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。分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，分布式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。分布式存储系统是指运行在多台计算机之上，之间通过某种方式相互通信从而将集群内所有存储空间资源整合、虚拟化并对外提供文件访问服务的文件系统。分布式存储随着机器变得越来越有能力。深圳四大开源分布式存储系统
单独服务所提供的存储系统，访问都来自互联网，自然是做对象存储；与之相对应，大部分类AWS的主机服务商都会提供一个块存储服务搭配主机服务。在这一点上分布式存储是需要特别进行注意的，不然会影响使用。分布式存储的对象存储和文件存储的区别是不大的，存储的都是一样的东西，只是抛弃了统一的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。单独的互联网存储服务一般都是做对象存储的，因为块存储是给计算机用的，对象存储是给浏览器等HTTP客户端用的。浙江服务器分布式存储控制系统分布式存储利用多台存储服务器分担存储负荷。
架构就像公司的层次组织架构，namenode就如同老板，只管理下属的经理（datanode），而下属的经理，而经理们来管理节点下本地盘上的数据。分布式存储和大数据是构建在分布式存储之上的应用。为什么要使用分布式存储？（1）升级单机处理能力的性价比越来越低；企业发现通过更换硬件做垂直扩展的方式来提升性能会越来越不划算；（2）单机处理能力存在瓶颈；某个固定时间点，单颗处理器有自己的性能瓶颈，也就说即使愿意花更多的钱去买计算能力也买不到了；（3）出于稳定性和可用性的考虑如果采用单击系统，那么在这台机器正常的时候一切OK，一旦出问题，那么系统就完全不能用了。
分布式存储在应用程序中涉及多个不同的单机事务，只有在所有的单机事务完成之前和完成之后，数据是完全一致的。我们引出了一致性模型，这里我们由强到弱简单的介绍几种常见的一致性模型。为了保证分布式存储系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般存储多个副本。当某个副本所在的存储节点出现故障时，分布式存储系统能够自动将服务切换到其他的副本，从而实现自动容错。分布式存储系统通过复制协议将数据同步到多个存储节点，并确保多个副本之间的数据一致性。分布式存储其目的是通过廉价的服务器来提供使用与大规模，高并发场景下的Web访问问题。分布式存储使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系。
掌握了分布式存储这项技能，以后理解其他技术的本质会变得非常容易。分布式存储包含的种类繁多，除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外，还包括分布式数据库和分布式缓存等，以HDFS（HadoopDistributionFileSystem）为表示的架构是典型的表示。在这种架构中，一部分节点NameNode是存放管理数据（元数据），另一部分节点DataNode存放业务数据，这种类型的服务器负责管理具体数据。这种架构就像公司的层次组织架构，namenode就如同老板，只管理下属的经理（datanode），而下属的经理，而经理们来管理节点下本地盘上的数据。同时，区块链的链上记录，公开透明化，还可以进行隐私的加密，在对内容进行加密的同时，可以随时发现和记录来访者的信息，以及追踪信息的来源，去中心化的同时，在解决大公司和垄断存储公司的意外行为和有意行为。分布式存储系统不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。广州服务器分布式存储设备
分布式存储是新一代的高能技术。深圳四大开源分布式存储系统
分布式存储系统的机箱一般采用热插拔，这是一个运维的专业名词，我们不需要完全懂分布式存储系统的解释，但是我们可以了解一下分布式存储系统有什么用，举个例子，普通的服务器在硬盘损坏的情况下，我们只能停止服务器的运行，然后把分布式存储系统拆开来检查是什么问题，这样会导致任务无法进行，效率很低，而分布式存储系统的热插拔就能在某个硬盘损坏的情况，不停止服务器的运行，只需拔下这个问题硬盘进行检查就行，工作任务可以持续进行，效率非常的高。普通的服务器会因为用户大量的读取和写入操作而发生宕机的情况，这是因为硬盘运转的频率和速度要求太高，导致了硬盘无法承受这么严格的操作要求。深圳四大开源分布式存储系统
