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分布式存储与传统的网络存储并不完全一样,传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据,存储服务器成为系统性能的瓶颈,不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。
在当前的云计算领域,Google的GFS和Hadoop开发的开源系统HDFS是比较流行的两种云计算分布式存储系统。
GFS(Google File System)技术:谷歌的非开源的GFS(GoogleFile System) 云计算平台满足大量用户的需求,并行地为大量用户提供服务。使得云计算的数据存储技术具有了高吞吐率和高传输率的特点。
HDFS(Hadoop Distributed File System)技术:大部分ICT厂商,包括Yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证、以及继续提高I/O速率等方面。
3、编程模式
从本质上讲,云计算是一个多用户、多任务、支持并发处理的系统。高效、简捷、快速是其核心理念,它旨在通过网络把强大的服务器计算资源方便地分发到终端用户手中,同时保证低成本和良好的用户体验。在这个过程中,编程模式的选择至关重要。云计算项目中分布式并行编程模式将被广泛采用。
分布式并行编程模式创立的初衷是更高效地利用软、硬件资源,让用户更快速、更简单地使用应用或服务。在分布式并行编程模式中,后台复杂的任务处理和资源调度对于用户来说是透明的,这样用户体验能够大大提升。MapReduce是当前云计算主流并行编程模式之一。MapReduce模式将任务自动分成多个子任务,通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度与分配。
MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型,主要用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式,先通过Map程序将数据切割成不相关的区块,分配(调度)给大量计算机处理,达到分布式运算的效果,再通过Reduce程序将结果汇整输出。
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