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相关知识点：9个
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分布式数据存储技术包含非结构化数据存储和结构化数据存储。其中，非结构化数据存储主要采用文件存储和对象存储技术，而结构化数据存储主要采用分布式数据库技术，特别是NoSQL数据库。
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为了存储和管理云计算中的海量数据，Google提出分布式文件系统GFS（Google File System），Apache Hadoop项目的HDFS实现了GFS的开源版本。
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Google GFS是一个大规模分布式文件存储系统，其设计的特点如下：
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.利用多副本自动复制技术，用软件的可靠性来弥补硬件可靠性的不足。
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.将元数据和用户数据分开，用单点或少量的元数据服务器进行元数据管理，大量的用户数据结点存储分块的用户数据，规模可以达到PB级。
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.面向一次写多次读的数据处理应用，将存储与计算结合在一起，利用分布式文件系统中数据的位置相关性进行高效的并行计算。
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GFS/HDFS非常适于进行以大文件形式存储的海量数据的并行处理。
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对象存储系统是传统的块设备的延伸，具有更高的“智能”：上层通过对象ID来访问对象，而不需要了解对象的具体空间分布情况。相对于分布式文件系统，在支撑互联网服务时，对象存储系统具有如下优势：
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.相对于文件系统的复杂API，分布式对象存储系统仅提供基于对象的创建、读取、更新、删除的简单接口，在使用时更方便而且语义没有歧义。
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.对象分布在一个平坦的空间中，而非文件系统那样的名称空间之中，这提供了很大的管理灵活性：既可以在所有对象之上构建树状逻辑结构；也可以直接用平坦的空间；还可以只在部分对象之上构建树状逻辑结构；甚至可以在同一组对象之上构建多个名称空间。
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Amazon的S3就属于对象存储服务。S3通过基于Http REST的接口进行数据访问，按照用量和流量进行计费，其他的云服务商也都提供了类似的接口服务。很多互联网服务商，如Facebook等也都构建了对象存储系统，用于存储图片、照片等小型文件。
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云计算环境下，大部分应用不需要支持完整的SQL语义，而只需要Key-Value形式或略复杂的查询语义。在这样的背景下，进一步简化的各种NoSQL数据库成为云计算中的结构化数据存储的重要技术。
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Google的BigTable是一个典型的分布式结构化数据存储系统。在表中，数据是以“列族”为单位组织的，列族用一个单一的键值作为索引，通过这个键值，数据和对数据的操作都可以被分布到多个结点上进行。
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在开源社区中，Apache HBase使用了和BigTable类似的结构，基于Hadoop平台提供BigTable的数据模型，而Cassandra则采用了亚马逊Dynamo的基于DHT的完全分布式结构，实现更好的可扩展性。
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