由于大型数据存储系统也很大，加上节点的故障率很高，因此需要完成的管理任务就很繁重。基于数据量和计算量，可以估计所需的节点数也非常庞大，这么大的节点数还要保持平衡负载，如果平衡失败，那么系统的程序将会受到一定的影响。虽然过程很困难，但是分布式存储技术从现在一直到未来都是非常有用的。在这些关键的存储方法中，中国现在的技术手段也是在国际上名列前茅，能很大的提升我国网民上网的能力和水平，以及我们在网上检索数据、存储数据的能力。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性。天津大数据分布式存储存储
分布式存储架构是一个复杂的系统存储工程，一般是针对特定应用的数据存储有不同的系统架构解决方案。不同的存储方法会影响存储性能、存储成本、冗余度、工程复杂性等。分布式存储技术来源涉及分布式系统和数据库，它要求实现：数据分布均匀；数据一致性；容错能力；事务与并发控制；易用性；负载均衡；数据的压缩和解压缩问题；分布式存储面临的数据大致可以分为三类：非结构化数据：视频、图片等；半结构化数据：Html文档等，模式结构与数据混在一起；结构化数据：一般存储在数据库中，由二维结构表表示。杭州图片分布式存储解决方案分布式存储的功能是非常强大的。
分布式存储的大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和存储的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。存储层级内的优化技术，构建存储系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此存储系统通常采用多层不同性价比的存储器件组成存储层次结构。分布式存储的存储规模是比较庞大的。
在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和分布式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。另外，还有一种无元数据服务器的分布式架构，通过在线算法组织数据，不需要专门的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难．实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下，并且缺乏文件系统全局监控管理功能。分布式存储系统不能满足大规模存储应用的需要。
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。传统的网络存储系统采用集中的分布式存储系统存放所有数据，分布式存储系统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，利用多台分布式存储系统分担存储负荷，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。为了简化用户端的使用，提供了一个分布式缓存系统来提供对此分布式存储系统的访问接口以及本地数据缓冲以降低网络压力。分布式存储系统从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法。武汉大数据分布式存储系统
大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。天津大数据分布式存储存储
通过低成本、可拓展的能力、管理性强等优势，分布式存储技术逐渐占领了传统中心化存储的市场，越来越受到全球企业机构的认可和青睐，随着技术的发展，我们即将在生活中体验到这项技术的魅力，一个充满活力与机遇的数据存储时代正在向我们走来，我们只有拥抱变化，引导变化才能在这场数据**的潮流中生存下来，抓到属于我们的新机遇。这项技术的诞生主要得益于云存储和服务器硬件配置升级，随着互联网和云计算的发展，人类的数据增长速度越来越快，反过来对于数据存储服务的需求就越来越大，这是一个正向循环的系统，不断地推动着互联网社会向前进。天津大数据分布式存储存储
