分布式文件系统

     Google File System：是由google开发并设计的一个面向大规模数据处理的一个分布式文件系统。

     我们首先来简单的说明一下这个分布式，我们都知道现在要存储的数据量越来越大，但是一台电脑的存储能力是有限的，尽管我们可以通过提高某台电脑的存储能力来解决这个问题，但是这是无法根本解决这个问题，所以我们通过很多很多台廉价的电脑来分布式存储这些数据。简单说就是把要存的文件分割成一份一份存到许多台电脑上。

     为了满足Google迅速增长的数据处理需求，Google设计并实现了Google文件系统。它是有几百甚至几千台普通的廉价设备组装的存储机器。以下是一些介绍说明。

     1）我们知道有这么多机器，那么这些设备中的某些机器出现故障是很常见的事情，所以在GFS集成了持续的监控、错误侦测、灾难冗 余以及自动恢复的机制。

     2）我们要存的数据大小是很大，所以要是按照以往的存储文件块大小，那么就要管理数亿个KB大小的小文件，这是很不合理的，所以在这个系统里面他们定义一个文件块的大小是64M。

     3）绝大部分的大数据都是采用在文件尾部追加数据的，而不是覆盖数据的。对大文件的随机写入基本上是不存在的。

     架构设计：GFS采用主/从模式，一个GFS包括一个master服务器r和多个chunk服务器。当然这里的一个master是指逻辑上的一个，物理上可以有多个（就是可能有两台，一台用于以防万一，一台用于正常的数据管理）。并且我们可以把客户端以及chunk服务器放在同一台机器上。

        我们先来说明一下数据是如何存储的。我们上面说过大数据会被切分，并且单位是64M。所以在GFS中，存储的文件会被切分成固定大小的block，每当一个block被创建的时候都会由master为它分配一个全球固定的标识。chunk服务器把block以linux文件存储的形式存储在本地系统。为了可靠性，每块block可能会复制成多份存放在不同的机器节点上。并且master服务器存储着文件和block之间的位置映射已经其他一些元数据信息。

       master（就是在hadoop里面的namenode）：

       master管理者所有文件的元数据，比如说名字空间，block的映射位置等等。Master节点使用心跳信息周期地和每个Chunk服务器通讯，发送指令到各个Chunk服务器并接收Chunk服务器的状态信息。我们知道master是单一节点的（逻辑上）。这个是可以大大简化系统的设计。单一的master可以通过全局信息精确的定位每个block在哪个chunk服务器上以及进行复制决策。由于只有一台master，所以我们要减少对master的读写操作，避免master成为系统的瓶颈。而且master的元数据都是存储在内存当中的，这样速度处理快，但是也导致了存储的数据是有限制的。

       要注意的是，客户端对数据的读写不是在master上，而是通过master获取block在chunk的位置信息，直接和chunk服务器进行数据交互读写的。我们说master是逻辑上只有一个节点，物理可能有两个。就行hadoop里面的hdfs一样，有一个namenode和secondarynamenode。另外一个正常情况下不去用，当master服务器宕机了，它就体现价值了。有点映像的感觉，当然它还有其他好多功能。

       Chunk（就是hadoop里面datanode）：这个才是用于存储数据的机器，文件大小为64MB，这个尺寸远远大于一般文件系统的Block size。每个block的副本都以普通Linux文件的形式保存在Chunk服务器上。Master服务器并不保存持久化保存哪个Chunk服务器存有指定block的副本的信息。Master服务器只是在启动的时候轮询Chunk服务器以获取这些信息。Master服务器能够保证它持有的信息始终是最新的，因为它控制了所有的block位置的分配，而且通过周期性的心跳信息监控 Chunk服务器的状态。

       流程：首先，客户端把文件名和程序指定的字节偏移，根据固定的block大小，转换成文件的block索 引。然后，它把文件名和block索引发送给Master节点。Master节点将相应的block标识和副本的位置信息发还给客户端。客户端用文件名和 block索引作为key缓存这些信息。之后客户端发送请求到其中的一个副本处，一般会选择最近的。请求信息包含了block的标识和字节范围。在对这个block的后续读取操作中， 客户端不必再和Master节点通讯了，除非缓存的元数据信息过期或者文件被重新打开。实际上，客户端通常会在一次请求中查询多个block信息。

       hadoop是的hdfs是基于GFS设计实现的。因此它们的原理是一样。现在hadoop到处都是，所以对于GFS就总结这些，具体的介绍留着在hadoop的HDFS中说明。

       参考：http://www.open-open.com/lib/view/open1328763454608.html