有效数据排队进场分布式存储

⑴ 什么是分布式数据存储

什么是分布式存储
这个词汇是源于国外，简称是DSS，简单来说，就是存储设备分布在不同的地理位置，数据就近存储，将数据分散在多个存储节点上，各个节点通过网络相连，对这些节点的资源进行统一的管理，从而大大缓解带宽压力，同时也解决了传统的本地文件系统在文件大小、文件数量等方面的限制。
为什么分布式存储这么重要
分布式存储的诞生有着很强的优越性，主要体现在灵活性、速度、成本等方面。
灵活性方面：分布式存储系统使用强大的标准服务器（在CPU，RAM以及网络连接/接口中），它不再需要专门的盒子来处理存储功能。而且允许标准服务器运行存储，这是一项重大突破，这意味着简化IT堆栈并为数据中心创建单个构建块。通过添加更多服务器进行扩展，从而线性地增加容量和性能。
速度方面：如果你研究一个专门的存储阵列，你会发现它本质上是一个服务器，但是他只能用于存储，为了拥有快速存储系统，你要花费的成本非常高。即使在今天大多数系统中，当你为存储系统进行扩展时，也不会提高整个系统的性能，因为所有流量都必须通过“头节点”或主服务器（充当管理节点）。但是在分布式存储系统中，任何服务器都有CPU，RAM，驱动器和网络接口，它们都表现为一个组。因此，每次添加服务器时，都会增加总资源池，从而提高整个系统的速度。
成本方面：分布式存储组织将最大限度地降低基础设施成本高达90％！没错，是90%，因为驱动器和网络所花费的成本非常低，极大的提高了服务器的使用效率，同时，数据中心所花费的电力、空调费、所占空间等费用也减少了，管理起来更加方面，所需要的人也更少。这也是为什么如今各大公司都在部署分布式存储。

⑵ QitChain创始人Shoaib博士有效数据聚合器将成为web3.0的关键引擎

作者：QTC FANS

QitChain创始人兼CEO Shoaib博士近日在接受专访时表示， QitChain的目标旨在通过构建一个Web 3.0的分布式信息聚合器，打造总值高达1万亿美元的QTC生态体系。

打造对标谷歌的新一代信息聚合器

Q1：白皮书提到，QitChain的目标是成为一个Web3.0的分布式信息聚合器。请问博士阁下，如何来定义信息聚合器？

答： QitChain 是一个启用区块链的信息聚合器。随着区块链的极致开发和包容，公链的成长和创新必不可少。

许多人可能正在思考分散式分布式搜索引擎如何帮助解决所有隐私问题。实际上，分散的分布式搜索引擎向我们展示了没有中央控制，它们分散在网络的不同节点上。没有一个分散的搜索引擎可以保存个人数据；他们甚至无法访问个人的搜索 历史 ，这是我们感到安全和私密的地方。

Qitchain 在区块链生态系统中引入关系语义；启用由基本关系运算符（如选择、投影和连接）组成的复杂查询。因此，即使只存储一条数据，查询处理能力也会提高。此外，Qitchain 提出了一个基于密码累加器的 ADS GCA2 树来支持区块链的可验证多维聚合查询，从而避免了额外的成本和最令人兴奋的特性。

Qitchain 是一条自治、独立的公链，旨在为区块链赋能。它对区块链中的有效数据进行分布式存储和分布式检索，形成区块链网络中的分布式搜索引擎。

Q2，白皮书中还提到了QitChain 对标Google。那么，请问： 1. 您知道 Google 是一家什么样的公司？他的优势在哪里？有什么缺点？ 2、与谷歌相比，贵公司有哪些优势？如何超越谷歌？

答： Qitchain 是一条独立的公链，旨在为区块链赋能。它执行有效数据的分布式存储和分布式检索，并在区块链网络中形成分布式搜索引擎。目前， QitChain处于底层设施建设阶段，正在升级底层协议以实现安全支付。未来，它将逐步构建智能合约，建立生态系统，整合NFT、元界等热门赛道项目，从而很快提供更多具有突破性的区块链企业、应用程序和程序。 QitChain 在互联网上对标谷歌，为区块链领域提供有能力和受保护的存储和检索服务。结果，它形成了一个分布式搜索引擎系统，触及庞大的用户群和开发人员。

