数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系

数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系

1 用向外扩展代替向上扩展

扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大

的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机

标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。

更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标准PC的机器，其成本将大大

超过将同样的4台PC放在一个集群中。Hadoop的设计就是为了能够在商用PC集群上实现向外扩展

的架构。添加更多的资源，对于Hadoop集群就是增加更多的机器。一个Hadoop集群的标配是十至

数百台计算机。事实上，如果不是为了开发目的，没有理由在单个服务器上运行Hadoop。

2 用键/值对代替关系表

关系数据库的一个基本原则是让数据按某种模式存放在具有关系型数据结构的表中。虽然关

系模型具有大量形式化的属性，但是许多当前的应用所处理的数据类型并不能很好地适合这个模

型。文本、和XML文件是最典型的例子。此外，大型数据集往往是非结构化或半结构化的。

Hadoop使用键/值对作为基本数据单元，可足够灵活地处理较少结构化的数据类型。在hadoop中，

数据的来源可以有任何形式，但最终会转化为键/值对以供处理。

3 用函数式编程（MapReduce）代替声明式查询（SQL ）

SQL 从根本上说是一个高级声明式语言。查询数据的手段是，声明想要的查询结果并让数据库引擎

判定如何获取数据。在MapReduce中，实际的数据处理步骤是由你指定的，它很类似于SQL

引擎的一个执行计划。SQL 使用查询语句，而MapReduce则使用脚本和代码。利用MapReduce可

以用比SQL 查询更为一般化的数据处理方式。例如，你可以建立复杂的数据统计模型，或者改变

图像数据的格式。而SQL 就不能很好地适应这些任务。

4

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，

可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元

组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。

分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部

实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

共享文件与分布式文件系统的区别

分布式文件系统(Distributed File System，DFS)

如果局域网中有多台服务器，并且共享文件夹也分布在不同的服务器上，这就不利于管理员的管理和用户的访问。而使用分布式文件系统,系统管理员就可以把不同服务器上的共享文件夹组织在一起，构建成一个目录树。这在用户看来，所有共享文件仅存储在一个地点，只需访问一个共享的DFS根目录，就能够访问分布在网络上的文件或文件夹，而不必知道这些文件的实际物理位置。

ftp server和分布式文件系统的区别

换个思路，使用mount --bind把目录加载过来就可以了 先将数据盘挂载 mount /dev/sdb1 /mnt/d 在ftp目录下建一个文件夹data mount --bind /mnt/d data

FTP server和分布式文件系统的区别, 分布式文件系统和分布式数据库有什么不同

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

hadoop是分布式文件系统吗

是的

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。

1分布式文件系统

多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题，这样的系统我们称之为分布式系统。

分布式文件系统是分布式系统的一个子集，它们解决的问题就是数据存储。换句话说，它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存储在分布式文件系统上的数据自动分布在不同的节点上。

分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理来自网络和其它地方的超大规模数据提供所需的扩展能力。

2分离元数据和数据：NameNode和DataNode

存储到文件系统中的每个文件都有相关联的元数据。元数据包括了文件名、i节点(inode)数、数据块位置等，而数据则是文件的实际内容。

在传统的文件系统里，因为文件系统不会跨越多台机器，元数据和数据存储在同一台机器上。

为了构建一个分布式文件系统，让客户端在这种系统中使用简单，并且不需要知道其他客户端的活动，那幺元数据需要在客户端以外维护。HDFS的设计理念是拿出一台或多台机器来保存元数据，并让剩下的机器来保存文件的内容。

NameNode和DataNode是HDFS的两个主要组件。其中，元数据存储在NameNode上，而数据存储在DataNode的集群上。NameNode不仅要管理存储在HDFS上内容的元数据，而且要记录一些事情，比如哪些节点是集群的一部分，某个文件有几份副本等。它还要决定当集群的节点宕机或者数据副本丢失的时候系统需要做什么。

存储在HDFS上的每份数据片有多份副本(replica)保存在不同的服务器上。在本质上，NameNode是HDFS的Master(主服务器)，DataNode是Slave(从服务器)。

文件系统与数据库系统的区别和联系

其区别在于：

(1)

文件系统用文件将数据长期保存在外存上，数

据库系统用数据库统一存储数据。

(2)

文件系统中的程序和数据有一

定的联系，数据库系统中的程序和数据分离。

(3)

