fastdfs和hdfs的區(qū)別（fastdfs和hadoop）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于fastdfs和hdfs的區(qū)別的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、目前全棧工程師常用的軟件有哪些

• 2、聚存科技的大魚分布式文件系統(tǒng)性能如何？

• 3、全棧學(xué)什么后臺語言好？去哪學(xué)比較好？

• 4、云存儲為什么可以做到大容量?

一、目前全棧工程師常用的軟件有哪些

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全棧工程師是指掌握多種技能，勝任前端與后端，能利用多種技能獨(dú)立完成產(chǎn)品的人。

二、聚存科技的大魚分布式文件系統(tǒng)性能如何？

目前國際上主流的分布式文件系統(tǒng)有 GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等，總的來說各有千秋。國內(nèi)主要有浪潮的parastor200和華為oceanstor9000等；民營的還有聚存科技的大魚分布式文件系統(tǒng)和龍存的等?？偟膩碚f國內(nèi)幾種性能上差別應(yīng)該不是太大 ，各有專長

三、全棧學(xué)什么后臺語言好？去哪學(xué)比較好？

Node.js流行起來，從而使JavaScript成為一個(gè)全棧語言。之前單純的前端語言可以在后端進(jìn)行鏈接使用，用Javascript寫后端變得更為普遍，前端程序員開始轉(zhuǎn)向后端或全棧。

JavaScript語言ES6的更新，為JavaScript注入現(xiàn)代語言的特性，有很多新功能模仿高級語言，使JavaScript成為一個(gè)可以挑大梁的全方位程序語言。

前端MVC框架百花齊放，前端Web形式的開發(fā)慢慢轉(zhuǎn)向APP開發(fā)。前端不再只是單純寫html，更像是寫程序。

2016年大型公司開始全面介入全棧架構(gòu)戰(zhàn)爭中?？萍嫉陌l(fā)展迫使產(chǎn)品能夠快速迭代，大公司開始采用垂直扁平化架構(gòu)，從而產(chǎn)生了對全棧工程師的迫切需求，尤其是在當(dāng)前全棧開發(fā)與機(jī)器學(xué)習(xí)和VR結(jié)合的熱潮中，更多的就業(yè)機(jī)會已經(jīng)轉(zhuǎn)向大公司。

全棧工程師，也叫全端工程師，英文Full Stack developer。是指掌握多種技能，并能利用多種技能獨(dú)立完成產(chǎn)品的人。那么要成為全棧工程師你需要掌握哪些技能呢?

1.產(chǎn)品設(shè)計(jì)

ai(作為一款非常好的圖片處理工具)

coredraw(平面設(shè)計(jì)軟件)

2.界面設(shè)計(jì)

ui

ps

3.前端開發(fā)移動(dòng)優(yōu)先

ios app(oc/c++)

Android app (java/c++)

hybrid app(混合式移動(dòng)應(yīng)用)

移動(dòng)web(html5/js)

4.wdb前端語言

js

html5

css3

前端框架

5.web服務(wù)器(如果ahache并發(fā)量為幾千，nginx并發(fā)量可以達(dá)10萬)

nginx(c寫的)

apache

6.緩存服務(wù)器

memcached

redis

7.后臺業(yè)務(wù)服務(wù)器

pathon 腳本語言 (邊解釋，邊運(yùn)行)

c/c++

java

php 腳本語言

node.js 腳本語言

erlang 腳本語言(一般由于游戲開發(fā))

8.數(shù)據(jù)庫(互聯(lián)網(wǎng)公司)

mysql (各有各的優(yōu)勢)

mongo db

9.文件系統(tǒng)(用戶量很大的時(shí)候，上百/千萬，存儲圖片等)

fastdfs(淘寶)

gfs(google file system)

hdfs

四、云存儲為什么可以做到大容量?

云存儲實(shí)現(xiàn)技術(shù)（一）

——云存儲理解

在當(dāng)今風(fēng)起“云”涌的時(shí)代，云存儲作為“云”的基礎(chǔ)架構(gòu)和最廣泛的應(yīng)用得到了極大的重視。萬丈高樓平地起，只有將底層的基礎(chǔ)打牢，才有可能實(shí)現(xiàn)云中的摩天大樓。

實(shí)現(xiàn)的前提在于理解，到底應(yīng)該如何理解云存儲呢？沒有一個(gè)放之四海皆準(zhǔn)的概念，不同的角度，不同的背景得到的答案肯定不同。這里我想從廣義和狹義的角度分別來理解。廣義上來說，云存儲發(fā)展于分布式存儲，融合了并行與網(wǎng)格技術(shù)，延伸了虛擬化概念，通過對網(wǎng)絡(luò)中大量異構(gòu)存儲設(shè)備的統(tǒng)一協(xié)調(diào)處理，最終實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程存儲服務(wù)的提供。狹義上要從三種視角出發(fā)來理解：云制造商，云使用商，個(gè)人。

