如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器。说到分布式存储不得不提单机数据库存储的事务特性：A（原子性）C（一致性）I（隔离性）D（持久性），而扩展到分布式存储后，受限于分布式C（一致性）A（可用性）P（分区容忍性）理论，几乎不可能满足完整得事务特性。各种分布式存储服务实现都对单机存储的事务特性作了权衡取舍，满足特定的服务场景需求。另外分布式存储系统是基于网络互联的，所以除了基本得磁盘访问性能开销，还多了网络性能开销。分布式存储步骤实际上并不复杂，但是对于我们在使用服务器的时候，帮助巨大。连云港大规模分布式存储服务架构
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。连云港大规模分布式存储服务架构大数据存储体系规模庞大．结点失效率高。
当某一个节点出现故障时，可以从其他副本上读到数据。可以这么认为，副本是分布式存储系统容错技术的重要手段。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。
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。分布式存储时间一致性：要求所有数据组件的数据在任意时刻都是完全一致的。
复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功，这种协议称为强同步协议。大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供存储服务。分布式存储系统可以通过增加PC机的方式，使系统整体性能表现为线性增长。另外，随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。从单机单用户到单机多用户，再到现在的网络时代，应用系统发生了很多的变化。而分布式系统依然是目前很热门的讨论话题，分布式系统给我们带来很更加方便处理数据的能力和方法。分布式存储系统通常具有少于五个内部磁盘。广州大数据分布式存储服务架构
分布式存储系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数。连云港大规模分布式存储服务架构
分布式集群是目前区块链行业有可能落地的技术。为什么我们需要分布式存储技术？分布式存储技术发展至今，已有数年之久，我们研究的越来越多，也使用的越来越多，对其的依赖度也越来越高，这项技术的发明创造解决了我们目前互联网社会的一个重要痛点——数据存储。如果说20世纪，人类的重要资源是黄金、是石油，那么21世纪，人类重要的资源就是数据，数据又被称为数字石油。我们庞大的互联网社会体系，都是由各种各样的数据支撑起来的，想要互联网社会进一步发展，想要占据互联网的金字塔，那么挖掘数据、研究分析这些数据是重要的点。连云港大规模分布式存储服务架构