Qitchain打造搜索引擎的初衷是同意人们拥有自己的资产和自由，并通过去中心化授权数据所有者。它还加强了对数据的控制，并让他们在如何处理或处理数据方面拥有更多发言权。

此外，正如我已经说过的，从这些数据中获得的金钱和其他报销应该在不需要中间人的情况下分给所有人。总而言之，这意味着：“我的数据，我的价值”。

与传统的搜索技术相比，我们可能并不总是意识到，每次我们通过搜索引擎、社交媒体或大型零售商浏览互联网时，我们的很多个人信息都会以某种形式被跟踪和记录。然后将这些信息用于无数营销活动。这些企业花费巨资希望在价值数十亿美元的在线消费行业中分一杯羹。这些活动被转化为侵入性的弹出式广告，而且大多是无关紧要的赞助广告，这些广告密封了我们的日常在线体验。

这些案例几乎是无限的，可以应用于我们感兴趣和在线搜索的任何产品或服务。同时也收到了目标报价的补偿。这意味着所谓去中心化的分布式搜索引擎，就是没有中央控制。

与此相反， Qitchain 的分布式搜索引擎工作方式不同。它采用了开放式搜索引擎的方法。使用开放式搜索引擎，任何搜索引擎都无法拥有您的数据。他们甚至无法访问您的搜索信息。它与传统的搜索使用没有太大区别。唯一不同的是，当其他人需要使用我的数据时，他们需要我的许可。当我的数据产生价值时，部分利润价值将归还给我。

我们看到区块链的现状：生态繁荣的以太坊网络，它的数据其实存储在中心化服务器中。现在在区块链的去中心化网络中，有大量的 NFT 和元界数据；未来数据会越来越多，分布式存储和搜索的需求也会越来越大，那么奇链将利用自身的技术和共识优势，提供WEB3.0服务的基础设施，提供分布式存储和检索服务

创建目标一万亿美金的生态体系

Q3：在区块链项目中，我们经常提到生态。您认为 QitChain 的理想生态应该是什么样的？你是如何接近理想生态的？

答： 在基础设施里面，QitChain 已经构建了区块链的账本、文件存储和交互协议等服务，为构建各种去中心化服务提供了基石。

在技术整合方面，QitChain将整合AI、AR、VR、IoT等一系列前端技术，随着技术的进步，未来将吸收更多高 科技 ，构建更强大的生态系统。

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在生态服务体系中，QitChain不仅提供DeFi、NFT、 游戏 、社交等共享去中心化应用，还塑造去中心化搜索引擎、元界等应用，建立Web3.0体系。转型、供应链金融、医疗保健和教育也将发挥重要作用。

技术上，主要是为未来大规模生态应用的落地做准备。首先也是最重要的是安全性。除了QITCHAIN对情节点的友好和低门槛外，有利于节点的去中心化和共识的建立，增加网络。

除了sanctuary，边缘计算也在取得突破，也就是说可以在web客户端实时进行数据加密和确认。二是提高图灵完整性，这是一个比较大的进步，预计最迟2022年第四季度可以实现大规模跨生态应用与合作。

Q4：如何理解QitChain的“三核两辐射”？它们与生态有何联系？

答： 在QitChain的生态规划中，首次提出以整个区块链为底层基础设施的“三核两带”——QitChain Network（核心支持）、Qit Search（核心服务）、Qit Mateverse （核心世界）和技术服务带，服务辐射带。

QitChain 以搜索引擎为主要服务，早期专注于底层数据的有效性和卓越性。为了让更多的成员参与到网络中，其共识机制建立了一个几乎没有门槛的模型。结合激励机制，可以有效获得全球会员对网络的持续参与和维护。

QitChain 没有在网络中设置固定的用户检索费用，而是由存储服务商为自己的服务定价，在存储服务商之间形成一个良性的竞争环境，从而更好地为用户服务。对于用户而言，“搜索即服务”可以满足未来更大的数据信息需求。同时，QitChain 将形成一个巨大的绿色聚合器，可以为所有用户提供他们感兴趣的任何服务。

