ceph和hdfs的区别(大量数据存储方案)

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大家好，今天来介绍ceph和hdfs的区别(linux分布式文件存储)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

在大数量级的数据存储上比较靠谱的分布式文件存储有哪些

Ceph，GFS，HDFS。
一、铅闭岩 Ceph
Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。【感兴趣的话点击此处，了解一下】

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linux下常用的分布式文件系统有哪些

常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
GFS（Google File System）
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Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。
下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。

HDFS
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Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。

Ceph
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是加州大学圣克丛旁鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。
说 ceph 性能最渗腊橡高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2.6.34 以上的内核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。

Lustre
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Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。
该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可局大以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。
目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。

云计算分布式存储是用ceph还是hadoop

云计算的开发需要多种语言共同参与，HADOOP在云计算产品中只是一个底层框架，适合做云盘、分布式计算等底层业务。很少有一种云产品只用一种开发语言解决所有问题的，袜缓语言只是工具，关键是要学会在不同的应用场景下，如何正确选择合适的工具。云产品的框架有很多，比如OpenStack是用Python写的，Hadoop是用Java写的。

Ceph架构简介及其特点

Ceph简介

Ceph是一个统一的分布式存储系统，设计初衷是提供较好的性能、可靠性和可扩展性。

Ceph项目最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于2004年发表），并随后贡献给开源社区。在经过了数年的发展之后，目前已得到众多云计算厂商的支持并被广泛应用。RedHat及OpenStack都可与Ceph整合以支持虚拟机镜像的后端存储。

Ceph特点

高性能

a.摒弃了传统的集中式存储元数据寻址的方案，采用CRUSH算法，数据分布均衡，并行度高。

b.考虑茄好祥了容灾域的隔离，能够实现各类负载的副本放置规则，例如跨机房、机架感知等。

c.能够支持上千个存储节点的规模，支持TB到PB级的数据。

高可用性

a.副本数可以灵活控制颤搏。

b.支持故障域分隔，数据强一致性。

c.多种故障场景自动进行修复自愈。

d.没有单点故障，自动管理。

高可扩展性

a.去中心化。

b.扩展灵活。

c.随着节点增加而线性增长。

特性丰富

a.支持三种存储接口：块存储、文件存储、对象存储。

b.支持自定义接口，支持多种语言驱动。

Hadoop简介及其特点

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。

HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

云计算的开发语言多样

hadoop和云计算是两回事，HADOOP开发首选JAVA，次选C/C++或者Python云计算就复杂了，不同的应用又不同额选择。很少有一种云产品只用一种开发语言解决所有问题的语言只是工具，关键是要学会在不同的应用场景下，如何正确选择合适的工具。云产品的框架有很多，比如OpenStack是用Python写的，Hadoop是用Java写的。

HADOOP在云计算产品中只是一个底层框架，适合做云盘、分布式计算等底层业务。中间层和上层用什么语言开发取决产品的特性和技术人员的技术特点。

与hdfs类似的框架是什么

与HDFS类似的框架有以下几种：
1、Ceph：是一个开源分布式存储系统，可以在一组服务器上提供对象存储和文件系统服务。采用纠删码技术实现高可靠、高扩展性，支持以对象的方式存储和检索数据，而且Ceph可以跨越不同硬件、操作系统等进行分布式部署。2、GlusterFS：是一个开源的分布式文件系统，可以将若干台服务器上的存储空间汇聚成一个大型的、统一的文件系统。支持多种网络协议，如NFS、SMB/CIFS等，允许用户直接从应用程序中挂载文件系统。3、ApacheCassandra：是一个高扩展性的分棚旅雀布式数据库，其存储结构类似于HDFS中的分镇猛布式文件系统，采用一致性哈希算法来分配不同节点上的数据。链早适用于大规模的数据存储场景，且具有良好的可扩展性和容错性。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统。它是基于Google的GFS而开发的，旨在提供高可靠、高吞吐量的数据存储和访问解决方案。

分布式存储排名前十名

以下是当前分布式存储领域排名前十的系统：

1、Ceph:

Ceph是一个开源的分布式存储系统，采用可扩展的对象存储模型。它具悉局有高可靠性、高扩展睁此让性和高性能的特点，在大规模数据存储方面表现出色。

2、GlusterFS:

GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，它使用了弹性伸缩的架构，能够在数百台服务器上提供高容量和高性能的存储。

3、Hadoop HDFS:

Hadoop HDFS是Apache Hadoop生态系统中的一部分，它是一个基于分布式文件系统的分布式存储系统。它能够处理大规模数据，并提供高可靠性和高吞吐量。

4、IBM Spectrum Scale:

IBM Spectrum Scale（之前被称为GPFS）是IBM公司开发的一个高性能分布式文件系统。它支持大规模数据处理和分析，并具有高可用性和可靠性。

5、Lustre:

Lustre是一个并行分布式文件系统，主要用于超级计算机和高性能计算环境中。它具有高吞吐量和低延迟的特点，能够处理大规模的数据。

6、EMC Isilon:

EMC Isilon是Dell EMC公司推出的一个可扩展的分布式存储解决方案。它提供了高性能、高可扒答靠性和易于管理的存储环境。

7、Amazon S3:

Amazon S3是亚马逊公司提供的一种对象存储服务，广泛用于云计算和大规模数据存储。它具有高可靠性、高扩展性和低成本的特点。

8、Google Cloud Storage:

Google Cloud Storage是谷歌提供的一种云存储服务，使用分布式架构来实现高可用性和高性能的数据存储。