1．對于云制造商來說，云存儲是一種架構(gòu)。是對底層異構(gòu)存儲服務(wù)器的整合，對網(wǎng)絡(luò)存儲技術(shù)的創(chuàng)新，對硬件存儲芯片升級。現(xiàn)在被各大廠商應(yīng)用的底層云模式主要有兩種：網(wǎng)絡(luò)存儲架構(gòu)，分布式集群存儲技術(shù)。

網(wǎng)絡(luò)存儲模式是在分散的基礎(chǔ)存儲設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)一個(gè)統(tǒng)一管理存儲設(shè)備系統(tǒng)。存儲設(shè)備可以是FC光纖通道存儲設(shè)備，可以是NAS和 iSCSI等IP存儲設(shè)備，也可以是 SCSI或SAS等 DAS存儲設(shè)備。而管理系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)設(shè)備虛擬化管理，冗余鏈路管理，設(shè)備監(jiān)控及安全備份處理。來看看IBM和色卡司公司提出的存儲系統(tǒng)。色卡司推出的新一代的5-bay NAS，融合了NAS/DAS/iSCSI三為一體，提供iSCSI的堆疊擴(kuò)充功能以及多重RAID技術(shù)，為底層存儲提供了極大的應(yīng)用彈性和數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制。而IBM XIV存儲系統(tǒng)則通過轉(zhuǎn)架單個(gè)磁盤的轉(zhuǎn)速瓶頸，將性能提升了一大步，但是基于硬件的網(wǎng)絡(luò)存儲模式終究還是存在容量與性能的擴(kuò)展瓶頸。

分布式集群存儲技術(shù)能夠很好的解決上述瓶頸，不需要構(gòu)建SAN模型，所依托的只是分布式文件系統(tǒng)，不但能夠很好的支持異構(gòu)機(jī)的搭建，還很容易擴(kuò)充，高效的算法實(shí)現(xiàn)也帶來了性能的突破。如Googal的GFS，Hadoop架構(gòu)中的HDFS以及一些輕型的如FastDFS等。這種模型的前景一片明亮，只要人的腦袋足夠聰明，高效的算法性能的提升終究要快于硬件的提升。

2．對于云使用商來說，云存儲是一種服務(wù)。這里理解為提供服務(wù)與使用服務(wù)。提供的服務(wù)包括：原始的存儲服務(wù)器，透明的大容量存儲服務(wù)，存儲機(jī)器與上層應(yīng)用的綜合體。相對于制造者而言，提供服務(wù)商亟需解決的是云服務(wù)的安全性，如何保證商業(yè)數(shù)據(jù)不泄密，如何實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)冗余備份。還有一些細(xì)節(jié)方面的諸如可定制性，可擴(kuò)展性，透明性，簡易性，可靠性等都是云存儲面臨的困難。

對于使用服務(wù)者來說，云存儲就是一個(gè)低成本，遠(yuǎn)端控制，安全的企業(yè)存儲應(yīng)用平臺，他們不用再為高昂的硬件設(shè)備發(fā)愁，也不用為后期數(shù)據(jù)擴(kuò)展空間擔(dān)憂，只要專注與基于服務(wù)接口的開發(fā)即可。這里存儲面對的最大問題是網(wǎng)絡(luò)帶寬與數(shù)據(jù)安全的問題。如何實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)端數(shù)據(jù)的高訪問性，如何避免傳輸過程的數(shù)據(jù)損失及竊聽。云存儲需要的是各方面技術(shù)的支撐。

3．一切技術(shù)的發(fā)展都源于人對更高品質(zhì)生活的需求，云存儲也不例外。未來存儲最大的應(yīng)用應(yīng)該是個(gè)人存儲。即一切輕型移動(dòng)設(shè)備之間信息互通，個(gè)人信息的最終云端化。最近UIT和Inter的合作也在向個(gè)人存儲進(jìn)軍，通過與電信服務(wù)商的合作，將個(gè)人存儲放在云上，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地的訪問。可以想象不久的將來，信息的整合將在云中孕育。