从长远的生态发展来看，QitChain 作为区块链的底层基础设施，未来可能会成为一个难以替代的运营信息聚合器。随着技术的不断更新和突破， QitChain公链上将构建各类DApp，定期推进生态服务。多重通货紧缩的经济模型也将更加有力地供给网络生态循环。全球存储服务商的服务将更贴近用户的需求。存储服务商和用户可以获得最有价值的服务系统。

基于生态中其他两个核心和两个辐射带的支持，未来我们将推出元界产品。这是一个真正完全去中心化的虚拟世界和可搜索的虚拟世界。

Q5：潜在项目如何参与QitChain的生态建设？他们如何使项目盈利？

答： QTC主链新增PoST算法。这是CHIA的链式算法。 PoST 算法有大量的潜力，没有 P 盘也可以提供存储服务。升级周期约60天，3月1日开始扩容，预计4月底完成。 Qitchain的算法将升级为CPoC和PoST，Chia服务商将不再需要P盘为QTC生态建设者提供存储服务。 Qitchain主链算法升级 。由于增加了PoST算法，那么更加有利于主网进行嫁接智能合约，这样有利于跨链融合，后期也会设置QTC为搜索引擎的数据存储和搜索，并为其他生态提供存储和下载等服务，并建设其他生态，包括商城、知识付费、培训等，其中这些服务都需要消耗QTC进行。

Q6：QitChain的生态建设目前进展如何？你们将推出哪些举措来推动QitChain的生态建设？

答： 本月启动的主网升级计划进行了无限演进，预计第二季度完成。目前，团队正全力推进 CpoC+PoST主网升级，希望尽快上线。该基金会将设立1000万美元的基金进入二级市场。基金会与矿池开发商共同发起“QTC100”生态发展奖励计划；该活动将从4月开始，一直持续到2022年6月。之前由QTC组织的DAO活动为QitChain的生态建设背书，本月再次开始第六届DAO治理活动。

Q7：估计QitChain的生态规模？你觉得QitChain的生态最多能容纳多少生态建设者？

答： qitchain的生态规模估计为 1 万亿美元。 每年最多3000P的容量，后期会有升级的计划。

⑶ 如何实现企业数据 大数据平台 分布式存放

Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。
1. 大数据分析大分类
Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。
按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。

图1 用于实时分析的MongoDB架构
MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。
BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。种类繁多，就不具体列举了。
海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapRece进行分析。本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapRece的一个多维数据分析平台。
数据分析的算法复杂度
根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存（准确地说是内存加上虚拟内存再除以2），那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分析性能。
还有很多易并行问题（Embarrassingly Parallel），计算可以分解成完全独立的部分，或者很简单地就能改造出分布式算法，比如大规模脸部识别、图形渲染等，这样的问题自然是使用并行处理集群比较适合。
而大多数统计分析，机器学习问题可以用MapRece算法改写。MapRece目前最擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。
2. 面对大数据OLAP大一些问题

OLAP分析需要进行大量的数据分组和表间关联，而这些显然不是NoSQL和传统数据库的强项，往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。比如绝大多数针对BI优化的数据库采用了列存储或混合存储、压缩、延迟加载、对存储数据块的预统计、分片索引等技术。

Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。
然而，对于Hadoop平台来说，单单通过使用Hive模仿出SQL，对于数据分析来说远远不够，首先Hive虽然将HiveQL翻译MapRece的时候进行了优化，但依然效率低下。多维分析时依然要做事实表和维度表的关联，维度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存储模式，事实上限制死了数据格式，也就是说数据格式是针对特定分析预先设计好的，一旦分析的业务模型有所改动，海量数据转换格式的代价是极其巨大的。最后，HiveQL对OLAP业务分析人员依然是非常不友善的，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
使用Hadoop进行多维分析，首先能解决上述维度难以改变的问题，利用Hadoop中数据非结构化的特征，采集来的数据本身就是包含大量冗余信息的。同时也可以将大量冗余的维度信息整合到事实表中，这样可以在冗余维度下灵活地改变问题分析的角度。其次利用Hadoop MapRece强大的并行化处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，开销并不显着增长。换言之，Hadoop可以支持一个巨大无比的Cube，包含了无数你想到或者想不到的维度，而且每次多维分析，都可以支持成千上百个维度，并不会显着影响分析的性能。


