大数据技术思想入门(二)：分布式存储集群特点

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在上一篇讲解分布式存储特点的文章中，我们得出分布式存储的特点有：

1. 数据分块分布式的存储在多台服务器上

2. 每个数据块可以冗余存储在多台服务器中，可以提高数据块的高可用性

可以看出，存储大数据集需要大量的服务器，而且每台服务器上又会存储成千上万的数据块，那么现在问题又来了，主要有两个问题：

1. 这么多的服务器和数据块，该怎么管理呢？也就是说，一共有多少台服务器？每台服务器上总的磁盘容量多大呢？每台服务器剩余多少磁盘容量？

2. 一个完整的数据集到底包含哪些数据块呢？这些数据块又分别存储在哪些服务器上呢？其实就是如何表达一个大的数据集是怎么存储的？

服务器管理

我们先来看第一个问题，第一个问题其实就是对存储数据的所有的服务器的管理，这些服务器的下面这些信息被管理起来：

1. 总共有多少台服务器

2. 每台服务器的 IP 地址

3. 每台服务器总的磁盘容量、剩余的磁盘容量

4. 每台服务器的健康情况怎么样

我们可以通过再引入一台服务器来存储上面的信息，这台服务器我们一般称为 master (主的意思)。那么其他存储数据块的服务器称为 slave (从的意思)。当所有的 slave 服务器启动的时候，将它自己的 IP 地址、磁盘容量情况、健康情况等信息发送给 master 服务器，这样 master 服务器就可以知道：

1. 总共有多少台服务器

2. 每台服务器的 IP 地址

3. 每台服务器总的磁盘容量、剩余的磁盘容量

4. 每台服务器的健康情况怎么样

这样，我们通过引入 master 服务器，解决了所有服务器管理的问题，这种 master-slave 解决问题的模式，我们称为主从模式。

分布式文件

接下来我们看第二个问题，在解决这个问题之前，我们先来看下在一台服务器中的小数据是怎么存储的，一般在一台服务器(不管是 Windows 还是 Linux)上，我们都是会创建一个文件，然后将数据存储在这个文件中，在这里我们需要弄明白的是：

• 文件只是一个抽象逻辑的概念，数据最终还是存储在磁盘中

• 文件包含了两部分数据：元数据和真正的数据

文件的元数据包括：文件名、文件的大小、文件创建的时间、文件修改的时间、文件的权限等信息。

真正的数据是指存储在文件对应的磁盘中的数据。如果想访问磁盘中的数据，我们可以通过文件名来找到数据存储的位置，然后开始读写数据。

以上我们讨论的是小数据集的存储，那么对于大数据集的存储，同样可以将一个完整的大数据集抽象出文件，这个文件同样包含两个部分的数据：元数据和真正的数据。

但是，大数据的存储有自己的特点，那就是数据分块分布式存储在多台服务器，以及数据块需要备份。所以，大数据集对应的文件就有自己的特点了：

• 大数据集对应的文件也只是个抽象逻辑的概念，数据最终是分块分布式存储在多台服务器中

• 大数据集对应的文件虽然也包含元数据和真正的数据两部分，但是对于大数据集的存储来说，文件元数据还需要包括：这个文件包含哪些数据块

一般的话，我们将大数据集对应的文件称为分布式文件。分布式文件对应的真正数据是分成若干个数据块，然后分布式的存储在 多台 slave 服务器中的

分布式文件的元数据包括：文件名、文件的大小、文件的创建时间和修改时间、文件的权限，还有这个文件对应哪些数据块等信息。每个数据块本身也有元数据：数据块的备份数、数据块存储的位置(即这台数据块存储在哪台服务器)

那么分布式文件的元数据该存储在哪里呢？因为这些数据是独立于存储在 slave 上的数据块的，所以这部分元数据信息仍然可以存储在 master 服务器中。

总结

为了解决下面的两个问题：

1. 如何管理存储数据块的服务器？

2. 如何表达一个大的数据集是怎么存储的？

我们引入了一台 master 服务器，在这台服务器上存储如下的数据：

1. 所有存储数据块的服务器的元数据信息

2. 所有存储的大数据集对应文件的元数据信息

3. 所有数据块的元数据信息

可以看出，master 服务器上存储的都是元数据信息，所以我们也可以将 master 称为元数据服务器。

综上所述，为了解决对大数据集的存储，我们需要一台 master 服务器和若干台 slave 服务器组成一个主从架构的集群，那么，大数据集被抽象成分布式文件，一个分布式文件的真正数据是被分成若干个数据块分布式的存储在 slave 服务器中，分布式文件的元数据则存储在 master 服务器中。

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