大数据由于其来源的不同，具有数据多样性的特点。对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。长宁区数据存储服务设置
存储服务定义和服务申请灵活分离，管理员更专注存储服务定义和监控：传统存储系统中，设备的管理和业务的发放都是由系统管理员完成，系统管理员不但要关注存储RAID、Pool和LUN如何创建，还要关注应用有哪些，把哪些存储分配挂载给对应的应用。当企业业务和存储系统复杂庞大时，存储资源很难充分利用或匹配多样的业务。实现了服务定义和服务申请灵活分离，首先，管理员把企业内所涉及的应用进行SLA标准化定义、通过不同Tier匹配到不同存储Pool，然后，再由知道业务和存储服务租户去申请存储资源，实现存储资源和应用的精细化匹配。管理员只对系统进行运维、度量和监控。长宁区数据存储服务设置分布式存储系统中的多台服务器可通过网络进行连接。
分布式存储系统的特点：（1）大容量，系统的节点可采用通用的X86架构存储服务器作为构建单元，可根据用户需要横向无限扩展存储节点，并且形成一个统一的共享存储池；（2）高性能，相比传统存储而言提供高出数倍的聚合IOPS和吞吐量，另外可以随着存储节点的扩容而线性的增长，专门的元数据模块可以提供非常快速准确的数据检索和定位，满足前端业务快速响应的需求；（3）高可靠，整个系统无任何的单点故障，数据安全和业务连续性得到保障。每个节点可看成是一块硬盘，节点设备之间有专门的数据保护策略，可实现系统的设备级冗余，并且可在线更换损坏的硬盘或者节点设备。
分布式存储要点：组网架构：分布式存储网络一般分为三个平面，即业务平面、管理平面和均衡平面。业务平面，即外部访问和使用分布式存储、进行数据读取的平面；管理平面，即分布式存储管理软件对存储节点进行管理的平面，包括上下电、监控和维护操作等；均衡同步平面即存储节点之间进行副本数据同步和负载均衡的平面。组网协议上，通常采用IP协议进行通信和传输，在特殊场景，例如对时延敏感场景，也可以采用RDMA网络用于业务平面和均衡同步平面。分布式存储文件系统能促进更多互联网应用的诞生，是一种变革型的行为而不是互联网的技术迭代。
大数据时代，数据呈爆式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性、系统可扩展性、性能及成本各方面因素。大数据的存储及处理不只在于规模之大，更加要求其传输及处理的响应速度快。相对于以往较小规模的数据处理，在数据中心处理大规模数据时，需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不只是对于各种应用层面的计算性能要求，更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。分布式存储这种技术方式和优势，传统的互联网公司通过控制中心平台是没有办法实现的。云存储服务软件
分布式存储不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。长宁区数据存储服务设置
分布式存储系统一般是由多个服务器、网络设备和很多存储介质组成。即使在手动部署测试环境的时候，所涉及的系统架构也会是比较复杂的，包括：硬件多样性。在测试前，需要根据不同的测试类型采用不同的硬件设备。譬如硬盘的规格（SATA盘还是SSD盘），内存规格，以及不同的网络类型（TCP/IP，FC，RDMA）等；网络要求。分布式系统的特点决定了测试环境可能运行在多个服务器、多个机架，甚至是多个数据中心上。在测试前，需要模拟构建出所需要的网络带宽和时延要求；配置复杂性。由于设计的软硬件平台非常多，整个系统的可配置参数就非常多，整个配置过程耗时长且容易出错。长宁区数据存储服务设置
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