而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
3. 一种Hadoop多维分析平台的架构
整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。

数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector宕机之后，数据也不会丢失，并能将agent数据自动转移到其他的colllecter处理，不会影响整个采集系统的运行。如图5所示。

数据冗余模块不是必须的，但如果日志数据中没有足够的维度信息，或者需要比较频繁地增加维度，则需要定义数据冗余模块。通过冗余维度定义器定义需要冗余的维度信息和来源（数据库、文件、内存等），并指定扩展方式，将信息写入数据日志中。在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。
并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为Map-Rece，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。
核心模块是将多维分析语言转化为MapRece的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapRece程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。

图6中根据JobConf参数进行Map和Rece类的拼装并不复杂，难点是很多实际问题很难通过一个MapRece Job解决，必须通过多个MapRece Job组成工作流（WorkFlow），这里是最需要根据业务进行定制的部分。图7是一个简单的MapRece工作流的例子。

MapRece的输出一般是统计分析的结果，数据量相较于输入的海量数据会小很多，这样就可以导入传统的数据报表产品中进行展现。

⑷ Ipfs分布式存储如何工作它的网络发展又有几个阶段呢

Ipfs是一个分布式存储网络，它最重要的应用是存储。只是为了把某个文件永久地保存下来还不够，并且当有需要的时候，还能把这些内容再重新找出来。存储和检索这两个的集合才构成了IPFS应用的最终场景。

Ipfs从根本上改变了用户的搜索方式，通过ipfs用户能够直接搜索到想要的内容。以往，用户通过浏览器搜索文件首先要找到服务器的位置，然后使用路径名称在服务器上查找文件。这样一来，只有文件所有者可以判断这是否是用户要找的文件，并且必须保证托管者不会移除文件或关闭服务器对文件做任何更改。

当文件被添加到IPFS节点上后将生成一个新名字，这个名字实际上是根据文件内容计算出的一个加密哈希。加密能够保证该哈希始终指标是这一文件的内容，哪怕只在文件中修改一个比特的数据，哈希都会完全不同。

Filecoin分布式存储网络发展分为三个阶段

第一阶段，垃圾数据存储阶段

这是获取filecoin数量最多的阶段，由最原始积累到最大红利，它的任务主要是扩展网络空间，发现修补漏洞，并进行网络升级。收益比例是100%区块奖励。时间是2020年10月到2022年10月。

第二阶段，公共数据存储阶段。

这是商户转型阶段，由区块奖励到开发各类存储应用以及新一代互联网传输协议的推进。它的任务是扩张网络空间，提升网络安全，并开启存储应用。收益比例是70%区块奖励以及30%存储奖励。预计时间是2022年10月到2025年10月。

第三阶段是真实数据存储阶段，并且全面开启商用。

它的任务是真实存储企业、政府、个人数据以及扩大网络空间。收益比例是70%存储奖励和30%区块奖励。预计时间是2025年10月到未来。

另外为了实现分布式存储，filecoin白皮书中提到了几种证明机制。其中，最具特色的是复制证明和时空证明，这两种证明机制就是分布式存储项目filecoin目前需要做到的实现方式。复制证明是证实矿工保存了相应的有效数据，时空证明是证实矿工的存储设备中有有效数据的时刻。

总得来说，ipfs越来越成为 社会 发展的趋势，不知大家是否跟上了时代的脚步了吗？

⑸ 分布式存储和传统存储比较在哪些应用场景比较有优势

1、分布式存储优势

分布式存储可以使生产系统在线运行的情况下进行纵向扩展（Scale-Up）或横向扩展（Scale-Out），且存储系统在扩展后可以达到容量与性能均线性扩展的效果。其具有以下特性：

高性能

分布式存储系统能够将所有存储节点的处理器资源、硬盘资源、网络资源进行整合，将任务切分给多台存储节点，进行并发数据处理，避免了单个硬盘或设备造成的瓶颈，提升整个集群的处理能力。分布式存储系统具有良好的性能扩展能力，可以满足应用程序对存储性能不断增长的要求。