文件系统用 *** 作系

统中的存取方法对数据进行管理，数据库系统用

DBMS

统一管理和控

制数据。

(4)

文件系统实现以文件为单位的数据共享，数据库系统实

现以记录和字段为单位的数据共享。

其联系在于：

(1)

均为数据组织的管理技术。

(2)

均由数据管理软

件管理数据，程序与数据之间用存取方法进行转换。

(3)

数据库系统

是在文件系统的基础上发展而来的。

数据库系统和文件系统的区别与联系

文件系统和数据库系统之间的区别：

（1） 文件系统用文件将数据长期保存在外存上，数据库系统用数据库统一存储数据；

（2） 文件系统中的程序和数据有一定的联系，数据库系统中的程序和数据分离；

（3） 文件系统用 *** 作系统中的存取方法对数据进行管理，数据库系统用DBMS统一管理和控制数据；

（4） 文件系统实现以文件为单位的数据共享，数据库系统实现以记录和字段为单位的数据共享。

文件系统和数据库系统之间的联系：

（1） 均为数据组织的管理技术；

（2） 均由数据管理软件管理数据，程序与数据之间用存取方法进行转换；

（3） 数据库系统是在文件系统的基础上发展而来的。

什么是Hadoop分布式文件系统

分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。

Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapReduce和Google档案系统的概念类似。

HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。

问题一：当前主流分布式文件系统有哪些各有什么优缺点 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。

1PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足：

1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;

2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;

3）静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。

2Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。

3PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。

4GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。

5相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：

1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;

2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;

3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突

问题二：分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

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问题三：什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 立的设备上

问题四：什么是分布式数据存储 定义：

分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。

特点：

1高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。

2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。

3 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

问题五：分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munityemc/message/655951 下面简要介绍nix平台下分布式文件系统的发展历史：

1、单机文件系统

用于 *** 作系统和应用程序的本地存储。

2、网络文件系统（简称：NAS）

基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。

3、集群文件系统

在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。

4、分布式文件系统

在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。

问题六：分布式文件系统和分布式数据库有什么不同 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

问题七：分布式存储有哪些 华为的fusionstorage属于分布式 您好，很高兴能帮助您，首先，FusionDrive其实是一块1TB或3TB机械硬盘跟一块128GB三星830固态硬盘的组合。我们都知道，很多超极本同样采用了混合型硬盘，但是固态硬盘部分的容量大都只有8GB到32GB之间，这个区间无法作为系统盘来使用，只能作

问题八：linux下常用的分布式文件系统有哪些 这他妈不是腾讯今年的笔试题么

NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）

网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS。

NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS， 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是：

1、本地工作站使用更少的磁盘空间，因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。

2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。

3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。

开发语言c/c++,可跨平台运行。

OpenAFS（openafs）

OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统，允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的，每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中，从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行，因为从用户的角度上看，他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。

文件系统内容通常都是跨cell复制，一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存，以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统，它使用访问控制列表(ACL）以便可以进行细粒度的访问，这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public，运行在linux下。

MooseFs（derfhomelinux）

Moose File System是一个具备容错功能的网路分布式文件统，它将数据分布在网络中的不同服务器上，MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题，它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台 *** 作。

pNFS（pnfs）

网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN）的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序，至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的并行实现，将传输速率提高了几个数量级。

开发语言c/c++,运行在linu下。

googleFs

据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统，用于大型的，分布式的，对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。

问题九：分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。

问题十：linux 分布式系统都有哪些？ 常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。

GFS（Google File System）

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Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。

下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。

HDFS

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Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。

Ceph

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是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。

说 ceph 性能最高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2634 以上的内核才支持。

可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。

Lustre

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Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。

该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。

目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。

作者 石默研

在云计算基础设施IaaS服务中，“存”与“算”的分界是清晰的，客户会分别为“存”与“算”按需消费。不只是专门的存储服务如S3、对象存储、文件存储、NAS等，即使是在最基本的虚拟机服务ECS上，“存”也需要由消费者进行选择，而选择的对象是云盘，即位置对用户透明，不需要消费者关心是否在计算节点的本地：其实连计算节点本身位于何处也是无需关心，又何谈本地。随着云计算服务的持续发展，“存”与“算”的界限，无论是从消费模式上，还是从技术上，都呈现出越来越清晰的趋势。

