分布式存储系统的机箱一般采用热插拔，这是一个运维的专业名词，我们不需要完全懂分布式存储系统的解释，但是我们可以了解一下分布式存储系统有什么用，举个例子，普通的服务器在硬盘损坏的情况下，我们只能停止服务器的运行，然后把分布式存储系统拆开来检查是什么问题，这样会导致任务无法进行，效率很低，而分布式存储系统的热插拔就能在某个硬盘损坏的情况，不停止服务器的运行，只需拔下这个问题硬盘进行检查就行，工作任务可以持续进行，效率非常的高。普通的服务器会因为用户大量的读取和写入操作而发生宕机的情况，这是因为硬盘运转的频率和速度要求太高，导致了硬盘无法承受这么严格的操作要求。分布式存储系统还需要完成一定的自适应管理功能。北京数据分布式存储设备
移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的中心还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器。存储资源提供方基于协约来存储需求方的数据，并得到相应的激励。郑州大规模分布式存储分布式存储系统为特定目的而设计的，并且配置有所不同。
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。
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。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。另外，还有一种无元数据服务器的分布式架构，通过在线算法组织数据，不需要专门的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难。实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下，并且缺乏文件系统全局监控管理功能。分布式存储由于多个副本的存在。
分布式集群既然数据如此重要，那么我们就要保证这些数据不出问题，不会丢失、不会损坏，当然这些都只是基础的要求，我们还要保证更多的人愿意在互联网上贡献数据，保证数据在网上流通的更快。那么问题来了，我们有了这样的目标，但是现有的互联网存储体系无法满足，无法支撑这样一个数据高速流通的平台，所以这个时候我们就需要分布式存储技术——一个打破中心化的高效率数据存储平台。如果没有这项技术，我们的互联网会停滞不前，我们的存储空间会越来越少，以至于过去的数据不得不被删除以来存储新的数据，因为空间是固定的，所以旧的数据就得为新的数据腾位置，我们就会损失大量的数据，那么值钱所谈到那个目标就不可能实现。当某个副本所在的存储节点出现故障时，分布式存储系统能够自动将服务切换到其他的副本。北京大数据分布式存储储存
我们引出了一致性模型，这里我们由强到弱简单的介绍几种常见的一致性模型。北京数据分布式存储设备
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。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。但是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。北京数据分布式存储设备