高扩展性

分布式存储系统通过扩展集群存储节点规模从而提高系统存储容量、计算和性能的能力，通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加存储节点数量来提升服务能力。分布式存储系统支持在线增加存储节点，对前端业务透明，系统整体性能与存储节点数量呈线性关系。

高可用性

分布式存储系统同时基于硬件及软件设计了高可用机制，在面对多种异常时（如存储节点宕机、网络中断、硬盘故障、数据损坏等）仍可提供正常服务，提高分布式存储系统硬件的可用性可以通过增加存储节点数量或者采用多种硬件冗余机制保证。分布式存储系统多采用副本机制或纠删码机制保证数据的高可用性，副本机制可以提供较高的数据冗余度，但会降低存储系统有效空间的利用率，纠删码机制可以在保证一定数据冗余度的情况下，大幅提高存储系统的有效空间利用率。

高安全性

分布式存储系统支持可靠的权限控制及互信确认机制，同时采用私有的数据切片及数据编码机制，可以从多重角度保证集群系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取。

2、分布式存储应用场景

分布式的“四高”特性，使得其在高性能计算、大数据视频云及大数据分析等应用场景中有着广泛的应用。

高性能计算场景

在如气象气候、地质勘探、航空航天、工程计算、材料工程等领域，基于集群的高性能计算，已成为必需的辅助工具。集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到成千上万个。这些业务对后端的存储系统提出了新的需求，包括统一的存储空间、高效率的文件检索、高带宽的吞吐性能，高可靠的数据安全保障等。

大数据视频云应用场景

随着视频高清技术及超高清技术的普及，视频大数据应用场景，如雪亮工程、平安城市、广电媒资、影视制作、视频网站等领域，对存储设备提出了大容量、高读写性能、高可靠性、低延时及可扩展性等需求。针对这样大规模视频数据应用场景，就需要一个技术先进、性能优越的存储系统作为后端数据存储的支撑者。

大数据分析应用场景

伴随着互联网技术及人工智能的发展，各种基于海量用户/数据/终端的大数据分析及人工智能业务模式不断涌现，同样需要充分考虑存储功能集成度、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。

在数据爆发增长的“数字时代”，软件定义的分布式存储是存储技术高速发展的结晶，并具有着很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。

⑹ 什么是分布式存储

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。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，也是可靠性和安全性的焦点，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。

(6)有效数据排队进场分布式存储扩展阅读：

分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：

1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。

2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。

3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。

⑺ IPFS是什么项目，靠谱吗

什么是IPFS？
IPFS（星际文件系统）是底层协议、是分布式系统、也是网络。
IPFS是底层协议：IPFS底层协议类似互联网主流的HTTP协议，目前大众几乎所有浏览的所有互联网信息都遵循HTTP协议，HTTP协议简单的来说就是数据传输协议。大众阅读信息的时候对网页发送请求，然后这个请求发送到中心化服务器，服务器再返回相关的内容给到大众，所以HTTP协议传输要向某个具体中心化服务器地址即IP请求，具体到某个中心化服务器就容易出现问题，比如服务器被攻击造成信息泄露安全问题、服务器奔溃难以负载高数量级的用户请求页面加载不出来、服务器被毁数据无法还原永久丢失也就是我们常见的404界面......
和HTTP协议不同的是，IPFS协议不是基于IP寻址，而是基于内容寻址，就是在IPFS系统的文件是碎片化的，每个碎片都进行Hash运算（复杂的数学运算）最终有个hash值，把整个文件所有的碎片再hash拼接在一起就可以得到整个文件Hash值，然后大众可以通过最终的Hash值直接浏览完整的文件。文件碎片不是存在一个服务器，而是众多服务器，去中心化。没有中心化服务器，黑客就无法精准攻击、多服务器可以承受更高数量级用户请求页面加载更快，单个服务器被毁数据可以从其它服务器恢复保证信息永存。基于内容寻址的IPFS协议，比HTTP协议有着更安全、成本更低、对用户更友好的优势，这是未来的趋势
IPFS是分布式存储系统：IPFS中有底层传输协议，也有文件存储系统，就像传统的互联网有HTTP协议也有数据存储的服务器。IPFS网络中，和传统互联网中数据存储也有很大的不同，传统的互联网数据存储是中心化的，比如目前阿里云、腾讯云、华为云，这些头部云服务器公司分割了市场数据存储的绝大部分利润，而IPFS是讲求共享精神，就是让大众可以贡献自己闲置的网络资源（带宽+硬盘）做节点来为IPFS做贡献，同时大众又可以享受便宜且更加友好的数据下载、浏览体验，像早些年的BT下载。
IPFS分布式文件存储系统，能让闲置的资源充分利用，降低整个社区的数据使用成本，分布式存储，也让数据更安全，毕竟单个节点更容易被攻击。
IPFS是网络：有了底层文件传输协议，有了分布式文件存储系统，在IPFS上再开发应用使用存储系统和传输协议，那么就构成了一个网络闭环，所以IPFS又是网络。
IPFS网络自2015年就已经上线运营，至今已经有了5年时间。5年时间里IPFS取得了重大成就。
IPFS能让目前的互联网应用（搜索引擎比如网络、视频下载比如优酷、电商平台比如淘宝等）更安全、速度更快、保存更久、隐私性更高，分布式网络是未来的趋势，各大巨头都开始研究，IPFS在国外已经有了可观的成绩。

