如何区分分布式集群并行文件系统?

如何区分分布式集群并行文件系统?,第1张

分布式文件系统集群文件系统、并行文件系统,这三种概念很容易混淆,实际中大家也经常不加区分地使用。总是有人问起这三者的区别和联系,其实它们之间在概念上的确有交叉重叠的地方,但是也存在显著不同之处。 

分布式文件系统

自然地,“分布式”是重点,它是相对与本地文件系统而言的。分布式文件系统通常指C/S架构或网络文件系统,用户数据没有直接连接到本地主机,而是存储在远程存储服务器上。NFS/CIFS是最为常见的分布式文件系统,这就是我们说的NAS系统。分布式文件系统中,存储服务器的节点数可能是1个(如传统NAS),也可以有多个(如集群NAS)。对于单个节点的分布式文件系统来说,存在单点故障和性能瓶颈问题。除了NAS以外,典型的分布式文件系统还有AFS,以及下面将要介绍的集群文件系统(如Lustre, GlusterFS, PVFS2等)。 

集群文件系统

“集群”主要分为高性能集群HPC(High Performance Cluster)、高可用集群HAC(High Availablity Cluster)和负载均衡集群LBC(Load Balancing Cluster)。集群文件系统是指协同多个节点提供高性能、高可用或负载均衡的文件系统,它是分布式文件系统的一个子集,消除了单点故障和性能瓶问题。对于客户端来说集群是透明的,它看到是一个单一的全局命名空间,用户文件访问请求被分散到所有集群上进行处理。此外,可扩展性(包括Scale-Up和Scale-Out)、可靠性、易管理等也是集群文件系统追求的目标。在元数据管理方面,可以采用专用的服务器,也可以采用服务器集群,或者采用完全对等分布的无专用元数据服务器架构。目前典型的集群文件系统有SONAS, ISILON, IBRIX, NetAPP-GX, Lustre, PVFS2, GlusterFS, Google File System, LoongStore, CZSS等。 

并行文件系统

这种文件系统能够支持并行应用,比如MPI。在并行文件系统环境下,所有客户端可以在同一时间并发读写同一个文件。并发读,大部分文件系统都能够实现。并发写实现起来要复杂许多,既要保证数据一致性,又要最大限度提高并行性,因此在锁机制方面需要特别设计,如细粒度的字节锁。通常SAN共享文件系统都是并行文件系统,如GPFS、StorNext、GFS、BWFS,集群文件系统大多也是并行文件系统,如Lustre, Panasas等。

如何区分?

区分这三者的重点是“分布式”、“集群”、“并行”三个前缀关键字。简单来说,非本地直连的、通过网络连接的,这种为分布式文件系统;分布式文件系统中,服务器节点由多个组成的,这种为集群文件系统;支持并行应用(如MPI)的,这种为并行文件系统。在上面所举的例子中也可以看出,这三个概念之间具有重叠之处,比如Lustre,它既是分布式文件系统,也是集群和并行文件系统。但是,它们也有不同之处。集群文件系统是分布式文件系统,但反之则不成立,比如NAS、AFS。SAN文件系统是并行文件系统,但可能不是集群文件系统,如StorNext。GFS、HDFS之类,它们是集群文件系统,但可能不是并行文件系统。实际中,三者概念搞理清后,分析清楚文件系统的特征,应该还是容易正确地为其划分类别的。

目前几个主流的分布式文件系统除gpfs外,还有pvfs、lustre、panfs、googlefs等。

1.pvfs(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。

2.lustre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。

3.panfs(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。

4.googlefs(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.


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