术特点H3C ONEStor存储系统采用分布式设计，可以运行在通用x86服务器上，在部署该软件时，会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。

H3C ONEStor分布式存储软件系统具有如下特点：领先的分布式架构H3C ONEStor存储软件的采用全分布式的架构：分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法，分布式无状态客户端、分布式Cache等，这种架构为存储系统的可靠性、可用性、自动运维、高性能等方面提供了有力保证。

其系统架构组成如下图所示：上图中，ONEStor逻辑上可分为三部分：OSD、Monitor、Client。

在实际部署中，这些逻辑组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。

下面对每一部分作一简要说明。

OSD：Object-based Storage DeviceOSD由系统部分和守护进程（OSD deamon）两部分组成。

OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。

守护进程即运行在内存中的程序。

在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD）对应一个OSD，并将其视为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。

ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。

OSD deamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client通信完成各种数据对象操作等等。

Monitor：Monitor是集群监控节点。

Monitor持有cluster map信息。

所谓Cluster Map，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。

Bigtable结构化数据的分布式存储系统摘要Bigtable是设计用来管理那些可能达到很大大小(比如可能是存储在数千台服务器上的数PB的数据)的结构化数据的分布式存储系统。

Google的很多项目都将数据存储在Bigtable 中，比如网页索引，google 地球，google金融。

这些应用对Bigtable提出了很多不同的要求，无论是数据大小(从单纯的URL到包含图片附件的网页)还是延时需求。

尽管存在这些各种不同的需求，Bigtable成功地为google的所有这些产品提供了一个灵活的，高性能的解决方案。

在这篇论文中，我们将描述Bigtable所提供的允许客户端动态控制数据分布和格式的简单数据模型，此外还会描述Bigtable的设计和实现。

1.导引在过去的2年半时间里，我们设计,实现,部署了一个称为Bigtable的用来管理google 的数据的分布式存储系统。

Bigtable的设计使它可以可靠地扩展到成PB的数据以及数千台机器上。

Bigtable成功的实现了这几个目标：广泛的适用性，可扩展性，高性能以及高可用性。

目前，Bigtable已经被包括Google分析，google金融，Orkut，个性化搜索，Writely 和google地球在内的60多个google产品和项目所使用。

这些产品使用Bigtable用于处理各种不同的工作负载类型，从面向吞吐率的批处理任务到时延敏感的面向终端用户的数据服务。

这些产品所使用的Bigtable集群也跨越了广泛的配置规模，从几台机器到存储了几百TB数据的上千台服务器。

在很多方面，Bigtable都类似于数据库：它与数据库采用了很多相同的实现策略。

目前的并行数据库和主存数据库已经成功实现了可扩展性和高性能，但是Bigtable提供了与这些系统不同的接口。

Bigtable并不支持一个完整的关系数据模型，而是给用户提供了一个可以动态控制数据分布和格式的简单数据模型，允许用户将数据的局部性属性体现在底层的数据存储上。

oracle实现分布式数据存储的方法以Oracle实现分布式数据存储的方法随着大数据时代的到来，数据存储和处理的需求越来越复杂。

传统的单机存储方案已经无法满足大规模数据的处理需求，因此分布式数据存储成为了一种重要的解决方案。

Oracle作为一种主流的数据库管理系统，也提供了丰富的功能和工具来支持分布式数据存储。

一、概述分布式数据存储是将数据分散存储在多个计算节点上，实现数据的分布式管理和处理。

在Oracle中，可以使用以下方法来实现分布式数据存储：1. 分区表（Partitioning）：通过将表按照某个列进行分区，将数据分散存储在不同的分区中。

这样可以提高查询性能，同时也方便数据的管理和维护。

2. 集群（Cluster）：将多个计算节点组成一个集群，共享存储资源和计算资源。

Oracle提供了Real Application Clusters（RAC）来支持数据的并行处理和高可用性。

3. 数据复制（Data Replication）：将数据复制到多个节点上，实现数据的冗余存储和故障恢复。

Oracle提供了Streams和GoldenGate等工具来支持数据的复制和同步。

4. 分布式数据库（Distributed Database）：将数据分布在多个数据库中，实现数据的分布式管理和跨节点查询。

Oracle提供了Database Links和Transparent Gateways等工具来支持分布式数据库的搭建和管理。

二、分区表的实现分区表是将表按照某个列进行划分，将数据分散存储在不同的分区中。

Oracle提供了多种分区方式，包括范围分区、列表分区、哈希分区和复合分区等。

通过分区表，可以实现数据的快速查询和管理。

例如，可以根据时间范围对表进行分区，将不同时间段的数据存储在不同的分区中。

这样可以提高查询性能，同时也方便数据的归档和删除。

三、集群的搭建集群是将多个计算节点组成一个集群，共享存储资源和计算资源。

大数据架构中的分布式计算与存储第一章：引言随着互联网和移动互联网的发展和普及，许多行业和领域都开始利用大数据来分析和利用数据，以改善业务流程和创造更多价值。

大数据包括大量的数据，数据类型和数据来源不同。

处理大数据需要高效的计算和存储方式。

随着数据量不断增加，传统的单机计算和存储方式已经不能满足需要了。

大数据处理需要更高效、更可靠、更灵活的分布式计算和存储方式。

本文主要介绍大数据架构中的分布式计算与存储。

首先，本文将介绍分布式计算和存储的基本概念，然后介绍一些流行的分布式计算和存储框架，最后讨论一些大数据架构的设计和部署方法。

第二章：分布式计算分布式计算是指在多台服务器上分配计算任务，以共同完成一个计算任务。

相比较于单机计算，分布式计算处理速度更快、容错性更强，在处理大数据时尤为重要。

分布式计算涉及以下几个方面：任务分配、数据分配、数据传输等。

常见的分布式计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark等。

1. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以高效地处理大规模数据。

其主要特点是可扩展性、可靠性和灵活性。

Hadoop的核心组成部分有：① HDFS（Hadoop分布式文件系统），用于数据存储。

② MapReduce，用于数据分析。

Hadoop的分布式计算过程大致分为以下几个步骤：①任务管理器（JobTracker）将计算任务分配给多台服务器。

②数据管理器（NameNode）将任务和数据分配给不同的服务器。

③每个服务器使用MapReduce进行数据处理。

④处理结果返回给JobTracker，由JobTracker整合结果。

2. Apache SparkApache Spark是一种快速、通用、分布式的计算系统。

它可处理大数据，包括内存计算和磁盘计算。

相比于Hadoop的MapReduce框架，Spark更适用于迭代计算和流式计算。

Spark的分布式计算过程大致分为以下几个步骤：①驱动程序将Spark应用程序发送给Spark集群。