文件服务器管理控制台为管理文件服务器提供集中的工具。使用文件服务器管理，可以创建和管理共享，设置配额限制，创建存储利用情况报告，将数据复制到文件服务器和从文件服务器中复制数据，管理存储区域网络（SAN），以及与UNIX和Macintosh系统共享文件。
2．存储报告
使用存储报告，可以分析服务器上的磁盘空间是如何使用的。例如，可以生成识别重复文件的按需或计划报告。然后删除这些复制文件以便回收磁盘空间。
3．配额和文件屏蔽
使用配额，可以限制卷或文件夹子树大小。可以将Windows配置为在达到配额限制时通知您。使用文件屏蔽，可以防止某些类型的文件被保存到文件夹或卷。文件屏蔽有助于确保用户不在服务器上保存某些可能导致用户违反知识产权法的非关键性数据和文件。
4．DFS管理
使用"DFS管理"管理单元，可以管理从分支机构中的服务器到集线器数据中心中的服务器的数据复制。这样，数据可以被集中备份，而不必在在分支机构备份数据。使用"DFS管理"管理单元，还可以对位于不同服务器上的共享文件夹进行分组并将其作为虚拟文件夹树（称为"名称空间"）提供给用户。名称空间可以提供很多好处，包括提高数据的可用性、分担负载和简化数据迁移。分布式元数据管理：分布式元数据管理主要通过元数据服务分布式部署的方式，实现了元数据分布式管理，解决一般分布式文件系统的单元数据服务节点导致的响应用户请求效率不高、存储文件数目受限和单点故障等问题，具有降低用户请求处理延迟，提高分布式文件系统的可扩展性和可用性的特性。一般包括完全分布式架构、元数据访问负载均衡、元数据服务器高效索引、元数据服务器d性伸缩等技术点。
多层级存储管理：多层级存储管理用于实现内存 / SSD/HDD 等异构存储设备的池化管理，以及各类存储设备的动态接入管理，通过设备抽象和提供统一命名空间，面向分布式文件系统提供统一的存储资源池，支持热点数据自动感知和智能化存储调度，最大程度提升数据存储与访问的效能。一般包括异构存储设备管理、多存储系统适配、统一命名空间、基于热度的存储资源调度等技术点。
数据一致性保障：数据一致性保障主要解决分布式文件系统中多副本和缓存等在数据存储与访问过程中的一致性问题，通过构建数据一致性模型、进行数据一致性校验等方式，保障数据在存储和访问过程中的一致性，在提升数据访问性能的同时确保数据存储和访问的正确性。一般包括一致性协议优化、一致性检验等技术点。
高并行读写优化：高并行读写优化用于提高分布式文件读写的并行化水平，最大化提升分布式文件系统下的数据访问效率。一般包括分布式数据访问缓存管理和调度算法优化、IO 算法优化和合并 IO 等技术点。
分布式散列与动态均衡：分布式散列与动态均衡实现分布式文件系统下高性能的数据块定位，提高数据访问性能，以及数据块的迁移和再平衡，提升分布式文件系统的稳定性和可持续服务能力。一般包括基于一致性哈希的数据块索引管理、动态数据再平衡等技术点。
存储高可用：存储高可用通过数据多副本技术、状态自检测和自修复、核心服务分布式部署等技术手段，实现自动检测分布式文件系统中的各种错误和失效，并且在文件系统出现错误和失效时可自行进行多副本间的数据修复，最终持续向用户提供正常的数据访问服务。一般包括可配置数据多副本、数据自恢复及自维护等技术点。
海量小文件高性能存储访问：海量小文件高性能存储访问主要采用小文件汇集成大文件进行存储、细粒度二级索引管理等技术，实现在现有分布式文件系统的基础上，扩展对海量小文件的存储与访问的能力，同时解决小文件的随机读写问题，大大提高分布式文件系统对海量小文件的存储访问效率。
Windows XP开始菜单的运行对话框中输入“cmd”就可以打开命令行窗口、输入“regedit”就可以打开注册表。使用的“运行”只局限于输入几个英文字母打开某个程序。
开始→运行→命令 ：
还有许多命令可用，不一一枚举了，详细可参考：
>
其实“运行”中蕴含有很多鲜为人知的技巧。
1）用“”和“”打开指定文件夹
在“运行”中输入“”，就可以打开“Documents and Settings”下的“用户”文件夹;输入两个“”则可以打开“Documents and Settings”文件夹。输入“”则可以打开C盘。
2）查看某一文件的完整路径 ，有时候某个文件的完整路径你可能无法查看，要想查看这个文件的完整路径，只要将该文件直接拖至“运行”的“打开”栏中就可以显示该文件的完整路径了。
3）恢复IE本来面目 ，用IE浏览器浏览网页，其设置常常会被无故修改，例如标题栏、主页等被恶意窜改，利用“运行”修复一下就好了。在“运行”中输入“rundll32exe iedkcs32dll，clear”后回车就可把IE变为本来面目了。
这方面也有不少技巧，详细可参考：>
什么是分布式文件系统？
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(可简单的理解为一台计算机)相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。例如，用户可以“发表”一个允许其他客户机访问的目录，一旦被访问，这个目录对客户机来说就像使用本地驱动器一样。
什么是超融合架构？
超融合基础架构（Hyper-Converged Infrastructure，或简称“HCI”）也被称为超融合架构，是指在同一套单元设备（x86服务器）中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素，而多节点可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝横向扩展（scale-out），形成统一的资源池。
超融合产品和分布式文件系统的区别是什么？
超融合架构一般包括存储模块，虚拟化模块，控制管理模块，数据保护与容灾模块等，而这个存储一般用的就是分布式存储。而分布式存储不一定是分布式文件系统，也可能是分布式块存储。比如SmartX的超融合架构就是基于分布式块存储，还有一些厂商是基于分布式文件存储。
但如果深究分布式块存储的实现技术的时候，我们会发现一些分布式块存储是基于分布式文件系统实现的。大致的原理是：先用分布式文件系统将物理磁盘管理起来，形成一个池（十分类似于Google GFS）；从这个池里面创建文件，例如500GB的文件；然后通过块设备网关，例如iSCSI网关，将这个500GB的文件变成500GB的虚拟硬盘（块设备），对外提供服务。
超融合系统架构
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。
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。
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。
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，那么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。
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。
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。
管理服务（管理节点的计算服务器，对外提供管理接口）、DHCP服务（为计算服务器的网络启动分配管理网段的IP）、tftp 服务（为计算服务器的网络启动提供远程启动映象）、nbd 服务（为计算服务器提供网络块设备服务）。管理服务器上还会运行一个数据采集程序，他定时将各种性能数据采集下来并发送到中央的数据采集服务器上存储服务器群：存储服务器可以是ISCSI或内置存储容量比较大的x86服务器，通过 集群文件系统组成一个统一的存储池，为节点内的虚拟机提供逻辑磁盘存储、非结构数据存储以及整合备份服务。
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