⑻ 分布式基础-存储引擎

题目和文章内容有点不太符合,这里存储引擎是指单机存储引擎。对于分布式存储系统来说，存储引擎是必须的。存储引擎决定了数据在内存和磁盘中具体如何存储的，如何方便地拿出来的问题。可以说直接决定了存储系统的性能和可以干什么，不可以干什么的问题；本文参考《数据密集型应用系统的设计》 和《大规模分布式存储系统原理解析和架构实战》。

存储系统的功能做机制的简化就是存储和查询，如果从一般功能出发就是基础的增删改查。从最简单的开始想起，最简单的存储系统，无非就是把数据直接写入到文件中（可以按照K,V一行方式存储），需要的时候就顺序读取文件，找到可以需要查询的行。这在少量的数据的时候并没有问题，但是如果是大批量数据，几百MB或者几GB，甚至TB，PB的时候，顺序读取大量文件那速度慢的吓人。

顺序读取文件做遍历查找，速度很慢，我们第一想到的思路是建索引，索引最常用的就是哈希表了，如果我们对文件中的数据建个索引，Key 保存着我们下次要查询的值，Value对应这哪个文件的哪个位置。在内存中保存这个索引，下次查询的时候，我们通过哈希表快速定位到文件和位置，就可以迅速取到需要的值了。Bitcask折中日志型小型文件系统就采用这种存储方法，它可以提供高性能的读写，只需要经过一次磁盘的寻址就可以获取到所需要的数据。

作为日志型的存储系统，Bitcask的删除和修改是通过顺序记录到文件中，并不是对原来的文件进行修改，这减少了随机磁盘的读写操作。数据写入到文件中，如果一直写，显然文件越来越大，不便于操作，所以限制文件的大小，当大小达到一定规模后，重新写入一个文件。 对于更新和删除的数据，如果不处理，会产生大量的垃圾数据，占用了空间，所以后台会定时进行文件合并，合并的时候删除标记删除的具体数据。

Bitcask

哈希存储引擎的数据分为两份，一份是内存中的数据，一个是磁盘的文件，系统崩溃后，磁盘中的哈希表就没有了。如果恢复的时候通过读取文件的方式也是可以重建的，但是如果文件很多，很大，恢复的时间就会很长，Bitcask对每个段的文件的哈希表快照存储在文件中，下次恢复的时候可以快速恢复。

Bitcask只有一个写入线程追加，可以采用多个读取的线程并发读取，性能上还是很不错。

哈希存储引擎 因为采用哈希表，查找的性能不错，但是同样因为采用哈希存储引擎，会导致范围查询，只能通过遍历的方式去查询数据，范围查询慢。

刚才结构也说了，索引必须可以保存在内存中，才可以性能够好，但是如果数据量超大，内存中无法保存，保存到磁盘中，会产生大量的随机访问。另外哈希还存在着哈希冲突的问题。

