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）。这样，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。分布式存储和大数据是构建在分布式存储之上的应用。移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的中心还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。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。北京图片分布式存储架构图
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。广州图片分布式存储架构分布式存储利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。
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。
现在我们的网民数量急剧增多，这也是为什么现在分布式存储系统这么火热的原因了，因为我们的这个上网服务都是离不开这个这种服务器。但是，分布式存储系统不是这种情况。它们具有不同的配置，因为它们是为特定目的而设计的。您可能有更多的存储空间，或者存储空间可能用完了。分布式存储作为一个系统，许多用户作为系统参与者将文件和种子的副本（发送文件的片段）保存到网络上。然而，系统参与者没有真正的激励机制来保持在线。分布式存储网络以类似的方式运行，具有进一步的高层加密和加密以及增加的激励机制。分布式存储系统以实现负载均衡。
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。大数据存储体系规模庞大．结点失效率高。连云港分布式存储平台
分布式存储系统在使用前需要进行相关的配置，这个步骤并不复杂。北京图片分布式存储架构图
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。北京图片分布式存储架构图