云存儲實(shí)現(xiàn)技術(shù)（二）

——云存儲遐想

對于云存儲來說，異構(gòu)平臺的的設(shè)備整合是最大的問題。既然稱之為“云”，就不是某一單臺服務(wù)器或一個(gè)機(jī)群提供的單一的硬盤數(shù)據(jù)存儲功能。而是分布在全球多臺設(shè)備之間的虛擬化管理。如何協(xié)調(diào)設(shè)備之間的統(tǒng)一部署，統(tǒng)一訪問，這將成為巨大的瓶頸，如得不到實(shí)現(xiàn)，云將無法成型，終究只是廣闊互聯(lián)網(wǎng)中零星散落的水蒸氣?，F(xiàn)在的解決方案多是基于集群技術(shù)，分布式文件系統(tǒng)及網(wǎng)格計(jì)算技術(shù)。

如果不打破現(xiàn)有的觀念，瓶頸終究是瓶頸，技術(shù)的發(fā)展也只是拖長了瓶頸的到來時(shí)間。以下讓我們拋棄傳統(tǒng)的架構(gòu)模型，遐想下云存儲。

1．高維度信息的存儲

根據(jù)常識，我們在知道維度的大小可以決定存儲容量的大小。傳統(tǒng)我們對數(shù)據(jù)的存儲都是基于二維結(jié)構(gòu)的。現(xiàn)在我們跌入了二維瓶頸無法自拔，那么為何不放棄二維存儲而轉(zhuǎn)向高維呢？

維度的理解可以從宏觀與微觀兩方面理解。

（1）微觀方面，即存儲介質(zhì)本身的維擴(kuò)展，令人欣喜的是澳大利亞科學(xué)家已經(jīng)開發(fā)了一種新的能夠感知激光波長和偏振材料，可以實(shí)現(xiàn)五個(gè)維度上的存儲數(shù)據(jù)。這對于云存儲容量擴(kuò)展提供了不可估量的技術(shù)支持。

（2）宏觀方面可以考慮存儲數(shù)據(jù)的三維結(jié)構(gòu)?？梢赃@樣理解，網(wǎng)絡(luò)是種極其松散的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，我們可以在其中設(shè)定一個(gè)笛卡兒坐標(biāo)系，坐標(biāo)中規(guī)定單位信息元數(shù)據(jù)。信息的存儲就可以演變?yōu)樽鴺?biāo)的存儲。這里需要考慮的是單位數(shù)據(jù)的大小。對于結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，可以設(shè)置為一個(gè)字母，一個(gè)漢字或一個(gè)數(shù)據(jù)；對于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，可以是一個(gè)頻繁詞，一個(gè)tag 。但是對于龐大的信息而言，這又會造成更嚴(yán)重的維災(zāi)難。

考慮下我們現(xiàn)實(shí)世界中的信息冗余部分：

每一天，多少人在轉(zhuǎn)載，復(fù)制，粘貼別人的信息。

每一分鐘，有多少人在記錄同一句話，計(jì)算同一數(shù)據(jù)。

以上這些占用了我們大量的存儲設(shè)備而毫無意義。所以如何設(shè)置高效的單位元數(shù)據(jù)，如何利用已有的單位數(shù)據(jù)是亟需考慮的。

（3）笛卡兒坐標(biāo)的引入對于數(shù)據(jù)安全方面也有所幫助，我們可以通過數(shù)據(jù)加密來改變每個(gè)用戶的參考坐標(biāo)系。

（4）在三維結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，我們還可以考慮引入時(shí)間的四維空間，因?yàn)橛?jì)算機(jī)處理每個(gè)人的存儲命令時(shí)間肯定是不同的，這一維的利用可以加快檢索及訪問速度。　

2．人工智能的云存儲

這里的人工智能是有別與馮諾依曼計(jì)算機(jī)體系的人工智能。

想想我們的大腦，一個(gè)1350立方米的空間容納了無法估量的信息，僅這一條就足可以推翻容量與存儲的關(guān)系。我們腦中的信息可以動(dòng)態(tài)的加強(qiáng)和減弱（除了一些主觀因素），可以快速檢索而不需要索引表。這些靠的是什么？聯(lián)想，記憶，信號的刺激與傳導(dǎo)。那么我們是否可以考慮硬件的仿神經(jīng)突觸的設(shè)計(jì)。

我們好象也有過多的考慮冗余備份，在需要時(shí)，我們只需拿張紙記錄就好。那么我們是否可以考慮減輕存儲服務(wù)器的任務(wù)，將備份問題交給某些固定的外設(shè)就好。

人工智能這條路也許還有好長路要走，但我們堅(jiān)信，創(chuàng)新就會有發(fā)展

以上就是關(guān)于fastdfs和hdfs的區(qū)別相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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