刚才的哈希存储引擎的两个缺点，一是范围查询性能很差，我们要做范围查询，最好数据是有序的，有序的就可以不用遍历全部数据去做范围查询了。所以我们内存的数据不就不适合哈希索引，我们可以考虑改造成一个支持排序的数据结构。 另外刚才的哈希存储引擎，数据是按照顺序写入到数据文件中的，如果同一个key的多次更新，只保留最后一个数据的时候，是不是挺麻烦。

我们可以将文件中和内存中的数据都排序，这种格式称为排序字符串，在Level DB中叫SSTable。文件中的K-V结构排序后，好处是我们在做多文件合并的时候，可以按照多路归并的算法，快速排序，用多个指针依次比较和后移就可以办到。多个文件含有同一个值的时候，我们可以保留最新的字段值。

内存中的数据排序后，我们不一定对所有的数据的key都保存，可以只保存部分，根据key的排序特性，也可以很容易找到要找的值。 由于要对内存中的数据排队，而且数据要经常插入和删除，所以红黑树和AVL树是比较适合这种场合。对于存储在磁盘上的文件，也是有序的，用普通的AVL树或红黑树，保存到磁盘上后，数据多的话，树的层次会很高，这样通过多个指针需要多次随机读取，所以一般采用专门为大数据存储磁盘而设计的B+树，B+树的每个节点的分叉很多，一个节点可能有上千个分支。这样很少的层次就可以支持大量的数据了。

这种引擎如何写入数据：

如何读取数据：

这个存储引擎就是LSM 存储引擎的本质了，Level DB 就是采用这个存储引擎的。

类似的存储引擎还用于HBASE，以前还记得学习HBase的时候minor compaction（少量的HFile合适小文件合并，为提升性能同时减少IO压力）和major compaction（一个Node节点的所有文件合并），还比较迷茫。 从上图的Level DB存储引擎图可以看出，数据处理过程：

说明清单文件保存的是元数据信息，记录了每个SSTable文件所属的Level，文件中的key的最大值和最小值。同时由于SSTable文件经常变动的，所以增加个当前文件指向当前的清单文件这样操作起来就不用加锁了。

相对于以上两种引擎，B树存储引擎应用的最广泛，在关系型数据库中运用的很多。B树存储引擎不光支持随机查询，还很好地支持范围查询。像SSTable一样，B树引擎同样保持了对key的排序。在文件存储上，还是有很大的差异。LSM存储引擎的段文件大小不一，是顺序写入到磁盘的。B-Tree不像LSM树那样有内存表和SSTable，而只有一个B树，当然一些顶层块常在内存中。

B树是按照块存储数据库的数据的，它一般是一个多叉树，比如InnoDB引擎采用B+树存储，每个节点大概有1200个子分支。B树分为叶子节点和非叶子节点，叶子节点存储的是key和具体的数据，而非叶子节点存的是key和磁盘地址。

B树存储结构

以B+树为例说明查询和插入的基本流程

读取一个节点，如果对应的节点所在的数据页不在内存中，需要按照下面的过程从磁盘中读取，然后缓存在内存中。

插入和更新按照InnoDB引擎为例的话,还是比较复杂。

实际中还涉及到bin log日志。可以看到实际工程中，B-树引擎还是通过redo log这种WAL日志，用顺序磁盘读写替换了随机读写；change buffer 减少了随机读数据的过程，可以合并多条修改记录，一次性写，增加了性能。

B树和LSM树相比有以下特点： B-树引擎特点：

⑼ 什么是分布式数据存储

什么是分布式存储

分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。

分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，使用多个存储服务器共享存储负载，利用位置服务器定位存储信息，不仅提高了系统的可靠性，可用性和访问效率，而且易于扩展。

⑽ 分布式存储的优点有哪些

分布式存储的六大优点
分布式存储往往采用分布式的系统结构，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，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下：

1. 高性能

一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。

2. 支持分级存储

由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。

3. 一致性

与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。

4. 容灾性

在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还非

5. 扩展性

6. 存储系统标准化