大数据分布式文件系统有哪些技术点

大数据分布式文件系统有以下这些技术点：

• 分布式元数据管理：分布式元数据管理主要通过元数据服务分布式部署的方式，实现了元数据分布式管理，解决一般分布式文件系统的单元数据服务节点导致的响应用户请求效率不高、存储文件数目受限和单点故障等问题，具有降低用户请求处理延迟，提高分布式文件系统的可扩展性和可用性的特性。一般包括完全分布式架构、元数据访问负载均衡、元数据服务器高效索引、元数据服务器弹性伸缩等技术点。

• 多层级存储管理：多层级存储管理用于实现内存/SSD/HDD等异构存储设备的池化管理，以及各类存储设备的动态接入管理，通过设备抽象和提供统一命名空间，面向分布式文件系统提供统一的存储资源池，支持热点数据自动感知和智能化存储调度，最大程度提升数据存储与访问的效能。一般包括异构存储设备管理、多存储系统适配、统一命名空间、基于热度的存储资源调度等技术点。

• 数据一致性保障：数据一致性保障主要解决分布式文件系统中多副本和缓存等在数据存储与访问过程中的一致性问题，通过构建数据一致性模型、进行数据一致性校验等方式，保障数据在存储和访问过程中的一致性，在提升数据访问性能的同时确保数据存储和访问的正确性。一般包括一致性协议优化、一致性检验等技术点。

• 高并行读写优化：高并行读写优化用于提高分布式文件读写的并行化水平，最大化提升分布式文件系统下的数据访问效率。一般包括分布式数据访问缓存管理和调度算法优化、IO算法优化和合并IO等技术点。

• 分布式散列与动态均衡：分布式散列与动态均衡实现分布式文件系统下高性能的数据块定位，提高数据访问性能，以及数据块的迁移和再平衡，提升分布式文件系统的稳定性和可持续服务能力。一般包括基于一致性哈希的数据块索引管理、动态数据再平衡等技术点。

• 存储高可用：存储高可用通过数据多副本技术、状态自检测和自修复、核心服务分布式部署等技术手段，实现自动检测分布式文件系统中的各种错误和失效，并且在文件系统出现错误和失效时可自行进行多副本间的数据修复，最终持续向用户提供正常的数据访问服务。一般包括可配置数据多副本、数据自恢复及自维护等技术点。

• 海量小文件高性能存储访问：海量小文件高性能存储访问主要采用小文件汇集成大文件进行存储、细粒度二级索引管理等技术，实现在现有分布式文件系统的基础上，扩展对海量小文件的存储与访问的能力，同时解决小文件的随机读写问题，大大提高分布式文件系统对海量小文件的存储访问效率。