sorbicPythonPYPY分层分布式哈希表事件驱动的异步文档流数据库文件系统

分布式文件系统里的老大哥，HDFS的资料你看过不少，但这份文档真挺清楚。基础知识、架构机制、读写流程都梳理得明明白白，像NameNode和DataNode怎么配合的，写得顺溜，适合刚上手或者想打牢底子的朋友。主从架构那块讲得还挺细，不只是说了谁干啥，还把交互流程说清楚了，比如客户端到底先找谁、数据是怎么走的，连心跳机制都有提到，实用性不错。而且它还顺带讲了数据备份策略、安全模式、高可用机制这些高级一点的概念，对你搭 Hadoop 集群肯定有。写数据的时候，怎么从一个 DataNode 串联复制到其他节点的流程也交代清楚，蛮值得一看。如果你准备搞大数据平台，尤其是用Hadoop的，建议先把这篇读

Ceph 的对象存储集群，文件读写还挺直接的。它就是分布式文件系统那一挂的，POSIX接口也支持，像read()、write()这种常用操作都能搞定，响应还蛮快。系统结构是分层设计，底层用Object Storage Cluster负责存储，上层就是你我常用的文件操作。你要是接触过HDFS、Lustre这些，理解起来会更轻松。还有意思的是它跟客户端打交道的方式，没你想得那么重，IO 操作直接走对象层，少了中间那一堆麻烦事。这样做效率高，管理也清爽。对分布式文件系统感兴趣的，可以顺着这几个资料看看：Ceph 分层组件、Ceph 的层次化视角，还有一些兄弟系统比如HDFS、Lustre也挺值得参考

HDFS是大数据的核心组件之一，Hive的数据存储在HDFS中，Mapreduce和Spark的计算数据也存储在HDFS中，HBase的region也在HDFS中。在HDFS shell客户端，我们可以进行上传、删除等多种操作，并管理文件系统。熟练使用HDFS有助于更好地理解和掌握大数据技术。实验的主要目的是掌握HDFS的常用操作和文件系统管理。

Ceph的分层组件包括元数据服务器集群，负责存储集群中的元数据，管理文件系统的命名空间和数据存储位置。它还负责管理诸如文件打开、关闭和重命名等更高级的POSIX功能。

Ceph的分层组件包括Cluster Monitors，负责检测机器故障和系统通知。

此讲义讲解了分布式文件系统HDFS

MooseFS支持FUSE，部署相对轻量级。存在单点依赖问题。国内应用较多。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，处理大数据存储和处理需求。它通过在廉价硬件上分布数据和计算任务来提供高容错性和高可靠性。HDFS适用于需要处理大规模数据的应用场景，如数据分析和机器学习。

MooseFS是一个采用C语言编写的高容错性分布式文件系统，能够将数据资源分布存储在多台不同的物理介质上，并为用户提供统一的访问接口。用户可以通过mfsmount与管理服务器交互，操作元数据文件并与数据服务器交换数据，这一机制基于FUSE（用户空间文件系统），使MooseFS能够在支持FUSE的操作系统上工作，如Linux、FreeBSD、OpenSolaris和MacOS等。