大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型．而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。分布式存储针对应用和负载的存储优化技术，传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到佳性能。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单。连云港企业分布式存储服务架构
分布式存储从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，将访问频率低的冷数据迁移到低速廉价存储设备上，可以在小幅去世系统整体性能的基础上，大幅降低系统的构建成本和能耗。互联网公司的内部存储系统上，分布式存储管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。武汉大数据分布式存储设备分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。
架构就像公司的层次组织架构，namenode就如同老板，只管理下属的经理（datanode），而下属的经理，而经理们来管理节点下本地盘上的数据。分布式存储和大数据是构建在分布式存储之上的应用。为什么要使用分布式存储？（1）升级单机处理能力的性价比越来越低；企业发现通过更换硬件做垂直扩展的方式来提升性能会越来越不划算；（2）单机处理能力存在瓶颈；某个固定时间点，单颗处理器有自己的性能瓶颈，也就说即使愿意花更多的钱去买计算能力也买不到了；（3）出于稳定性和可用性的考虑如果采用单击系统，那么在这台机器正常的时候一切OK，一旦出问题，那么系统就完全不能用了。
在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和分布式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，分布式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。分布式存储系统是指运行在多台计算机之上，之间通过某种方式相互通信从而将集群内所有存储空间资源整合、虚拟化并对外提供文件访问服务的文件系统。如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论中心。
存储资源既可以是我们闲置的硬盘，也可以是专门的存储矿机。相较于中心化云存储，分布式存储有着众多优势。分布式存储系统的颠覆在于整个数据存储和事务处理过程不依赖于传统的集中式系统(如谷歌驱动、Dropbox等)。)，但将区块链技术生成的个人数据连接起来，结合Dx原生通行证和经济激励制度，鼓励更多的存储供应商和个人用户贡献其闲置硬盘存储空间，不仅可以获得有效的经济效益，还可以提高整体生态资源利用率。所谓分布式存储，就是将数据分散存储在多个异地分布的区域性或全球性网络节点中。分布式存储在架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。北京大数据分布式存储解决方案
分布式存储系统为特定目的而设计的，并且配置有所不同。连云港企业分布式存储服务架构
复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功，这种协议称为强同步协议。大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供存储服务。分布式存储系统可以通过增加PC机的方式，使系统整体性能表现为线性增长。另外，随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。从单机单用户到单机多用户，再到现在的网络时代，应用系统发生了很多的变化。而分布式系统依然是目前很热门的讨论话题，分布式系统给我们带来很更加方便处理数据的能力和方法。连云港企业分布式存储服务架构
