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。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。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现。江苏大数据分布式存储储存
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。上海超融合分布式存储服务架构分布式存储系统使应用达到佳性能。
分布式存储系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。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。
分布式存储由于多个副本的存在，如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论中心。数据一致性这个单词在平常开发中，或者各种文章中都能经常看见，我们常常听见什么东西数据不一致了，造成了一定的损失，赶快修复一下。分布式存储的完全无中心架构–计算模式，以Ceph为表示的架构是其典型的表示。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置，这样客户端可以直接与存储节点通信，从而避免中心节点的性能瓶颈。由于异常的存在，分布式存储系统设计时往往会将数据冗余存储多份，每一份称为一个副本）。大数据的规模大，因此构建高效合理的存储层次结构。
原本由磁阵控制程序负责得数据在磁盘中的分布、负载均衡策略和一致性保障，在分布式存储中都需要软件在整个机器集群层面去考虑，复杂度提。分布式存储是区块链公司正在研究和实施的潜在解决方案。分布式存储系统是一个能够存储文件的系统，无需回复大量集中的数据孤岛，这些数据孤岛不会破坏隐私和信息自由等重要价值。早在P2P文件共享的那时候，像Limewire这样的流下载和服务在下载音乐和视频文件方面很受欢迎。分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分，互联网公司由于其数据量大而资本积累少，而通常都使用大规模分布式存储系统。分布式存储的应用范围是比较的宽泛的。上海图片分布式存储架构
客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置。江苏大数据分布式存储储存
分布式存储系统按照文件访问方式来分类，分布式存储系统可分为串行访问式和并行访问式，后者又被俗称为并行文件系统。对于分布式集群，其对文件元数据的管理方式又可以分为single path image和single filesystem image两种方式。串行访问是指客户端只能从集群中的某个节点来访问集群内的文件资源，而并行访问则是指客户端可以直接从集群中任意一个或者多个节点同时收发数据，做到并行数据存取，加快速度。HDFS、GFS、pNFS等分布式存储系统，都支持并行访问，需要安装专门客户端，传统的NFS/CIFS客户端不支持并行访问。江苏大数据分布式存储储存