而在PaaS层的数据库服务中，则出现两种情况。一种是“存”与“算”也由消费者分别选择并扩缩，而另一种则是购买服务时，“存”与“算”是固定捆绑的架构组合，可以定义大小，但无法相对独立地选择、部署与扩缩。

引发上述数据库服务不同消费模式的因素，实质上是在云中部署的数据库产品本身不同的技术架构，即“存”“算”分离，或“存”“算”一体。由于对单体数据库谈“存”与“算”的分离与一体，并没有多大意义，因此，主要是针对分布式数据库而言，其不同的特性带来了业界较为广泛的讨论。

那么，首先分析一下，在“存”“算”基础设施愈来愈独立清晰的趋势下，建立在其上的数据库服务“存”“算”一体现象从何来呢？不难发现，云平台上这样的数据库服务，大多都是基于“从非云环境中、应企业级On Premise需求产生与发展而来”的数据库产品。也就是说，其产品本初的设计理念就与“云”无关，只是后来为了寻求不同的商业模式而部署在云上而已；而大多数“存”“算”分离的数据库产品，其创始之初，就面向云环境进行设计。这里，顺便澄清一下现在极为流行的云原生概念，相当多的人混淆了云适配部署与云原生的概念，认为只要部署在云上，就是云原生了。其实云原生的概念与其字面意思极为直白契合，就是指在“云环境”中“原生”的，而不是从别的地方迁来的，即 “云原生”就是生长于云上的，而非云原生则是迁移到云上的 。这与要深入理解目前同样火热的NFT，就必须先正确理解“区块链原生”概念的道理是一样的。

相信现在，关于“云”的问题应该是比较清晰了：“存”“算”分离是云原生的架构，而“存”“算”一体则不是，这一点相信读者不会有太多的疑问。那么，接下来的问题是：“云原生”就一定好吗？面向企业级的需求，“存”“算”分离与“存”“算”一体孰优孰劣？

世界上本来就没有绝对的好与绝对的坏，“存”“算”一体架构的设计，也是在满足企业需求的过程中自然产生的，对分布式数据库而言，“存”“算”一体的设计，无论是对传统单体数据库的替代上，还是对采用业务单元化策略的局部性满足上，还是对基于已有成熟数据库体系以二次开发构建分库分表数据库产品的方便性上，都产生了积极的 历史 作用。在那种情况下，不去考虑“云”的趋势与设计需求，也是合理的。

然而，过去几十年的 历史 已经证明，计算机技术的发展是极为迅速的，无论是软件还是硬件，当然包括数据库技术同样如此。

首先，往远处看的话：从计算机科学发展的角度，在云计算大趋势的驱动下，“计算”与“存储”技术相对独立的发展道路已经越来越明显，越来越清晰。可以想见，未来“计算”力相关的技术、架构与产品必将会发展到比如今所有极为先进的状态；未来“存储”相关技术、架构与产品也必将会进展到一个无法完全预计的崭新阶段，同时越来越“智能”。并且从目前的形势看，这个未来并不会太久远，“存”“算”分离无疑是适合那个未来的各种可能的，因为它本身就是为此而原生的，“存”“算”一体在未来或许将变得无从谈起；而从国际上先进数据库技术发展的实际情况来看，绝大多数崭新的、最前沿的数据库相关技术与产品，都是云原生的，换句话说，都是采用“存”“算”分离的架构，这一点，几乎少有例外。

（或许可以猜测，把磁盘挂在本地这种现存商业计算机的架构，也是由企业/个体对计算机使用的商业模式驱动的，而不一定是技术驱动的必然结果）

其次，往近处看：对企业级现阶段数字化转型中，传统单体数据库替换的紧迫需求而言，大量的事实已经证明，云原生架构的数据库完全可以满足各种实际的业务转型需求：

例子还有很多

最后还有一点需要强调：对于那些 将“云”策略当成技术与业务核心发展战略 的企业来讲， 云原生架构 无论是面向现在与未来，自然是 最为适合 的；

或许可以这样说，“存”“算”一体的架构是现代分布式数据库技术进化过程中的一个重要过渡阶段，其 历史 作用不可否认，毋庸质疑；而不久的将来，分布式数据库架构向云原生快速发展普及的趋势将会越来越明显，步伐将会越来越加快

世界潮流，浩浩荡荡；顺之者昌，逆之者亡，顺应 历史 的潮流与趋势的选择一般都是明智的。

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