而非对称式分布式存储系统中，有专门的一个或者多个节点负责管理元数据，其他节点需要频繁与元数据节点通信以获取新的元数据比如目录列表文件属性等等，后者典型表示比如HDFS、GFS、BWFS、Stornext等。对于分布式存储系统，其可以是分布式+对称式、分布式+非对称式、共享式+对称式、共享式+非对称式，两两任意组合。分布式存储系统按照元数据的管理方式，可分为对称式分布式存储系统和非对称式分布式存储系统。前者每个节点的角色均等，共同管理文件元数据，节点间通过高速网络进行信息同步和互斥锁等操作，典型表示是Veritas的VCS。分布式存储主副本将写请求复制到其他备副本。深圳数据分布式存储平台
分布式存储技术的主要特点有哪些？分布式存储的优势有很多，低成本、高性能、隐私安全……目前我们就针对“杀熟”事件来探讨一下，这项技术可以如何解决此类事件。隐私安全性：在传统的中心化存储中，给予存储服务的管理员，对我们的数据拥有确定的控制权，那么数据的安全性难以保障，可篡改性就造成了“杀熟”现象的出现。而分布式存储可以管理自己的信息安全以及隐私安全，你可以选择性授权此类信息给到平台。你在分布式网络中所产生的每一笔交易都会被上链，且不可篡改，这样一来，平台就没办法根据用户的身份做出价格调整，就不会发生针对老用户抬高物价的事件。天津大数据分布式存储存储分布式存储系统使应用达到佳性能。
分布式存储系统其与NTFS、EXT等本地文件系统的目的不同，前者是为了扩展性，后者运行在单机环境，纯粹管理块和文件之间的映射以及文件属性。分布式存储系统分为多类，按照对存储空间的访问方式，可分为共享存储型分布式存储系统和分布式分布式存储系统，前者是多台计算机识别到同样的存储空间，并相互协调共同管理其上的文件，又被称为共享文件系统；后者则是每台计算机各自提供自己的存储空间，并各自协调管理所有计算机节点中的文件。属于共享存储型分布式存储系统。而HDFS、Gluster、Ceph、Swift等互联网常用的大规模分布式存储系统无一例外都属于分布式分布式存储系统。分布式分布式存储系统可扩展性更强，目前已知大可扩展至10K节点。
大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型。而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。分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。但是由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。分布式存储在架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。
分布式存储系统的建设一般都会选择在人口比较密集的人口城市搭建，首先由于城市网络系统的支持，这个个技术能够很好的应用出来，其次由于人口多，所以网络使用的人数就会越多。为特定目的而设计的，并且配置有所不同。分布式存储系统可能有一些额外的存储隔间或存储空间。分布式存储系统通常具有少于五个内部磁盘，但是分布式存储系统将至少具有六个内部磁盘。分布式存储系统通常是单独的设备。有时它们被设计为4U存储模型。或一台服务器和附近的服务器。然后可以将两个抽屉安装在竞争的机柜上。将它们集成到单个分布式存储系统中，就像Sun StorEdge 3120存储设备和SunFire X4100服务器一样。可以放在机柜中。分布式存储系统可以在保证系统性能的前提下，降低系统能耗和构建成本。沈阳四大开源分布式存储技术
分布式存储如果有原先存储的数据，那么就进行格式化操作。深圳数据分布式存储平台
从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，将访问频率低的冷数据迁移到低速廉价存储设备上，可以在小幅消失系统整体性能的基础上，大幅降低系统的构建成本和能耗。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到佳性能。这类优化技术在互联网公司的内部存储系统上，管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。深圳数据分布式存储平台
